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IA et science des donnéesAI and data scienceIntermédiaireIntermediateNouveauNew

IA générative, parcours Prototyper : de l’idée au prototypeGenerative AI, Prototype Track: From Idea to Working Prototype

Passez de « ce serait bien si » à un assistant qui répond à partir de vos documents, sources à l’appui.

Go from “wouldn’t it be nice if” to an assistant that answers from your documents, sources included.

Deuxième jalon du parcours : construire un prototype d’assistant qui s’appuie sur vos documents, l’évaluer avec rigueur et décider s’il mérite d’aller plus loin.

The second step of the track: build a prototype assistant grounded in your documents, evaluate it rigorously and decide whether it's worth taking further.

  • DuréeDurationDeux joursTwo days
  • NiveauLevelIntermédiaireIntermediate
  • FormatsFormatsInter-entreprisesPublic sessions, Intra-entrepriseIn-house
  • ModalitésDeliveryPrésentielIn person, HybrideHybrid
PythonMicrosoft Azure
Vous saurezYou will masterAppels par APICalling models by APIRecherche augmentéeRetrieval-augmented generationIndexation de documentsDocument indexingSorties structuréesStructured outputsÉvaluation des réponsesAnswer evaluation
AperçuOverview

Pourquoi suivreWhy take cette formation ?this course?

Deuxième jalon du parcours : construire un prototype d’assistant qui s’appuie sur vos documents, l’évaluer avec rigueur et décider s’il mérite d’aller plus loin.

The second step of the track: build a prototype assistant grounded in your documents, evaluate it rigorously and decide whether it's worth taking further.

01

Les démos ne suffisent plusDemos are no longer enough

Une démonstration impressionnante ne dit rien de la fiabilité sur vos vrais documents. Seul un prototype évalué permet de décider.

An impressive demo says nothing about reliability on your actual documents. Only an evaluated prototype gives you grounds to decide.

02

Vos documents, pas InternetYour documents, not the Internet

La recherche augmentée fait répondre le modèle à partir de vos politiques, procédures et guides, avec des citations vérifiables.

Retrieval-augmented generation makes the model answer from your policies, procedures and guides, with citations you can check.

03

Décider avant d’investirDecide before you invest

Coûts, risques, qualité des réponses : un dossier de décision solide évite d’industrialiser un projet qui n’en vaut pas la peine.

Costs, risks, answer quality: a solid decision brief keeps you from scaling up a project that isn’t worth it.

ObjectifsObjectives

À la fin,By the end, vous saurez…you will be able to…

  1. Transformer un cas d’usage en spécification de prototypeTurn a use case into a prototype specification
  2. Appeler un modèle de langage par API depuis PythonCall a language model through an API from Python
  3. Mettre en place une recherche augmentée sur un corpus documentaireSet up retrieval-augmented generation over a document set
  4. Évaluer la qualité des réponses avec un jeu de questions de référenceMeasure answer quality with a reference question set
  5. Présenter un dossier de décision pour la suite du projetPresent a go or no-go case for the next phase
En atelierHands-on

Un prototype d’assistant fondé sur un corpus documentaireA prototype assistant grounded in a document corpus

Pendant deux jours, vous construisez un assistant qui interroge un corpus par recherche augmentée, cite ses sources et est évalué sur des questions de référence.

Over two days, you build an assistant that queries a corpus using retrieval-augmented generation, cites its sources and is evaluated on reference questions.

  • Spécification du prototypePrototype specification
  • Assistant avec recherche augmentéeRetrieval-augmented assistant
  • Jeu de questions de référence évaluéEvaluated reference question set
  • Dossier de décision pour la suiteDecision brief for next steps
En sortant de la formationWhen you leave

Le participant sait construire et évaluer un prototype d’assistant fondé sur des documents et justifier la décision de l’industrialiser ou non.

Participants can build and evaluate a document-grounded assistant prototype and make the case for scaling it or not.

ProgrammeProgram

Le programme,The program, module par module.module by module.

  1. 01
    Module 1Module 1

    Cadrer le prototypeScoping the prototype

    • Cas d’usage, utilisateurs et critères de réussiteUse case, users and success criteria
    • Choisir le modèle et le serviceChoosing the model and the service
    • Données accessibles et contraintes de confidentialitéAvailable data and privacy constraints
  2. 02
    Module 2Module 2

    Premiers appels au modèleFirst model calls

    • API et service Azure OpenAIAPIs and Azure OpenAI Service
    • Requêtes système et gabaritsSystem prompts and templates
    • Sorties structurées et appels de fonctionsStructured outputs and function calling
  3. 03
    Module 3Module 3

    Recherche augmentéeRetrieval-augmented generation

    • Découpage et indexation des documentsChunking and indexing documents
    • Recherche vectorielle et hybrideVector and hybrid search
    • Citer ses sources dans les réponsesCiting sources in answers
  4. 04
    Module 4Module 4

    Évaluer et déciderEvaluating and deciding

    • Jeu de questions de référenceA reference question set
    • Évaluation humaine et automatiséeHuman and automated evaluation
    • Coûts, risques et dossier de décisionCosts, risks and the decision brief
Infos pratiquesPractical info

ModalitésHow it et organisation.works.

DuréeDuration

Deux joursTwo days · ajustable en intra · adjustable in-house

FormatsFormats

Inter-entreprisesPublic sessions
Intra-entrepriseIn-house

ModalitésDelivery

Présentiel : dans nos locaux ou dans les vôtresIn person: at our offices or yours
Hybride : des temps en salle et à distanceHybrid: a mix of classroom and online time

Public viséAudience

  • Développeurs et ingénieurs de donnéesDevelopers and data engineers
  • Analystes techniques et scientifiques de donnéesTechnical analysts and data scientists
  • Responsables d’innovation accompagnés d’un profil techniqueInnovation leads paired with a technical colleague

PrérequisPrerequisites

  • Avoir suivi le parcours Découvrir ou posséder une expérience équivalenteCompleted the Discover track or have equivalent experience
  • Connaissances de base en PythonBasic Python skills

PédagogieTeaching approach

  • Construction guidée d’un prototype fonctionnel pendant la formationGuided build of a working prototype during the course
  • Possibilité d’utiliser un corpus de documents de votre organisation en formule intraOption to use your organization's own documents in a private session
  • Code source du prototype et gabarit de dossier de décision remis aux participantsPrototype source code and decision brief template to keep

ÉvaluationAssessment

Évaluation des acquis par des exercices pratiques et attestation de participation remise en fin de formation.Skills are assessed through hands-on exercises, and a certificate of attendance is issued at the end.

AccessibilitéAccessibility

Besoin d’une adaptation ? Dites-le-nous : nous ajustons le rythme, les supports ou la salle.Need an accommodation? Let us know: we adapt the pace, materials or room.
SOVotre formateur ou formatriceYour trainer

Samuel Ouellet

Scientifique de données principal

Principal data scientist

Il conçoit des modèles et des assistants d’IA générative utiles, sécurisés et suivis en production.

He builds useful, secure generative AI assistants and models that are monitored in production.

  • PythonPython
  • Apprentissage automatiqueMachine learning
  • IA générativeGenerative AI
  • ÉvaluationEvaluation
On est arrivés avec une idée floue d’assistant pour nos procédures internes. On est repartis avec un prototype qui cite ses sources et un dossier que notre direction a accepté.We came in with a vague idea for an assistant on our internal procedures. We left with a prototype that cites its sources and a brief our leadership approved.
Responsable de l’innovation, société de services publicsInnovation Lead, public utility
FAQ

Vos questions,Your questions, nos réponses.our answers.

Une autre question ? Écrivez-nous dans le formulaire de demande, nous répondons rapidement.

Another question? Write to us in the request form, we reply quickly.

Faut-il avoir suivi le parcours Découvrir ?Do I need to have taken the Discover track?

C’est recommandé, mais une expérience équivalente de l’IA générative suffit. Il faut surtout connaître les limites des modèles et les bonnes pratiques de requête.

It is recommended, but equivalent experience with generative AI is enough. Above all, you should know the limits of the models and good prompting practices.

Quel environnement faut-il préparer ?What environment do I need to set up?

Un environnement Python et un accès au service Azure OpenAI sont fournis pour la formation. Il suffit d’apporter un portable avec un navigateur à jour.

A Python environment and access to Azure OpenAI Service are provided for the course. All you need is a laptop with an up-to-date browser.

Peut-on utiliser nos propres documents ?Can we use our own documents?

Oui, en formule intra. Nous validons d’abord avec vous la confidentialité du corpus et l’environnement d’hébergement, pour que vos documents restent sous votre contrôle.

Yes, in the in-house format. We first review the confidentiality of the corpus and the hosting environment with you, so your documents stay under your control.

Peut-on adapter cette formation à notre équipe ?Can this course be adapted to our team?

Oui. En intra, nous ajustons les exemples, la durée et les exercices à vos outils et, si vous le souhaitez, à vos propres données anonymisées.

Yes. In-house, we adjust examples, length and exercises to your tools and, if you wish, to your own anonymized data.

Reçoit-on une attestation ?Do participants receive a certificate?

Une attestation de participation est remise à chaque participant à la fin de la formation.

Each participant receives a certificate of attendance at the end of the course.

DemandeRequest

Organisons cette formationLet’s organize this course pour votre équipe.for your team.

Indiquez-nous votre contexte : nous revenons vers vous avec une proposition de dates, de format et, si besoin, un programme ajusté.

Tell us about your context: we will come back to you with suggested dates, format and, if needed, an adjusted program.

IA et science des donnéesAI and data scienceIA générative, parcours Prototyper : de l’idée au prototypeGenerative AI, Prototype Track: From Idea to Working PrototypeDeux joursTwo days · IntermédiaireIntermediate
  • Réponse rapide d’une personne de l’équipe formationA quick reply from someone on our training team
  • Programme ajusté à vos outils et à vos donnéesProgram adjusted to your tools and data
  • Dans vos locaux, dans les nôtres ou à distanceAt your offices, ours or online
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