Déployer une IA générative en local dans votre entreprise – Sécurisez vos données et gardez le contrôle
Faites tourner vos modèles d’IA sur vos propres serveurs ou cloud privé pour protéger vos données sensibles, réduire les dépendances et maîtriser les coûts et la conformité (RGPD). Cette formation vous guide pas à pas pour passer de l’idée au prototype opérationnel adapté à vos usages métiers.
Ce que vous allez apprendre pendant cette formation
- Choisir la bonne architecture : open-source vs propriétaire, on-premise vs cloud privé, critères de décision.
- Installer et faire tourner un modèle génératif local (LLM) en environnement sécurisé (CPU/GPU, conteneurs, quantization).
- Brancher l’IA sur vos documents internes (RAG) pour des réponses utiles et contextualisées.
- Exposer une API fiable et mettre en place la gestion des prompts, du caching et des performances.
- Assurer sécurité et gouvernance : authentification, journalisation, politiques d’usage, conformité RGPD.
- Mesurer la qualité des réponses et mettre des garde-fous (évaluation, tests, traçabilité).
- Prioriser les cas d’usage à fort impact et bâtir une feuille de route 90 jours pour l’adoption interne.
Programme de la formation
Module 1 : Architecture & choix techniques
- Panorama des modèles (licences, tailles), options d’hébergement (serveur, VM, Kubernetes).
- Dimensionnement matériel, confidentialité, conformité et coûts d’exploitation.
Module 2 : Mise en place du modèle
- Installation via conteneurs, lancement du service, exposition d’API.
- Gestion des prompts, templates, optimisation (caching, batching, quantization).
Module 3 : RAG avec vos documents d’entreprise
- Indexation (embeddings), base vectorielle, connecteurs (drive interne, SharePoint, etc.).
- Orchestration (chaînes d’IA) et évaluation de la pertinence des réponses.
Module 4 : Sécurité, MLOps léger & POC métier
- Authentification (SSO), journaux, quotas, monitoring et alerting.
- Déploiement d’un POC ciblé et plan d’industrialisation à court terme.
Les prérequis
(ce qu'il faut savoir)
- Cette formation s’adresse aux responsables techniques, ingénieurs systèmes, data engineers ou chefs de projet IT souhaitant comprendre et mettre en œuvre des solutions d’IA générative en environnement local ou privé.
- Connaissances solides en infrastructure informatique (serveurs, virtualisation, cloud privé, conteneurs).
- Notions de base en intelligence artificielle et modèles de langage (LLM).
- Familiarité avec les environnements Linux, les outils Docker et la gestion d’API.
- Compréhension des enjeux liés à la sécurité, à la confidentialité et à la conformité RGPD.
- Une expérience pratique dans la gestion de projets techniques ou le déploiement d’applications est un atout pour tirer pleinement profit de cette formation.
Vous ne trouvez pas la réponse que vous cherchez ?
Écrivez-nous, notre équipe se fera un plaisir de vous aider !
