
IA génératives - LLM
Contenu
Objectifs
Dispensée par l’équipe scientifique du projet RagaRenn qui développe et intègre des IA génératives à l’Université de Rennes, la formation met l'accent sur l'utilisation de solutions logicielles open source, favorisant ainsi une approche éthique, responsable et durable de la stratégie IAG de votre entreprise
Déployer des IA génératives (LLM) en entreprise, approfondissement technique
Cette partie de la formation est dédiée aux équipes techniques : responsables IT, experts en sécurité, afin de les rendre opérationnels dans l’implémentation et la gestion des technologies et plus précisément
La sécurité des données : comment éviter les fuites de données et garantir la confidentialité des informations sensibles lors de l'utilisation des LLM.
Déploiement de solutions en logiciel libre : présentation des solutions à base de logiciels libres
L'adaptation et l'intégration : comment adapter efficacement les LLM à la documentation et aux spécificités de votre organisation
Les coûts d'exploitation : une analyse des coûts liés aux différentes solutions, y compris le fine-tuning et les modèles d'usage, pour une utilisation optimale et durable
Programme
Introduction aux LLM (1h, présentation)
Les modèles de langages (1h, présentation)
Les fuites de données (1/2h, présentation)
L'ingénierie des prompts (3h, travaux pratiques)
Une mise en œuvre d'une solution à base de logiciels libres (1h, présentation)
La mise en œuvre des techniques de RAG (Retrieval Augmented Generation) (2h, travaux pratiques)
La gestion documentaire (1h, travaux pratiques)
Comment mettre en place des tests (2h, travaux pratiques)
Suite TP jour 2 (2h, travaux pratiques)
Les principes du fine-tuning, et applications (1h, présentation)
Modalités d'exploitation (2h, présentation)
Validation / certification préparée
- Niveau d'entrée : Niveau Master, ingénieur - Bac +5 et plus
- Niveau de sortie : Sans niveau spécifique
Dates et lieux de formation
au 05/09/2025
02 23 23 51 12
sfc@univ-rennes.fr
263 Avenue Général Leclerc
CS74205
35 Rennes

CS74205
35700 Rennes