Description
Modèles de fondation pour l'intelligence artificielle générative : texte, code, vision, multimodal. Cycle de vie des grands modèles de langage : données, entraînement, alignement, biais, gouvernance. Systèmes d'intelligence artificielle générative en entreprise : formulation des requêtes, raisonnement, gestion du contexte et de la mémoire. Génération augmentée par recherche et connexion aux données organisationnelles. Intégration d'outils et de services métiers, orchestration d'agents. Adaptation de modèles sur données de domaine : réglage fin et approches légères d'adaptation de paramètres. Évaluation de la qualité, de la robustesse, des coûts et des risques. Déploiement, observabilité, supervision et sécurité des systèmes d'intelligence artificielle générative dans une perspective d'exploitation opérationnelle.