Intelligence artificielle et NLP (Traitement du langage naturel)

Objectifs de la formation:

• Découvrir les modèles légers peu énergivores et leur intégration dans des systèmes d’information complexes.
• Maîtriser les interactions entre systèmes via function_calling et BUS de message (ex. NATS).
• Introduire les NLP Border Controllers (NLBC) pour sécuriser, gérer et optimiser les flux de données entre les modèles IA et les systèmes connectés.
• Concevoir des architectures durables, interopérables et sécurisées.

Programme de la formation

1. Contexte et enjeux de l’IA durable et interopérable

• Comprendre les impacts énergétiques de l’IA :

Comparaison entre grands modèles (GPT-4) et modèles légers (DistilGPT, LLaMA).

• Avantages des modèles locaux peu gourmands en ressources.

• Interopérabilité des systèmes :

Pourquoi les architectures modernes nécessitent une communication fluide entre les outils.

• Rôle des BUS de message comme NATS dans l’orchestration et la résilience des systèmes distribués.

• Cas pratiques en IA durable et intégrée :

Intégration d’IA légère dans des pipelines interconnectés.

2. Introduction aux modèles légers pour une IA économe

• Sélection et déploiement de modèles légers :

Présentation des modèles légers : DistilGPT, GPT-NeoX, T5-Small.

• Installation et déploiement sur des infrastructures locales ou cloud minimalistes.

• Techniques d’optimisation :

Quantization et pruning pour réduire la charge computationnelle.

• Entraînement par fine-tuning sur des ensembles de données spécifiques.

• Avantages pour l’intégration :

Vitesse d’inférence et scalabilité dans les environnements limités.

3. Fonctionnalités avancées de function_calling

• Qu’est-ce que le function_calling ? :

Interagir dynamiquement avec des systèmes externes via des appels de fonctions.

• Faciliter l’intégration des modèles dans des workflows métiers complexes.

• Cas d’usage communs :

Extraction et analyse de données via tool_calling.

• Création de pipelines IA autonomes intégrés à des systèmes ERP, CRM, ou bases de données.

• Travaux pratiques :

Mise en œuvre d’un function_call pour récupérer des informations depuis un service REST.

• Scénarios d’intégration avec des outils comme Zapier, Notion, ou Google Workspace.

4. Utilisation de BUS de message pour l’interconnexion des systèmes

• Introduction à NATS et aux BUS de message :

Qu’est-ce qu’un BUS de message ? Différence avec les API REST.

• Présentation de NATS : fonctionnalités, cas d’usage et avantages (faible latence, scalabilité).

• Pourquoi choisir un BUS de message dans une architecture IA ? :

Assurer une communication en temps réel entre les systèmes d’information.

• Déployer des systèmes distribués résilients et évolutifs.

• Mise en œuvre avec NATS :

Installation et configuration d’un serveur NATS.

• Publication et souscription à des messages pour connecter les modèles d’IA à d’autres systèmes.
• Gestion des flux entre modèles légers et autres services tiers via NATS.

• Travaux pratiques :

Intégrer un modèle léger (ex. GPT-NeoX) avec un système de gestion d’inventaire via NATS.

• Construire un pipeline simple où un modèle d’inférence communique avec plusieurs services via le BUS.

5. Stratégies d’optimisation et études de cas

• Optimiser les performances globales :

Réduire les ressources consommées par les modèles et le BUS (compression, gestion des connexions).

• Surveiller et optimiser les performances avec des outils de monitoring pour NATS.

• Études de cas réels :

Déploiement d’un chatbot support client interconnecté via NATS pour une gestion en temps réel.

• Utilisation d’un pipeline d’analyse de données légères intégrant function_calling et un BUS de message.

• Bonnes pratiques pour l’interopérabilité :

Structuration des messages dans NATS pour une communication fluide.

• Gestion des erreurs et des reconnections automatiques dans des environnements distribués.

Informations pratiques

Public cible :

• Développeurs, ingénieurs IA, et architectes système cherchant à minimiser les coûts énergétiques et améliorer l’interopérabilité des solutions IA.
• Responsables IT et métiers souhaitant intégrer des modèles d’IA dans leurs infrastructures existantes de manière fluide et scalable.

Prérequis :

• Connaissances de base en Python et manipulation d’API.
• Compréhension des concepts d’architecture distribuée et de gestion des messages.

Matériel fourni :

• Scripts Python pour :

Déploiement de modèles légers.

• Implémentation de function_calling.
• Configuration d’un BUS NATS.

• Guides pratiques et documentation technique pour l’intégration et la surveillance des performances.

Modalités d’évaluation :

• Évaluation via QCM sur les concepts clés (modèles légers, function_calling, et NATS).
• Projet de fin de formation : conception d’un pipeline interconnecté utilisant un modèle léger et un BUS de message.