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ingénieurs logiciels et data engineers souhaitant intégrer de l’IA dans des projets techniques. \n\nChefs de projet, architectes système ou responsables techniques impliqués dans des projets IA. \n\nConsultants IT et intégrateurs souhaitant structurer des solutions IA de bout en bout. \n\nToute personne impliquée dans la mise en œuvre opérationnelle d’applications d’IA.","-   Maîtrise de la programmation Python ou d’un langage équivalent, avec capacité à manipuler des bibliothèques et des frameworks. \n-   Connaissance des concepts de base en informatique (structures de données, algorithmes, bases de données). \n-   Idéalement une première sensibilisation aux notions de machine learning ou d’IA, mais ce n’est pas obligatoire. ","-   Comprendre et appliquer les étapes essentielles du cycle de vie d’un projet IA, depuis l’expression du besoin jusqu’à la mise en production. \n-   Exploiter des modèles d’IA pertinents et adaptés à des cas d’usage spécifiques (classification, génération de contenu, extraction d’informations, etc.). \n-   Construire, entraîner et évaluer un prototype d’IA en intégrant des données réelles. \n-   Concevoir une architecture logicielle IA fiable, intégrable à une application ou un service existant. \n-   Adopter des bonnes pratiques de développement, de tests et de surveillance des solutions IA en production. ","--day1--\n\n## Fondations et cadrage d’un projet IA \n\n-   Introduction à l’ingénierie IA : définitions, enjeux, typologies de modèles et cas d’usage possibles dans les contextes IT professionnels. \n-   Cycle de vie d’un projet IA : étapes clés, livrables attendus, critères de réussite. \n-   Cadrage d’un cas d’usage : formulation des besoins, objectifs métier, contraintes techniques et données disponibles. \n-   Exploration et préparation des données : collecte, nettoyage, structuration, formats et premières visualisations. \n\n--break--\n\n## Modèles d’IA et prototypage \n\n-   Panorama des approches d’IA : apprentissage supervisé, non supervisé, apprentissage profond, IA générative. \n-   Sélection des modèles adaptés selon les contraintes (performances, disponibilité des données, besoins métier). \n-   Initiation aux environnements et bibliothèques Python (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, etc.). \n\nAtelier pratique : création d’un premier prototype simple avec un modèle machine learning. \n\n--day2--\n\n## Entraînement avancé et évaluation des modèles \n\n-   Approches d’entraînement avancées : optimisation d’hyperparamètres, validation croisée, régularisation. \n-   Indicateurs de performance et métriques d’évaluation selon les types de modèles. \n-   Techniques d’analyse d’erreurs et de robustesse pour fiabiliser les résultats. \n\nAtelier pratique : entraîner des modèles avec différentes configurations et comparer les performances. \n\n--break--\n\n## Architecture logicielle et intégration \n\n-   Principes d’architecture pour l’intégration de modèles IA : microservices, API, conteneurs. \n-   Bonnes pratiques de déploiement et tests automatisés pour les composants IA. \n-   Gestion des données en production : flux, pipelines, stockage, traitement des entrées/sorties. \n\nAtelier pratique : emballer un modèle IA dans un service API exploitable par une application. \n\n--day3--\n\n## Mise en production et monitoring \n\n-   Stratégies de déploiement : environnements de staging, pipelines CI/CD, orchestrateurs (Docker, Kubernetes). \n-   Surveillance des performances en production : journaux, alertes, tableaux de bord. \n-   Approches de mise à jour et de réentraînement continu. \n\nAtelier pratique : déploiement du service IA avec une approche itérative de suivi. \n\n--break--\n\n## Gouvernance, éthique et perspectives \n\n-   Enjeux de gouvernance des projets IA : conformité, traçabilité, documentation des décisions. \n-   Défis éthiques et biais dans les modèles, stratégies d’atténuation. \n-   Retour d’expérience et analyse de cas réels d’intégration IA. \n-   Session de synthèse : plan d’action individuel pour appliquer les acquis à un projet réel.","Nos formations, équilibrées entre théorie (50%) et pratique (50%), offrent un apprentissage interactif grâce à des méthodes variées comme les travaux pratiques, les mises en situation et les démonstrations. Des QCM réguliers assurent le suivi des acquis.\n\nVariables suivant les formations, les moyens techniques mis en oeuvre sont :\n\nOrdinateurs Mac ou PC, connexion internet fibre, tableau blanc ou écran (pour le distanciel).\n\nEn cas de formation intra sur site externe à Le Code, le client s'assure et s'engage également à avoir toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires\n\n(équipements informatiques...) au bon déroulement de l'action de formation visée conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué","Les supports pédagogiques sont remis aux stagiaires sous format numérique et/ou papier selon les modalités de la formation.\n\n  \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\n  \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\n  \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\n\nouvré.","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\n\nformation et ses modules, puis nous vous adresserons un devis.\n\nLes dates de la formation seront à convenir sous 30 jours maximum.",0,"21.00","ing IA","2026-04-28T14:03:49+00:00","2026-04-28T13:59:00+00:00","2700.00",{"id":612,"name":467,"slug":468},"/api/themes/1bfd6e41-c2b0-4813-a29b-c9e1c486b5d0",{"id":614,"label":615,"domain":616},"/api/training_specialities/163","326 - Informatique, traitement de l’information, réseaux de transmission des données",{"label":617},"32 - Communication et information",[619],{"id":620,"name":621},"7732139d-6025-4fde-b145-39298ced3408","MENUFEATURED",{"desc-accroche":623,"Description":624,"icon-color":625,"icon-name":626,"code-langage":627,"code-snippet":628,"courte-description":629,"titre-accroche":630},"Maîtrisez le cycle de vie complet des systèmes intelligents : de la conception d'architectures ML au déploiement industriel via le MLOps, en passant par la gestion des données, le Fine-Tuning de LLM et le monitoring en production.","L'ingénierie de solutions IA est l'étape cruciale qui transforme un prototype expérimental en un produit fini fiable. Cette formation de haut niveau s'adresse aux professionnels souhaitant maîtriser la construction et la mise en production (Deployment) de modèles d'IA. Vous explorerez les patterns d'architecture logicielle spécifiques à l'IA, les pipelines de données automatisés et les pratiques de MLOps pour garantir la stabilité des modèles dans le temps. Un volet majeur est dédié à l'IA générative, à l'optimisation des ressources de calcul et à la mise en place d'APIs performantes. À l'issue de ce cursus, vous saurez piloter des projets d'intelligence artificielle complexes en garantissant leur sécurité et leur scalabilité.","#0277BD","mdi:brain","Python","import mlflow\n\n# Tracking de l'expérience et mise en production\nwith mlflow.start_run():\n\tmodel = train_ai_solution(data)\n\tmlflow.log_param(\"version\", \"2.0\")\n\tmlflow.log_metric(\"accuracy\", 0.95)\n\t\n\t# Enregistrement pour le déploiement\n\tmlflow.sklearn.log_model(model, \"production_model\")","Maîtrisez l'ingénierie logicielle appliquée à l'IA : concevez, construisez et déployez des solutions intelligentes industrielles en intégrant les meilleures pratiques MLOps.","Devenez l'architecte des solutions de demain : apprenez à industrialiser l'Intelligence Artificielle pour créer des systèmes robustes, scalables et performants.","\u003Cpre class=\"hljs\">\u003Ccode class=\"language-python\">\u003Cspan class=\"hljs-keyword\">import\u003C/span> mlflow\n\n\u003Cspan class=\"hljs-comment\"># Tracking de l'expérience et mise en production\u003C/span>\n\u003Cspan class=\"hljs-keyword\">with\u003C/span> mlflow.start_run():\n\tmodel = train_ai_solution(data)\n\tmlflow.log_param(\u003Cspan class=\"hljs-string\">"version"\u003C/span>, \u003Cspan class=\"hljs-string\">"2.0"\u003C/span>)\n\tmlflow.log_metric(\u003Cspan class=\"hljs-string\">"accuracy"\u003C/span>, \u003Cspan class=\"hljs-number\">0.95\u003C/span>)\n\t\n\t\u003Cspan class=\"hljs-comment\"># Enregistrement pour le déploiement\u003C/span>\n\tmlflow.sklearn.log_model(model, \u003Cspan class=\"hljs-string\">"production_model"\u003C/span>)\u003C/code>\u003C/pre>",1777564974056]