NEOPOLIS × AKADEMY
Des compétences concrètes pour utiliser l’IA dans votre métier.
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Formations
Une formation pratique sur le pilotage, la sécurisation, l’automatisation et la vérification de longues sessions Claude Code, avec médias locaux et activités séquentielles. Les leçons abordent « Steer…
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Approche pratique de l’ingénierie logicielle assistée par IA : analyse de code, performances, tests, sécurité, architecture, bases de données et collaboration humain‑IA avec outils locaux pour activités interactives.
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Approfondissement du Model Context Protocol : flux de messages, gestion des roots, choix de transports et communication StreamableHTTP avec état. Formation technique axée sur intégration et échanges d’état…
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Explorez le Graph RAG avec LangChain et Neo4j : association de récupération hybride et mémoire graphe pour enrichir les réponses, structurer le raisonnement et maintenir un historique relationnel…
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Exploration pratique des modèles multimodaux centrés sur vision, audio, vidéo et génération d’images. Approche axée sur intégration de flux de données multimodales et architectures compatibles, bibliothèques open-source et…
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Optimisez les systèmes RAG en production : identification des modes de défaillance, réécriture de requêtes, reranking, architecture multi‑index, génération de jeux synthétiques, métriques adaptées et intégration de revues…
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Mettez en place une gouvernance IA auditable : inventaire des systèmes, classification des risques, politiques, alignement NIST AI RMF et préparation au régime juridique, documentation et signalement d’incidents.
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Déployez charges de travail IA fiables : conteneurs, Kubernetes pour GPU, serverless, vLLM, autoscaling, pratiques de fiabilité et leviers pour gérer coûts et performance en production.
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Formation avancée pour sécuriser des applications LLM : identification des menaces, protection contre prompt injection et fuite de données, renforcement des pipelines RAG, sécurisation des outils/agents et atténuation…
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Programme avancé pour instrumenter et surveiller systèmes IA : traces, tokens, coûts, latence, qualité des réponses, incidents et SLOs pour améliorer fiabilité et observabilité des applications LLM.
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Spécialisation avancée sur modèles open‑source : sélection et adaptation de modèles, préparation de données, méthodes PEFT/LoRA/QLoRA/TR L, fine‑tuning et évaluation pour déploiement.
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Formation avancée centrée sur l’usage de Codex pour piloter des workflows BI : profiling de fichiers CSV, modélisation en étoile et data marts, expressions DAX, construction de modèles…
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