Formation Déploiement d'une IA interne sécurisée en entreprise

CONTENU DÉTAILLÉ DE LA FORMATION

Axe 1 : Comprendre l’ère de l’IA et ses enjeux pour l’entreprise 

Fondamentaux de l’intelligence artificielle pour tous les profils

• Comprendre le fonctionnement des LLM (Large Language Models) et de l’IA générative
• Identifier les risques liés à la Shadow AI, à la sécurité des données et au RGPD
• Analyser l’impact de l’IA sur la stratégie d’entreprise et la productivité
• Découvrir des cas d’usage concrets d’IA interne en entreprise

Atelier pratique : réflexion sur un assistant IA interne 

• Atelier collaboratif de brainstorming pour identifier les besoins métiers
• Définition des fonctionnalités clés d’un assistant IA interne sécurisé

Axe 2 : RAG et mise en place de projets IA internes 

Comprendre le RAG pour sécuriser les données internes 

• Définition du RAG (Retrieval-Augmented Generation) et ses avantages
• Rôle du RAG dans la protection des données internes
• Présentation d’une architecture simplifiée avec schémas explicatifs
• Utilisation d’un assistant IA interne via Open-WebUI

Approfondissement technique pour les profils IT 

• Mise en place d’un pipeline complet en Python : ingestion, chunking, embeddings, vector store
• Configuration avancée : retrievers et re-ranking

Atelier fil rouge : conception et mise en pratique 

• Managers : conceptualisation d’un projet RAG et identification des cas d’usage
• Techniciens : mise en place pratique sur des documents internes

Axe 3 : Fine-tuning et personnalisation des modèles IA

Stratégie de fine-tuning pour les décideurs 

• Comprendre les concepts de fine-tuning, LoRA et QLoRA
• Identifier les cas d’usage pertinents
• Définir une stratégie d’adaptation des modèles IA

Mise en œuvre technique du fine-tuning

• Préparer et structurer un dataset interne
• Lancer un processus de fine-tuning
• Convertir le modèle pour Ollama / Open-WebUI
• Tester et valider le modèle personnalisé

Atelier pratique : adaptation des modèles 

• Managers : définition des instructions métier et des cas d’usage
• Techniciens : réalisation d’un fine-tuning sur un mini-dataset interne

Axe 4 : Déploiement et sécurisation d’une IA en entreprise 

Stratégie de déploiement pour les managers 

• Choix des infrastructures : on-premise, cloud privé ou hybride
• Mise en place d’une gouvernance IA
• Gestion de la conformité et des normes de sécurité
• Sécurisation des accès, logging et audit

Déploiement technique et exploitation

• Déploiement via Docker et Kubernetes
• Mise en place du monitoring, alertes et versionning
• Implémentation des mécanismes de chiffrement et sécurité des données

Atelier fil rouge : mise en production 

• Managers : plan de déploiement et workflow d’utilisation
• Techniciens : déploiement réel avec dashboard de monitoring

Axe 5 : Projet fil rouge – création d’un assistant IA interne complet 

Développement d’une solution IA opérationnelle 

• Création d’un assistant IA interne fonctionnel
• Connexion à un système RAG sécurisé
• Intégration d’un fine-tuning (optionnel)
• Accès via Open-WebUI

Livrables de la formation 

Pour les managers 

• Architecture conceptuelle d’une IA interne sécurisée
• Règles d’usage et gouvernance
• Scénarios métiers adaptés à l’entreprise

Pour les profils techniques 

• Prototype fonctionnel (POC)
• Scripts et environnement de déploiement
• Modèle fine-tuné prêt à l’emploi
• Base vectorielle (vector store)
• Dashboard de suivi et de performance