[{"data":1,"prerenderedAt":45},["ShallowReactive",2],{"course-comprendre-les-grands-modeles-de-langage":3,"highlight-json-{\n  \"fenetre_context":44},{"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":20,"price":21,"organizationMode":22,"theme":25,"code":29,"tags":34,"metadata":35},"/api/courses/bc8a95ef-b343-11f1-a993-d8ca06000363","Comprendre les grands modèles de langage","comprendre-les-grands-modeles-de-langage",null,"Tout collaborateur souhaitant comprendre ce qui se passe derrière un assistant d'IA : managers, MOA, fonctions support, informaticiens non spécialistes.","-   Aucun prérequis technique.","-   expliquer le mécanisme de prédiction qui fonde un modèle de langage\n-   anticiper les types d'erreurs qu'un modèle produit et les vérifier\n-   expliquer les effets de la fenêtre de contexte sur une conversation\n-   comparer plusieurs modèles du marché selon des critères objectifs","--day1--\n\n## Fonctionnement d'un modèle de langage\n\n-   Jetons, vocabulaire et découpage du texte : démonstration\n-   Prédiction du jeton suivant : le mécanisme fondamental et ses conséquences\n-   Entraînement : données, phases, alignement sur les attentes humaines\n-   Paramètres, taille des modèles et lien avec les capacités observées\n-   Fenêtre de contexte : ce que le modèle voit réellement de la conversation\n-   Travaux pratiques : expérimentation du découpage en jetons et de l'effet de la longueur du contexte\n\n--break--\n\n## Capacités, limites et écosystème\n\n-   Ce que les modèles font bien : reformulation, structuration, traduction, synthèse\n-   Ce qu'ils font mal : calcul exact, faits précis, raisonnement long, actualité\n-   Erreurs factuelles : origine du phénomène et méthodes d'atténuation\n-   Recherche augmentée, outils externes et raisonnement : ce que cela change\n-   Panorama des modèles disponibles, y compris européens, et critères de comparaison\n-   Travaux pratiques : mise en évidence des limites sur des tâches choisies et comparaison entre deux modèles","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.","7.00","L2-TOU-05","2026-09-18T11:42:27+00:00","2026-09-18T11:31:33+00:00","790.00",{"id":23,"name":24},"/api/organization_mode_types/6","HYBRID",{"id":26,"name":27,"slug":28},"/api/themes/1bfd6e41-c2b0-4813-a29b-c9e1c486b5d0","Intelligence Artificielle","intelligence-artificielle",{"id":30,"label":31,"domain":32},"/api/training_specialities/163","326 - Informatique, traitement de l’information, réseaux de transmission des données",{"label":33},"32 - Communication et information",[],{"desc-accroche":36,"Description":37,"icon-color":38,"icon-name":39,"code-langage":40,"code-snippet":41,"courte-description":42,"titre-accroche":43},"Une journée pour comprendre exactement comment un modèle de langage prédit le mot suivant, comment la fenêtre de contexte influence une conversation, quels types d'erreurs en découlent et comment comparer objectivement plusieurs modèles du marché.","Cette journée explique de façon accessible mais exacte le fonctionnement des grands modèles de langage : le mécanisme statistique de prédiction du mot suivant qui fonde toute génération de texte, les raisons pour lesquelles un modèle produit parfois une réponse plausible mais fausse, et l'effet concret de la fenêtre de contexte sur la cohérence d'une conversation longue. Comprendre ce mécanisme permet d'anticiper les erreurs plutôt que de les découvrir après coup, et de formuler des demandes mieux adaptées aux capacités réelles de l'outil. La formation se termine par une grille de comparaison objective entre plusieurs modèles du marché, selon des critères tels que la taille de contexte ou le coût d'usage. Elle s'adresse à tout collaborateur souhaitant comprendre ce qui se passe derrière un assistant d'IA : managers, MOA, fonctions support et informaticiens non spécialistes.","#4F46E5","mdi:comment-text-outline","json","{\n  \"fenetre_contexte_tokens\": 128000,\n  \"historique\": [\n    { \"role\": \"utilisateur\", \"tokens\": 1200 },\n    { \"role\": \"assistant\", \"tokens\": 800 }\n  ],\n  \"tokens_restants\": 125000,\n  \"risque_perte_contexte\": false\n}","Formation d'une journée pour comprendre le fonctionnement des modèles de langage, anticiper leurs erreurs et comparer objectivement les modèles du marché.","Comprenez le mécanisme de prédiction des modèles de langage pour anticiper leurs erreurs et formuler des demandes réellement efficaces.","\u003Cpre class=\"hljs\">\u003Ccode class=\"language-json\">\u003Cspan class=\"hljs-punctuation\">{\u003C/span>\n  \u003Cspan class=\"hljs-attr\">"fenetre_contexte_tokens"\u003C/span>\u003Cspan class=\"hljs-punctuation\">:\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-number\">128000\u003C/span>\u003Cspan class=\"hljs-punctuation\">,\u003C/span>\n  \u003Cspan class=\"hljs-attr\">"historique"\u003C/span>\u003Cspan class=\"hljs-punctuation\">:\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-punctuation\">[\u003C/span>\n    \u003Cspan class=\"hljs-punctuation\">{\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-attr\">"role"\u003C/span>\u003Cspan class=\"hljs-punctuation\">:\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-string\">"utilisateur"\u003C/span>\u003Cspan class=\"hljs-punctuation\">,\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-attr\">"tokens"\u003C/span>\u003Cspan class=\"hljs-punctuation\">:\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-number\">1200\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-punctuation\">}\u003C/span>\u003Cspan class=\"hljs-punctuation\">,\u003C/span>\n    \u003Cspan class=\"hljs-punctuation\">{\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-attr\">"role"\u003C/span>\u003Cspan class=\"hljs-punctuation\">:\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-string\">"assistant"\u003C/span>\u003Cspan class=\"hljs-punctuation\">,\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-attr\">"tokens"\u003C/span>\u003Cspan class=\"hljs-punctuation\">:\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-number\">800\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-punctuation\">}\u003C/span>\n  \u003Cspan class=\"hljs-punctuation\">]\u003C/span>\u003Cspan class=\"hljs-punctuation\">,\u003C/span>\n  \u003Cspan class=\"hljs-attr\">"tokens_restants"\u003C/span>\u003Cspan class=\"hljs-punctuation\">:\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-number\">125000\u003C/span>\u003Cspan class=\"hljs-punctuation\">,\u003C/span>\n  \u003Cspan class=\"hljs-attr\">"risque_perte_contexte"\u003C/span>\u003Cspan class=\"hljs-punctuation\">:\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-literal\">\u003Cspan class=\"hljs-keyword\">false\u003C/span>\u003C/span>\n\u003Cspan class=\"hljs-punctuation\">}\u003C/span>\u003C/code>\u003C/pre>",1789740847815]