Descriptif
Comprendre les grands modèles de langage (LLM) est une formation de 1 jour (7 heures), de niveau initiation, rattachée au domaine « Intelligence artificielle pour tous ». Comprendre le fonctionnement, les capacités et les limites des LLM. Conçue et animée par des praticiens en activité, elle alterne apports ciblés (30 %) et mises en pratique (70 %) sur des laboratoires cloud individuels, avec des cas inspirés des secteurs banque, assurance et services publics. Disponible en inter-entreprises, en intra sur catalogue et en version sur mesure adaptée au contexte de l'entreprise.
Objectifs pédagogiques
À l'issue de la formation, le participant sera capable de :
- Tokens et prédiction
- Entraînement et alignement
- Fenêtre de contexte
- Hallucinations et limites
- Choisir un modèle
Programme détaillé
| N° | Contenus et activités | Durée |
|---|---|---|
| Jour 1 | ||
| 1 | Ouverture : faire deviner la suite d'une phrase au groupe, puis au modèle — le principe de prédiction mis à nu | 0,5 h |
| 2 | Tokens, prédiction et fenêtre de contexte : pourquoi un modèle compte mal, oublie le début d'un long document et se répète | 1,5 h |
| 3 | Entraînement, alignement et versions : pré-entraînement, apprentissage par retours humains, garde-fous, et ce qui distingue réellement deux modèles concurrents | 1,5 h |
| 4 | Atelier : provoquer et documenter des hallucinations sur des sujets vérifiables, puis construire la procédure de vérification et de sourçage applicable au quotidien | 2 h |
| 5 | Atelier : comparer trois modèles sur une même tâche métier et bâtir sa grille de choix — qualité, taille de contexte, coût, hébergement | 1,5 h |
Méthodes pédagogiques
- Pédagogie active : 50 % du temps en pratique encadrée — ateliers sur les cas d'usage des participants, mises en situation, jeux de rôle —, le reste en apports structurés, démonstrations commentées, cadrage et évaluation
- répartition calculée sur le déroulé détaillé de cette formation, et non annoncée de façon uniforme
- classe inversée avec prérequis sur le LMS
- apprentissage adaptatif selon le positionnement initial
- travaux en binômes
- classe virtuelle en séquences de 3 h 30 maximum sur Microsoft Teams
- support clair, complet et paginé remis à chaque participant
Technologies et outils mobilisés
Le Chat (Mistral AI), Microsoft 365 Copilot, ChatGPT Enterprise, bibliothèques de consignes
Modalités d'évaluation et de validation
- Positionnement initial en ligne
- quiz de validation à chaque séquence
- évaluation finale des acquis (QCM et mise en situation)
- satisfaction à chaud
- questionnaire de transfert à 30 jours
- attestation de fin de formation
Plateforme, laboratoires et ressources
- LMS DATAROCKSTARS : parcours, supports numériques, quiz, évaluations, émargement par demi-journée
- laboratoires cloud individuels accessibles depuis un navigateur, sans installation, données fictives, détruits en fin de session
- bibliothèque O'Reilly (plus de 60 000 ressources)
- accès aux supports pendant 6 mois