Cadres de Données pour l'IA Générative

Aperçu

Les systèmes d'IA générative—modèles de langage de grande taille (LLMs), génération augmentée par récupération (RAG) et IA agentique—nécessitent des stratégies de données modernes pour assurer précision et fiabilité. Ces technologies reposent sur des données de haute qualité, bien gérées ; sans cadre robuste, même les modèles avancés risquent de produire des résultats défaillants.

Ce cours explore comment les principes fondamentaux des données permettent des solutions d'IA générative évolutives et fiables. Nous commençons par analyser le rôle des LLM dans les applications actuelles de l'IA, en abordant les limitations telles que les hallucinations et le contexte obsolète.

Ensuite, nous examinons comment le RAG améliore les LLM avec des mécanismes de récupération, et pourquoi l'IA agentique—permettant le raisonnement autonome et la prise de décision—représente la prochaine frontière. Chaque évolution souligne l'importance cruciale des données structurées et gouvernées.

Vous apprendrez les composants essentiels d'une stratégie de données moderne :

cadres unifiés, gestion efficace et gouvernance de principe. Nous analysons comment les données structurées et non structurées alimentent de manière unique les systèmes d'IA et introduisons des piliers tels que l'accessibilité, la sécurité, la traçabilité et l'évolutivité.

À travers des études de cas, des exercices pratiques et des discussions dirigées par des experts, vous acquerrez des connaissances pratiques sur les taxonomies de données, la classification et la mise en œuvre dans le monde réel. À la fin du cours, vous aurez maîtrisé l'application de ces stratégies aux projets de GenAI, en veillant à ce que les systèmes soient construits sur des fondations de données fiables et prêtes pour l'entreprise.

Ce cours s'adresse aux Scientifiques de Données, Ingénieurs de Données, Leaders de l'IA ou de la GenAI, et à tout apprenant curieux souhaitant comprendre les stratégies de données modernes, en particulier les cadres de données et leur impact et applications. À la fin de ce cours, vous serez capable d'expliquer les composants d'un cadre de données moderne et son rôle dans la GenAI.

Vous pourrez également différencier les données structurées et non structurées dans les implémentations d'IA et appliquer les principes de gouvernance et de gestion des données fondamentales pour soutenir des solutions GenAI évolutives.

Programme

• Comprendre les Fondamentaux de la Stratégie des Données Modernes
Dans le paysage de l'IA en évolution rapide d’aujourd'hui, les données ne sont plus simplement un sous-produit, elles sont le carburant qui alimente les systèmes intelligents. Ce module introduit le rôle fondamental des cadres de données dans la stratégie de données moderne, en particulier dans le contexte des applications d'IA Générative. Nous commençons par discuter de la manière dont les Modèles de Langage Étendu (MLE), la Génération Augmentée par Récupération (RAG) et les systèmes d'IA Agentique dépendent de données de haute qualité et bien gérées. Vous explorerez l'évolution de ces technologies, leurs dépendances aux données structurées et non structurées, et comment la stratégie de données doit évoluer parallèlement. Le module aborde également les piliers essentiels d'une stratégie de données moderne - cadres de données, gestion et gouvernance - et explique leur rôle essentiel dans l'amélioration de la performance, de la conformité et de l'évolutivité des solutions GenAI. À travers des exemples, des études de cas et des présentations guidées, vous apprendrez à concevoir des cadres qui soutiennent la pertinence, la qualité et la responsabilité, garantissant que les systèmes d'IA soient à la fois puissants et responsables.
• Introduction à des Cadres de Données Complet
À mesure que l'IA générative continue d'évoluer, l'importance des cadres de données bien structurés est devenue centrale pour la construction de systèmes d'IA évolutifs et éthiques. Dans ce module, nous nous concentrons sur la conception de cadres de données complets qui soutiennent les besoins des systèmes d'IA modernes, en particulier ceux qui dépendent à la fois de données structurées et non structurées. Vous explorerez le rôle des taxonomies personnalisées dans l'organisation des données, et comment ces taxonomies permettent une classification et une récupération des données cohérentes. Nous examinons également comment les principes de l'IA Responsable (RAI) influencent la stratégie et la gouvernance des données, en veillant à ce que l'équité, la transparence et la responsabilité soient intégrées à la base. À travers des discussions pratiques et des perspectives d'experts, vous verrez comment les composants d'un cadre de données robuste - conception de taxonomie, considérations éthiques et pratiques de gouvernance - fonctionnent ensemble. Enfin, nous examinons les tendances émergentes et les attentes en évolution des cadres de données pour préparer l'avenir du déploiement GenAI.

Enseigné par

Fractal Analytics and David Drummond

Sujets

Informatique