Faire tourner une IA sur ses propres machines
Installer un modèle en local, mesurer ce qu'il sait faire et décider ce qui reste à l'intérieur
Avancé
Éligible OPCO
Pourquoi cette formation, pourquoi maintenant ?
Une partie des données d'une organisation ne doit pas être transmise à des services externes : informations stratégiques, documents confidentiels, données personnelles dont le traitement nécessite des précautions particulières. Les services d'IA en ligne ne conviennent pas toujours à ces usages : cela dépend notamment de l'hébergement, des conditions contractuelles et des données traitées. Faire tourner un modèle sur ses propres machines permet de garder davantage la maîtrise sur les données et leur traitement.
Cette formation apprend à faire tourner un modèle d'IA sur ses propres machines, à mesurer ce qu'il sait réellement faire, à le comparer avec un service en ligne et à décider quels usages ont intérêt à rester en local.
Pour qui ?
Référents numériques, DSI de PME, responsables informatiques de collectivités et toute personne en charge des outils numériques d'une structure traitant des données sensibles ou souhaitant garder la maîtrise de ses outils d'IA.
Prérequis
- Prérequis techniques : chaque participant doit disposer d'un ordinateur connecté à Internet, avec les droits nécessaires pour installer des logiciels, en présentiel comme à distance. En distanciel, un microphone est également nécessaire pour participer aux échanges en visioconférence.
- Une aisance avec l'installation de logiciels et la configuration d'un poste.
- Une compréhension basique du fonctionnement d'un modèle d'IA générative.
- Une configuration matérielle compatible avec l'installation prévue, à valider avec le formateur avant la session.
- Disposer d'une connexion permettant le téléchargement de plusieurs gigaoctets. Le ou les modèles utilisés peuvent être téléchargés avant la session, selon les consignes transmises avec le questionnaire de positionnement.
À la fin de la formation, vous saurez
Installer et configurer un modèle d'IA en local sur un poste de travail, dans une logique de preuve de concept.
Mesurer les performances et les contraintes du modèle : qualité des réponses, vitesse et ressources mobilisées.
Comparer le modèle local avec un service en ligne sur les mêmes tâches.
Décider quels usages ont intérêt à rester en local et lesquels peuvent être confiés à un service en ligne.
Évaluer les risques restants : qualité des réponses, maintenance, compétences nécessaires.
Programme détaillé
Acculturation : pourquoi garder l'IA à l'intérieur
Ce que l'IA locale change : les données utilisées par le modèle peuvent rester sur l'infrastructure de l'organisation, mais celle-ci assume alors l'installation, la sécurisation, les mises à jour et la qualité des réponses. Les deux approches, leurs possibilités et leurs limites.
État des lieux : ce qu'on peut raisonnablement faire tourner en local aujourd'hui, et ce qui reste hors de portée.
Arbitrage : choisir les usages à garder à l'intérieur
La grille de décision : sensibilité des données, qualité requise, volume d'usage, compétences disponibles, coût d'exploitation et licence du modèle envisagé.
Atelier : chaque participant passe ses usages d'IA dans la grille et identifie les candidats au local.
Action : installer et mesurer
Installation guidée d'un modèle en local, choix du modèle selon la machine, premiers échanges et vérification des principaux paramètres de l'installation.
Protocole de mesure : les mêmes tâches sont testées avec le modèle local et avec un service en ligne, à partir de contenus de test non sensibles, puis comparées sur la qualité des réponses, la vitesse et les ressources mobilisées.
Clôture : décider et organiser
Lecture des résultats de mesure et décision usage par usage : dedans ou dehors, avec les critères qui justifient le choix.
Ce qu'il faut prévoir pour durer : mises à jour, sauvegarde, sécurisation, compétence de référence et document de décision.
Les modèles disponibles en local sont diffusés sous des licences variées, dont certaines encadrent ou restreignent l'usage commercial. La vérification de la licence du modèle retenu fait partie de la décision et figure dans le document de décision.
Cadre et limites de la formation
Cette formation ne vise pas à former des administrateurs système experts. Elle permet d'installer une première preuve de concept et de disposer des éléments nécessaires pour décider en connaissance de cause.
La formation porte sur l'installation d'un modèle sur un poste de travail. Le déploiement sur un serveur, la mise à disposition pour plusieurs utilisateurs et l'intégration au système d'information de l'organisation relèvent d'un accompagnement distinct.
Faire fonctionner un modèle en local permet de limiter la transmission de données à des services externes, mais ne garantit pas à lui seul la sécurité ou la conformité d'un usage. La configuration de l'outil, les accès, la sécurisation de la machine ou du serveur et les obligations applicables aux données traitées restent à prendre en compte.
L'installation est réalisée sur la machine du participant, dont l'environnement peut comporter des restrictions (politique de sécurité, droits d'administration, antivirus, filtrage réseau). Lorsque l'installation ne peut aboutir sur le poste du participant, les mesures et les exercices de décision sont réalisés sur un environnement de démonstration fourni par le formateur, afin que les objectifs de la formation restent atteints.
Vous repartez avec
Le support de formation au format PDF.
Une grille de décision pour arbitrer entre usage local et service en ligne.
Un protocole de mesure pour comparer les solutions sur les mêmes tâches.
Un modèle de document de décision et d'exploitation.
Une attestation de formation.
Informations pratiques
Les conditions d’accès, d’accueil et de confidentialité de la formation.
Délais d'accès
Les formations du catalogue sont ouvertes à la demande. Aucune session n'est programmée à l'avance : chaque session est montée à partir d'une demande d'entreprise, de collectivité ou de professionnel indépendant.
Le devis est adressé sous 3 jours ouvrés après réception de la demande. Le démarrage intervient au minimum 5 à 20 jours ouvrés après la signature de la convention de formation, selon la durée de la formation, le temps d'envoyer le questionnaire de positionnement et d'adapter le programme.
Pour une formation financée par un OPCO, ajouter le délai d'instruction du dossier de prise en charge, de trois à six semaines selon l'opérateur. Il est recommandé d'anticiper la demande d'au moins un mois avant la date souhaitée.
En cas de besoin urgent ou de question sur les délais, écrivez directement à academy@koality.fr.
Accessibilité
L'accessibilité des formations aux personnes en situation de handicap fait l'objet d'une attention particulière. Chaque formation est adaptable selon la nature du handicap et le contexte de déroulement, en présentiel comme à distance.
En cas de situation de handicap, contacter la référente handicap avant l'inscription afin d'étudier ensemble les aménagements nécessaires (supports adaptés, temps majoré, accessibilité des lieux, accompagnement humain) et, si besoin, d'être orienté vers les organismes partenaires spécialisés.
Lorsque la formation se déroule dans les locaux de l'organisation qui l'accueille, l'accessibilité aux personnes en situation de handicap dépend de ce site.
Référente handicap : Juliette Canu, juliette@koality.fr.
Confidentialité des données
Les participants sont sensibilisés à la confidentialité des informations utilisées pendant la formation. Les exercices pratiques privilégient les supports de démonstration et les données fictives ou anonymisées. Lorsque des documents ou des cas réels sont utilisés, leur traitement doit respecter les règles de confidentialité de l'organisation et les conditions d'utilisation des outils employés, notamment ceux intégrant de l'intelligence artificielle.
Les supports pédagogiques remis aux stagiaires sont réservés à leur usage personnel et ne peuvent être diffusés sans autorisation écrite.
Les données personnelles des stagiaires et les documents de suivi des formations sont traités et conservés conformément à notre politique de confidentialité, qui précise les finalités, les durées de conservation et les droits des personnes concernées.
Modalités de formation à distance
La formation peut être réalisée à distance, en visioconférence synchrone, avec la présence du formateur pendant toute la durée de la session.
Prérequis techniques : ordinateur équipé d'un microphone, connexion Internet stable et accès aux outils utilisés pendant la formation.
Moyens pédagogiques : démonstrations en direct, échanges avec le formateur, exercices pratiques et mise en application sur des situations professionnelles.
Accompagnement : assistance technique et pédagogique assurée par le formateur pendant la session, avec un contact communiqué avant la formation en cas de difficulté de connexion.
Suivi et évaluation : contrôle de la participation, exercices pratiques et évaluation des acquis en fin de formation.
Les points forts
Une approche concrète pour les usages impliquant des données qui ne doivent pas être transmises à des services externes.
Un protocole de mesure concret : le local comparé à un service en ligne sur des tâches représentatives de votre activité.
Une grille de décision pour arbitrer, usage par usage, entre solution locale et service en ligne.
Installation guidée, adaptée à la machine disponible.
Comment se déroule la formation
Les modalités de travail, les moyens mis à disposition et l’évaluation prévue.
Pédagogie
Alternance d'apports courts (30 %) et de travaux pratiques guidés (70 %). La journée associe cadrage des usages, installation guidée d'un modèle local, tests comparatifs et atelier de décision.
Les participants manipulent directement l'installation réalisée pendant la session, appliquent un protocole de mesure sur des tâches représentatives de leur activité et utilisent les résultats obtenus pour arbitrer entre usage local et service en ligne.
Évaluation
Questionnaire de positionnement envoyé avant la formation. Évaluation continue pendant l'installation et les mesures, puis exercice final : décider, pour un usage donné, entre une solution locale et un service en ligne à partir des résultats obtenus, avec justification du choix à l'aide des critères travaillés pendant la formation. QCM final d'évaluation des acquis.
Questionnaire de satisfaction à chaud en fin de session et questionnaire à froid envoyé environ trois mois après la formation. Une attestation est remise à l'issue de la session.
Moyens pédagogiques et techniques
Chaque participant doit disposer d'un ordinateur connecté à Internet pendant la formation. En présentiel, la structure d'accueil met à disposition un équipement permettant la projection du support.
Koality Academy fournit les supports et ressources pédagogiques nécessaires aux exercices et aux mises en pratique, ainsi qu'un site de test ou un jeu de données de démonstration lorsque la formation le nécessite. Les comptes et abonnements aux outils utilisés pendant les exercices restent à la charge du participant et figurent, lorsqu'ils sont nécessaires, dans les prérequis de la formation.
Votre formateur
Fabien Canu
Développeur senior et expert en IA générative, Fabien Canu est co-gérant de Koality et cumule 25 ans d'expérience dans le développement numérique. Passionné par l'intelligence artificielle, il intervient également depuis plusieurs années dans l'enseignement et la formation professionnelle.
Pour aller plus loin
Cette formation s'inscrit dans le catalogue Koality Academy, organisé autour de quatre thématiques : IA appliquée, digitalisation des process métier, souveraineté et sécurité, maîtrise des outils web. Pour approfondir une thématique connexe, construire un parcours combinant plusieurs formations ou organiser la session dans les locaux de l'organisation, consultez le catalogue complet ou écrivez à academy@koality.fr .
À partir de
1 100 € HT
par participant. Tarif de groupe sur devis.
Durée
1 jour (7 h)
Niveau
Avancé
Format
Présentiel ou distanciel
Financement
Prise en charge OPCO possible
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