[{"data":1,"prerenderedAt":44},["ShallowReactive",2],{"course-architecture-ia-et-numerique-responsable":3,"highlight-yaml-# Manifeste de scali":43},{"id":4,"name":5,"slug":6,"location":7,"targetAudienceFormatMarkdown":8,"prerequisitesFormatMarkdown":9,"objectivesFormatMarkdown":10,"descriptionFormatMarkdown":11,"teachingMethodsFormatMarkdown":12,"teachingResourcesFormatMarkdown":13,"evaluationMethodsFormatMarkdown":14,"accessibilityFormatMarkdown":15,"accessMethodsFormatMarkdown":16,"minimumParticipants":7,"maximumParticipants":7,"duration":17,"reference":18,"trainerType":7,"updated_at":19,"created_at":19,"price":20,"organizationMode":21,"theme":24,"code":28,"tags":33,"metadata":34},"/api/courses/b3c754f7-b36a-11f1-a993-d8ca06000363","Architecture, IA et numérique responsable","architecture-ia-et-numerique-responsable",null,"Architectes, responsables techniques, DSI, référents numérique responsable.","-   Connaissance de l'architecture des systèmes d'information et des principes de l'IA.","-   situer l'empreinte des architectures intégrant de l'IA\n-   arbitrer entre valeur apportée par l'IA et impact environnemental\n-   concevoir une intégration d'IA sobre et proportionnée au besoin\n-   appliquer les principes d'IA responsable aux décisions d'architecture","--day1--\n\n## Empreinte des architectures d'IA\n\n-   Ce que l'on sait de l'empreinte de l'entraînement et de l'inférence\n-   Empreinte comparée des patterns d'intégration : appel direct, recherche augmentée, agents\n-   Effet de l'IA sur le dimensionnement des infrastructures\n-   Effet sur le parc matériel et les accélérateurs\n-   Sources de données et incertitudes\n-   Travaux pratiques : estimation de l'empreinte d'une architecture d'IA existante\n\n--break--\n\n## Arbitrer le recours à l'IA\n\n-   Valeur apportée rapportée à l'impact environnemental\n-   Alternatives sobres à un usage d'IA envisagé\n-   Critères d'arbitrage explicites pour une instance d'architecture\n-   Cas d'usage justifiant l'IA et cas d'usage contestables\n-   Documentation de l'arbitrage\n-   Travaux pratiques : instruction d'un arbitrage sur trois cas d'usage proposés\n\n--day2--\n\n## Concevoir une architecture d'IA sobre\n\n-   Choix du modèle et de l'hébergement selon le besoin réel\n-   Mutualisation des composants d'IA entre applications\n-   Réduction des appels, mise en cache et traitements différés\n-   Modèles compacts et exécution locale\n-   Dimensionnement et arrêt des ressources inutilisées\n-   Travaux pratiques : conception d'une architecture d'IA sobre pour un besoin donné\n\n--break--\n\n## IA responsable et gouvernance\n\n-   Sensibilisation à l'IA responsable : biais, transparence, supervision humaine\n-   Articulation entre IA responsable et numérique responsable\n-   Obligations applicables aux systèmes d'IA\n-   Gouvernance des usages d'IA sous l'angle de la sobriété\n-   Critères d'architecture à inscrire dans les instances\n-   Travaux pratiques : rédaction des critères de gouvernance des architectures d'IA","Présentiel, distanciel, hybride","Les supports pédagogiques sont remis aux stagiaires sous format numérique et/ou papier selon les modalités de la formation.\n\nIls comprennent des supports de cours, des présentations, des fiches pratiques, des études de cas, des exercices applicatifs ainsi que des QCM d’entraînement selon la formation. (adapté au choix du formateur)\n\nLes formations s’appuient sur des moyens techniques adaptés : ordinateurs, logiciels professionnels, connexion internet, écran ou vidéoprojecteur, ainsi que des outils collaboratifs et de visioconférence pour les formations à distance.\n\nL’ensemble des supports pédagogiques est accessible pendant et après la formation afin de favoriser l’appropriation et la mise en pratique des compétences acquises.","En amont de la formation, un recueil des besoins permet de récolter des informations sur le stagiaire et ses attentes. L’évaluation se fait en cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques. En fin de formation, par un questionnaire d’auto-évaluation et/ou un examen.\n\nUn suivi de qualité est effectué grâce à nos sessions en groupe restreint (entre 2 et 9 participants maximum). Le stagiaire émargera par demi-journée et recevra une attestation de formation.","Nous informons l’ensemble de nos clients et stagiaires que nous sommes dans la capacité d’adapter les sessions selon les handicaps et les situations spécifiques. Nous nous engageons à répondre à toutes vos demandes sous un délai de 48h ouvré.","Si l’une de nos formations vous intéresse, contactez-nous au +33 4 93 65 34 24 ou à l’adresse mail contact@m2g-intellect.fr. Selon votre besoin et vos attentes, nous organiserons un échange téléphonique avec le formateur pressenti afin d’adapter la formation et ses modules, puis nous vous adresserons un devis.\n\nLes dates de la formation seront à convenir sous 30 jours maximum.","14.00","L3-ARC-08","2026-09-18T16:10:28+00:00","1650.00",{"id":22,"name":23},"/api/organization_mode_types/6","HYBRID",{"id":25,"name":26,"slug":27},"/api/themes/58f434cd-cc00-4677-b118-32d326f90593","Numérique responsable","numerique-responsable",{"id":29,"label":30,"domain":31},"/api/training_specialities/163","326 - Informatique, traitement de l’information, réseaux de transmission des données",{"label":32},"32 - Communication et information",[],{"desc-accroche":35,"Description":36,"icon-color":37,"icon-name":38,"code-langage":39,"code-snippet":40,"courte-description":41,"titre-accroche":42},"Situez l'empreinte des architectures intégrant de l'IA, arbitrez entre valeur apportée et impact environnemental, concevez une intégration sobre et proportionnée au besoin, et appliquez les principes d'IA responsable à vos décisions.","Cette formation concilie les orientations technologiques en cours — l'intégration de l'IA en premier lieu — avec des exigences de frugalité déjà installées dans l'architecture. Les participants apprennent à situer l'empreinte comparée des différentes architectures intégrant de l'IA (appel à un modèle hébergé, modèle auto-hébergé, traitement par lots ou en temps réel), à arbitrer entre la valeur réellement apportée par l'IA et son impact environnemental, et à concevoir une intégration proportionnée au besoin plutôt que systématique. La formation intègre une sensibilisation à l'IA responsable, pour que les décisions d'architecture tiennent compte des enjeux éthiques autant qu'environnementaux. Elle s'adresse aux architectes, responsables techniques, DSI et référents numérique responsable.","#0E7490","mdi:brain","yaml","# Manifeste de scaling frugal pour un service d'inference IA\ninference:\n  modele: modele-specialise-leger\n  autoscaling:\n    min_replicas: 1\n    max_replicas: 3\n    cible_utilisation_gpu: 70\n  cache_reponses: true\n  fallback_modele_local: true","Formation architecture, IA et numérique responsable : empreinte des architectures IA, arbitrage valeur/impact, intégration sobre et IA responsable.","Anticipez l'empreinte des architectures intégrant de l'IA pour concilier innovation, valeur métier et frugalité.","\u003Cpre class=\"hljs\">\u003Ccode class=\"language-yaml\">\u003Cspan class=\"hljs-comment\"># Manifeste de scaling frugal pour un service d'inference IA\u003C/span>\n\u003Cspan class=\"hljs-attr\">inference:\u003C/span>\n  \u003Cspan class=\"hljs-attr\">modele:\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-string\">modele-specialise-leger\u003C/span>\n  \u003Cspan class=\"hljs-attr\">autoscaling:\u003C/span>\n    \u003Cspan class=\"hljs-attr\">min_replicas:\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-number\">1\u003C/span>\n    \u003Cspan class=\"hljs-attr\">max_replicas:\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-number\">3\u003C/span>\n    \u003Cspan class=\"hljs-attr\">cible_utilisation_gpu:\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-number\">70\u003C/span>\n  \u003Cspan class=\"hljs-attr\">cache_reponses:\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-literal\">true\u003C/span>\n  \u003Cspan class=\"hljs-attr\">fallback_modele_local:\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-literal\">true\u003C/span>\u003C/code>\u003C/pre>",1789740839195]