- Cours pratique
- Informatique
Formation L'IA générative pour les Data Engineer
Comprendre, manipuler et intégrer les modèles d’IA générative dans les pipelines de données modernes
- Durée
- 5 jours
- Niveau
- Intermédiaire
- Modalités
- Présentiel / Distanciel
Description de la formation IA generative Data Engineer
Qu’est-ce que l’IA générative pour les Data Engineer ?
L’intelligence artificielle générative englobe des modèles capables de créer du texte, des images, du code ou des données synthétiques à partir d’instructions. Pour les Data Engineers, elle ouvre un large éventail d'opportunités pour enrichir, automatiser ou sécuriser les traitements de données.
Pourquoi suivre une formation L'IA générative pour les Data Engineer ?
Dans un contexte de transformation numérique accélérée, les Data Engineers jouent un rôle clé dans la mise en œuvre d’architectures data avancées. Cette formation permet de comprendre les fondements des IA génératives, d’évaluer les cas d’usage pertinents dans l’ingénierie des données et de les intégrer dans des workflows robustes. Elle offre aussi des compétences sur les outils, les langages et les bonnes pratiques à adopter pour tirer parti des IA génératives en production.
Objectifs pédagogiques
À l'issue de la formation, vous aurez les connaissances nécessaires pour :
- Comprendre les concepts fondamentaux de l’IA générative
- Identifier les cas d’usage pertinents pour les Data Engineers
- Manipuler des modèles de langage comme GPT dans des flux de traitement
- Générer et valider des données synthétiques pour enrichir les jeux de données
- Automatiser certaines tâches grâce à des API d’IA générative
- Évaluer les risques éthiques et de sécurité liés à ces usages
Objectifs opérationnels
Savoir intégrer des modèles d’IA générative dans les pipelines de données pour en tirer de la valeur opérationnelle.
Programme
Contenu du cours, module par module
9 modules
- Définition et historique de l’IA générative
- Différences entre IA classique et IA générative
- Panorama des modèles existants (GPT, DALL-E, Stable Diffusion…)
- Principes de fonctionnement des modèles de langage (LLM)
Travaux pratiques
Description : Exploration interactive de modèles sur HuggingFace. Comment distinguer un LLM d’un modèle classique ?
- Génération de données synthétiques : pourquoi et comment ?
- Anonymisation de données via IA
- Assistants intelligents pour les pipelines de données
- Risques : hallucinations, biais, RGPD
Travaux pratiques
Description : Étude de cas en binômes. Quel cas d’usage adopter en priorité dans votre contexte métier ?
- Introduction à l’API OpenAI (ChatGPT)
- Appels d’API : clés, prompts, température, tokens
- Traitement des retours : structuration, parsing JSON, validation
- Intégration dans un pipeline
Travaux pratiques
Description : Création d’un script Python pour interroger un LLM. Que se passe-t-il si le prompt est mal formulé ?
- Introduction à LangChain et agents intelligents
- Prompts chaînés et modèles hybrides
- Mémorisation et gestion de l’état
- Logging, monitoring et observabilité
Travaux pratiques
Description : Conception d’un assistant génératif simulant un ETL. Quels mécanismes de logging intégrer ?
- Cas d’usage pour la génération
- Méthodes d’augmentation de données
- Génération de schémas conformes (JSON Schema, SQL)
- Validation des jeux synthétiques
Travaux pratiques
Description : Génération d’un dataset RH conforme RGPD. Comment garantir la cohérence des données générées ?
- Métriques qualité sur données générées
- Outils de validation sémantique
- Détection d’hallucinations et filtres
- Post-traitement et enrichissement
Travaux pratiques
Description : Évaluation qualité d’un output généré par GPT. Que faire si les noms sont incohérents ou inadaptés ?
- Aspects légaux (RGPD, OpenAI, Europe)
- Sécurité des API et stockage des prompts
- Monitoring et coût des appels API
- Limites de responsabilité des ingénieurs
Travaux pratiques
Description : Mise en place d’un proxy API avec filtrage des entrées. Quel niveau de logging est suffisant ?
- Résumé automatique de logs
- Documentation de code automatisée
- Génération de SQL à la volée
- IA copilote pour ingestion de données
Travaux pratiques
Description : Assistant génératif pour analyser des logs. Quels types de log sont mieux traités par l’IA ?
- Design d’un projet intégrant LLM
- Choix de modèles et architecture
- Tests, évaluation et monitoring
- Présentation des projets
Travaux pratiques
Description : Création d’un pipeline intelligent et présentation à la classe. Quels retours d’expérience en tirer ?
Travaux pratiques
Outils utilisés : Python, Jupyter, OpenAI API, LangChain, Datasets synthétiques. 60% de la formation est basée sur des travaux pratiques.
Programme mis à jour le 13/06/2025
Public concerné
Ce cours s'adresse aux Data Engineers, Data Architects, développeurs backend et ingénieurs data en charge des pipelines de traitement de données.
Prérequis
Une bonne maîtrise de Python et des architectures de données (ex : bases de données SQL/NoSQL, ETL) sont nécessaires pour suivre cette formation. Une connaissance des API REST et des outils cloud constitueraient un plus pour tirer pleinement profit des ateliers.
J’évalue mes connaissances pour vérifier que je dispose des prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant le test de prérequis.
Faire le testFinancement
Cette formation peut être prise en charge par votre entreprise, seule ou avec l’appui de son opérateur de compétences. Nous fournissons le devis et les pièces attendues par l’OPCO.
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