Objectifs de la formation :
- Comprendre le traitement des flux de données en temps réel dans des environnements distribués.
- Maîtriser la notion de token et son rôle dans l’analyse et l’inférence IA.
- Optimiser le transport et la transformation des données grâce aux modèles légers et aux BUS de message (ex. NATS).
- Implémenter des pipelines IA scalables avec tokenisation dynamique et interactions multi-systèmes.
Programme de la formation
1. Fondamentaux du traitement de flux temps réel
- Définition et enjeux :
- Caractéristiques des flux temps réel (latence, volume, continuité).
- Différences entre traitements batch, near real-time et real-time.
- Architecture type d’un flux temps réel :
- Choix technologiques pour la gestion des flux (WebSocket, WebRTC, NATS).
- Travaux pratiques :
- Capture et transmission d’un flux vocal ou texte en temps réel.
- Simulation de scénarios industriels ou métiers (ex. alertes, transcription, monitoring).
2. Comprendre les tokens et leur traitement
- Qu’est-ce qu’un token ? :
- Découpage sémantique du langage pour le traitement LLM.
- Encodage, comptage et gestion de la mémoire contextuelle.
- Tokenisation temps réel :
- Méthodes de streaming et découpage dynamique (ex : BPE, SentencePiece).
- Impact sur la qualité et la vitesse d’inférence.
- Travaux pratiques :
- Observer en direct la tokenisation d’un flux audio ou texte.
- Analyser l’effet du prompt sliding window sur la performance d’un modèle IA.
3. Modèles légers et traitement en périphérie
- Pourquoi utiliser des modèles légers ? :
- Réduction de l’empreinte énergétique et des coûts.
- Déploiement en local, en périphérie ou sur des appareils embarqués.
- Intégration de modèles comme Mistral Small:
- Environnements de déploiement (Docker, Bare-metal, cloud privé).
- Utilisation en mode flux continu ou événementiel.
4. Interconnexion des systèmes via NATS & NLP Border Controller
- Introduction aux BUS de messages (NATS, etc.) :
- Rôle dans le traitement en temps réel, gestion des files et publication/souscription.
- Comparaison avec API REST pour les cas d’usage IA.
- NLP Border Controller (NLBC):
- Agit comme pare-feu sémantique : régule, filtre, anonymise les flux tokenisés.
- Rend les communications IA interprétables et contrôlables.
- Protocole léger servant à encapsuler, suivre et enrichir le contexte conversationnel ou applicatif lors des interactions avec les modèles IA.
- Permet une gestion de contexte multi-tour ou multi-source (ex : historique, préférences, statuts métier).
- Facilite la contextualisation dynamique des prompts via des payloads structurés.
- Standardise les échanges entre modules IA (agent, base de connaissances, LLM) pour garantir la cohérence.
- Travaux pratiques :
- Configurer un assistant afin d'aider des équipes terrain à déclarer des anomalies vocalement tout en assurant la conformité.
- Observer le traitement tokenisé + règles de sécurité métier.
- Générer une alerte dans un système de ticket.
5. Optimisation, scalabilité et cas d’usage réels
- Optimiser les performances des pipelines temps réel :
- Réduction des latences de traitement (streaming).
- Surveillance via dashboards (Grafana, Prometheus).
- Études de cas :
- Traitement de conversation multilingue temps réel avec affichage token par token et synthétisation vocale.
Informations pratiques
Public cible :
- Développeurs IA, architectes systèmes, et ingénieurs en traitement du signal ou de données.
- Décideurs techniques souhaitant bâtir des solutions IA temps réel efficaces et interopérables.
Prérequis :
- Bonne compréhension des systèmes d’information distribués.
- Notions de base en IA et en manipulation de flux de données.
Modalités d’évaluation :
- QCM sur la tokenisation, les architectures, la dynamiques des flux et des outils.