Formation Architecte IA Générative - Intégration, industrialisation et gouvernance

Qu’est-ce que l’architecture IA générative ?

L’architecture d’IA générative (GenAI) repose sur l’intégration de modèles de langage de grande taille (LLM), de chaînes d’orchestration comme LangChain, et de composants tels que les architectures RAG. Ces technologies permettent de créer des systèmes capables de générer du texte, des images ou des décisions intelligentes à partir de données contextuelles, tout en respectant les contraintes techniques et réglementaires des systèmes d’information modernes.

Pourquoi suivre une formation Architecte IA Générative ?

Dans un contexte où les entreprises cherchent à tirer parti de la puissance des modèles d’IA générative, savoir concevoir des architectures robustes, sécurisées et gouvernées devient essentiel. Cette formation apporte les clés pour maîtriser la conception, l’intégration et l’industrialisation de solutions GenAI à grande échelle. Les participants apprendront à équilibrer performance, coûts, sécurité et conformité, tout en préparant la gouvernance opérationnelle et réglementaire (RGPD, AI Act, NIS2, ISO).

Objectif opérationnel :

Savoir concevoir et gouverner des architectures d’intelligence artificielle générative robustes, sécurisées et industrialisées.

Objectif pédagogiques :

À l'issue de cette formation Architecte IA Générative, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :

• Comprendre le fonctionnement interne des LLM et leurs impacts architecturaux
• Choisir et intégrer des modèles de langage selon les contraintes techniques et réglementaires
• Concevoir des architectures GenAI robustes (RAG, orchestration, intégration SI)
• Anticiper les enjeux de performance, coûts, sécurité et scalabilité
• Mettre en place une gouvernance IA conforme et opérationnelle

Public :

Ce cours s’adresse aux architectes logiciels, aux architectes SI et architectes d’entreprise, aux tech leads, ainsi qu’aux responsables techniques impliqués dans des projets d’intelligence artificielle.

Prérequis :

Avoir une expérience en architecture logicielle ou cloud, une bonne connaissance des microservices, API et principes de sécurité. Des notions de base en machine learning et en APIs REST sont un plus pour tirer pleinement profit de la formation.

Panorama technique de l’IA générative

Architecture interne des LLM et implications systèmes

Modalités d’intégration des LLM

Risques techniques et gouvernance dès la conception

Principes d’architecture RAG

Stockage vectoriel et recherche sémantique

Orchestration avec LangChain

Intégration dans le SI d’entreprise

Performance, coûts et passage à l’échelle

Gouvernance et bonnes pratiques en production