[{"data":1,"prerenderedAt":44},["ShallowReactive",2],{"course-developper-des-services-d-ia-frugaux":3,"highlight-python-import hashlib\n\ncach":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/b3c75e8f-b36a-11f1-a993-d8ca06000363","Développer des services d'IA frugaux","developper-des-services-d-ia-frugaux",null,"Développeurs, ingénieurs IA, architectes, référents numérique responsable.","-   Connaissance des principes de l'IA générative et pratique du développement.","-   situer l'empreinte des différentes approches d'IA\n-   choisir le modèle et l'approche les moins coûteux pour un besoin donné\n-   réduire la consommation d'inférence par le cache et le dimensionnement\n-   mesurer et documenter l'empreinte d'un service intégrant de l'IA","--day1--\n\n## Empreinte de l'IA\n\n-   Ce que l'on sait et ce que l'on ignore de l'empreinte des modèles\n-   Entraînement et inférence : ordres de grandeur respectifs\n-   Empreinte comparée des modèles selon leur taille\n-   Effet sur l'infrastructure et sur le parc matériel\n-   Sources d'information disponibles et leur fiabilité\n-   Travaux pratiques : estimation de l'empreinte d'un usage d'IA existant\n\n--break--\n\n## Questionner le recours à l'IA\n\n-   Comparaison entre une fonction classique et une fonction fondée sur l'IA\n-   Valeur réelle apportée rapportée au coût environnemental\n-   Alternatives algorithmiques et règles métier\n-   Critères de décision explicites\n-   Documentation de l'arbitrage effectué\n-   Travaux pratiques : comparaison chiffrée de deux implémentations d'une même fonctionnalité\n\n--day2--\n\n## Concevoir sobre\n\n-   Choix du modèle : taille, spécialisation, hébergement\n-   Réduction du contexte transmis et des appels redondants\n-   Mise en cache des réponses et réutilisation\n-   Modèles compacts et exécution locale quand c'est suffisant\n-   Traitement par lots et exécution différée\n-   Travaux pratiques : optimisation d'un service d'IA et mesure de la réduction\n\n--break--\n\n## Mesurer et documenter\n\n-   Instrumentation de la consommation d'un service d'IA\n-   Indicateurs de coût et d'empreinte par requête\n-   Suivi dans le temps et détection des dérives\n-   Documentation de l'empreinte dans la déclaration d'écoconception\n-   Gouvernance des usages d'IA sous l'angle de la sobriété\n-   Travaux pratiques : mise en place du suivi et rédaction de la documentation","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-DEV-09","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 différentes approches d'IA, choisissez le modèle et l'architecture d'inférence les moins coûteux pour un besoin donné, réduisez la consommation par le cache et mesurez l'empreinte du service obtenu.","Cette formation traite l'intégration de l'IA sans faire exploser l'empreinte d'un service numérique, sujet neuf que peu d'organisations savent encore chiffrer. Les participants apprennent à situer l'empreinte comparée d'un modèle de langage de grande taille, d'un modèle spécialisé plus léger ou d'une approche non générative, à arbitrer sur la pertinence réelle du recours à l'IA pour un besoin donné, et à réduire la consommation d'inférence par le cache des réponses, le dimensionnement des appels et le choix d'un modèle proportionné. La formation aborde également la mesure et la documentation de l'empreinte d'un service intégrant de l'IA, à partir des données réellement disponibles. Elle s'adresse aux développeurs, ingénieurs IA, architectes et référents numérique responsable.","#1E7A6F","mdi:brain","python","import hashlib\n\ncache_reponses = {}\n\ndef appel_modele_frugal(prompt, modele=\"petit-modele-specialise\"):\n    cle = hashlib.sha256(prompt.encode()).hexdigest()\n    if cle in cache_reponses:\n        return cache_reponses[cle]\n    reponse = appeler_api(modele, prompt)\n    cache_reponses[cle] = reponse\n    return reponse","Formation IA frugale pour développeurs : arbitrage sur le recours à l'IA, choix du modèle, réduction des appels d'inférence, mesure de l'empreinte.","Pilotez l'empreinte des services intégrant de l'IA en choisissant le modèle, l'usage et le dimensionnement adaptés.","\u003Cpre class=\"hljs\">\u003Ccode class=\"language-python\">\u003Cspan class=\"hljs-keyword\">import\u003C/span> hashlib\n\ncache_reponses = {}\n\n\u003Cspan class=\"hljs-keyword\">def\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-title function_\">appel_modele_frugal\u003C/span>(\u003Cspan class=\"hljs-params\">prompt, modele=\u003Cspan class=\"hljs-string\">"petit-modele-specialise"\u003C/span>\u003C/span>):\n    cle = hashlib.sha256(prompt.encode()).hexdigest()\n    \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">if\u003C/span> cle \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">in\u003C/span> cache_reponses:\n        \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">return\u003C/span> cache_reponses[cle]\n    reponse = appeler_api(modele, prompt)\n    cache_reponses[cle] = reponse\n    \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">return\u003C/span> reponse\u003C/code>\u003C/pre>",1789740841430]