🏆SFEIR est le Google Cloud EMEA Training Partner of the Year 2025🤝Nouveau partenariat : Formations GitLab officielles🤖Nouvelle formation : Développeur Augmenté par l'IA
🏆SFEIR est le Google Cloud EMEA Training Partner of the Year 2025🤝Nouveau partenariat : Formations GitLab officielles🤖Nouvelle formation : Développeur Augmenté par l'IA
GCP300GENAIPROD

L'IA générative en production

Le MLOps traditionnel regroupe un ensemble de pratiques visant à industrialiser les systèmes de ML classiques pour les applications d'entreprise. L'IA générative soulève de nouveaux défis dans la gestion et l'industrialisation des applications à grande échelle. Le domaine des opérations d'IA générative vise à relever ces nouveaux défis. Dans ce cours, vous découvrez les défis qui se posent lors du déploiement et de l'industrialisation des applications basées sur l'IA générative. Vous apprenez à sécuriser vos applications basées sur l'IA générative. Enfin, vous aborderez les bonnes pratiques de journalisation et de surveillance de vos applications basées sur l'IA générative en production.

Google Cloud
✓ Formation officielle Google CloudNiveau Avancé⏱️ 1 jour (7h)

Ce que vous allez apprendre

  • Industrialiser les applications basées sur les LLM
  • Sécuriser les applications d'IA générative
  • Mettre en place la journalisation et la surveillance des applications basées sur les LLM

Prérequis

  • Avoir suivi le cours « Application Development with LLMs on Google Cloud » ou disposer de connaissances équivalentes.

Public cible

  • Développeurs, ingénieurs DevOps et ingénieurs en machine learning souhaitant industrialiser des applications basées sur l'IA générative

Programme de la Formation

5 modules pour maîtriser les fondamentaux

Objectifs
  • Comprendre les opérations d'IA générative
  • Comparer le MLOps traditionnel et le GenAIOps
  • Analyser les composants d'un système LLM
  • Définir et comparer RAG et ReAct
Sujets abordés
  • →Opérations d'IA générative
  • →MLOps traditionnel et GenAIOps
  • →Composants d'un système LLM
  • →Architecture RAG/ReAct
Objectifs
  • Évaluer les options de déploiement des applications
  • Déployer, empaqueter et gérer les versions des applications
Sujets abordés
  • →Options de déploiement des applications
  • →Déploiement, empaquetage et gestion des versions
Objectifs
  • Maintenir et mettre à jour les modèles LLM
  • Tester et évaluer les applications d'IA générative
  • Déployer des pipelines CI/CD pour les applications d'IA générative
Sujets abordés
  • →Maintenance et mises à jour
  • →Tests et évaluation
  • →Pipelines CI/CD pour les applications d'IA générative
Activités

Lab: Tracking Versions of Generative AI Applications

Objectifs
  • Identifier les défis de sécurité des applications d'IA générative
  • Comprendre les enjeux de sécurité des prompts
  • Appliquer Sensitive Data Protection et la DLP API
  • Mettre en œuvre Model Armor
Sujets abordés
  • →Défis de sécurité
  • →Sécurité des prompts
  • →Sensitive Data Protection et DLP API
  • →Model Armor
Objectifs
  • Décrire l'objectif et les fonctionnalités de Google Cloud Observability
  • Expliquer l'objectif de Cloud Monitoring
  • Expliquer l'objectif de Cloud Logging
  • Expliquer l'objectif de Cloud Trace
Sujets abordés
  • →Cloud Operations
  • →Cloud Logging
  • →Surveillance
  • →Cloud Trace
  • →Agent Analytics et AgentOps
  • →Assembler l'ensemble

Formations associées

Google Cloud

Sécurité d'Agent Platform et de l'IA générative

Ce cours est conçu pour permettre à votre organisation d'exploiter pleinement le potentiel transformateur des technologies Agent Platform et d'IA générative (gen AI) de Google, avec un fort accent sur la sécurité. Conçu pour les praticiens de l'IA et les ingénieurs en sécurité, il fournit des connaissances ciblées et des compétences pratiques pour naviguer et adopter l'IA de manière sûre et efficace. Les participants acquerront des connaissances pratiques et développeront une approche soucieuse de la sécurité, garantissant une intégration sécurisée et responsable de l'IA générative au sein de leur organisation.

2 j
Intermédiaire
Google Cloud

Créer des agents prêts pour la production sur Google Cloud

Dans ce cours, vous mettrez à profit vos connaissances du développement d'agents avec l'Agent Development Kit pour préparer la mise en production d'agents à l'aide de l'Agentic Stack de Google sur Google Cloud. Après avoir passé en revue l'agentic stack et différentes cibles de déploiement, vous construirez un agent à l'aide des services de session, de mémoire et d'exemples disponibles dans Google Cloud. Vous intégrerez des outils externes à l'aide du Model Context Protocol (MCP) et communiquerez avec d'autres agents à l'aide du protocole Agent2Agent (A2A). Enfin, vous concevrez des applications en tenant compte de l'interaction humain-agent.

1 j
Avancé
Google Cloud

Les essentiels de la gouvernance de l'IA agentique

Ce cours fournit aux apprenants les compétences essentielles pour gouverner la conception, le déploiement et la mise à l'échelle de systèmes d'IA agentique autonomes. Il met l'accent sur l'accélération de l'innovation et de la mise sur le marché, tout en gérant les risques spécifiques posés par les systèmes d'IA capables de prendre des décisions sans intervention humaine constante. Le cours s'articule autour de l'application pratique de la feuille de route de maturité en quatre phases pour la gouvernance de l'IA agentique (Établir, Implémenter, Mettre à l'échelle, Accélérer), en s'appuyant sur des études de cas, des discussions et un exercice sur table pour relier la théorie aux défis concrets.

0.5 j
Intermédiaire
Voir toutes les formations →

Prochaines sessions

11 décembre 2026
Distanciel • Français
S'inscrire

Processus Qualité

L'engagement de SFEIR Institute : une démarche d'excellence pour garantir la qualité et la réussite de toutes nos formations. En savoir plus sur notre démarche qualité

Méthodes pédagogiques mobilisées
  • Lectures / Apports théoriques (Slides) — Présentation de concepts via des supports visuels (PowerPoint, PDF).
  • Démonstration technique (Démos) — Le formateur réalise une manipulation ou une procédure devant les apprenants.
  • Laboratoires dirigés (Labs) — Mise en pratique guidée sur logiciel, machine ou environnement technique.
  • Quiz / QCM — Test rapide de connaissances (format papier ou numérique type Kahoot/Klaxoon).
Dispositif d'évaluation et de suivi

L'atteinte des objectifs de la formation est évaluée à plusieurs niveaux pour garantir la qualité de la prestation :

  • Évaluation continue des acquis : Vérification des connaissances tout au long de la formation via des méthodes participatives (en fonction de la formation: quiz, exercices pratiques, mises en situation) sous la supervision du formateur.
  • Mesure de la progression : Dispositif d'auto-évaluation comparatif comprenant un diagnostic initial pour situer le niveau de départ, suivi d'une évaluation finale pour valider l'évolution des compétences.
  • Évaluation de la qualité : Questionnaire de satisfaction en fin de session pour mesurer la pertinence et l'efficacité de la formation ressentie par les participants.

790€ € HT

par apprenant

RéserverDevis