Concevez, optimisez et déployez des systèmes IA combinant texte et image
Cette formation avancée permet aux participants de concevoir, optimiser et évaluer des systèmes reposant sur des LLMs multimodaux. Elle couvre l’ensemble du cycle de création d’un produit IA intelligent : préparation des données, architectures modernes, pipelines multimodaux, intégration produit et gouvernance.
Est-ce pour vous ?
Data scientists confirmés. ML engineers et AI product engineers. Product owners techniques travaillant sur des produits IA. Architectes IA/ML souhaitant intégrer les LLM multimodaux
Préalables
Excellente maîtrise de Python. Connaissances solides en deep learning et en NLP. Familiarité avec les LLMs, embeddings et architectures Transformer
Ce que vous saurez faire
- ✓ Concevoir des pipelines multimodaux complets
- ✓ Optimiser des modèles LLM multimodaux pour différents cas d’usage
- ✓ Évaluer les performances, risques et comportements des modèles
- ✓ Concevoir un produit IA intelligent intégrant vision, texte et autres modalités
- ✓ Mettre en place une gouvernance et un monitoring robustes
Contenu de la formation
1 Jour 1 – Fondations des LLMs multimodaux et pipelines avancés
- Architectures multimodales : CLIP, Flamingo, Qwen-VL, Gemini-like
- Alignement vision-texte : embeddings, joint training, cross-attention
- Préparation et structuration des données multimodales
- Construction d’un pipeline vision–texte en Python
- Fine‑tuning léger (LoRA, adapters) sur données internes
- Ateliers : intégration d’un encodeur visuel avec un LLM
TP / Exercice : Conception d’un pipeline de classification multimodale
2 Points clés & takeaways :
- Compréhension des architectures clés
- Mise en œuvre d’un pipeline complet
- Approche modulaire pour l’extension multimodale
3 Jour 2 – Optimisation et évaluation des modèles multimodaux
- Optimisation des modèles : quantization, distillation, caching
- Méthodes d’évaluation dédiées multimodalité (text-to-image, VQA, grounding)
- Mesure des risques : hallucinations, biais, incohérences visuelles
- Mise en place d’un banc d’évaluation complet
- A/B testing sur prompts et architectures
- Atelier : stress tests et audit de robustesse
TP / Exercice : Construire un tableau de bord d’évaluation multimodale
4 Points clés & takeaways :
- Évaluation avancée des LLM multimodaux
- Méthodologie d’audit et de monitoring
- Stratégies de mitigation des risques
5 Jour 3 – Du modèle au produit IA intelligent
- Conception produit IA : UX multimodale, flows décisionnels
- Intégration modèle → API → app (patterns, limites, sécurité)
- Gouvernance de l’IA : logs, monitoring continu, conformité
- Atelier : construction d’un mini-produit IA multimodal
- Intégration d’images, texte et prompts avancés
- Livraison d’un MVP fonctionnel
TP / Exercice : Création d’un MVP multimodal complet pour un cas métier
6 Points clés & takeaways :
- Vision complète du cycle produit IA
- Intégration responsable et gouvernée
- Capacité à livrer un prototype avancé
📌 Informations pratiques
Nos formations sont offertes à Montréal ou Québec, en présentiel ou en classe virtuelle. Les dates et lieux sont précisés lors de votre choix de session ci-dessous. Si vous avez des questions, consultez notre FAQ.
