AI Trainer – Formateur de modèles Intelligence Artificielle, le métier

Objectifs

Comprendre le rôle central de l’AI Trainer dans l’amélioration des performances des modèles d’intelligence artificielle
Acquérir les compétences nécessaires pour entraîner, évaluer et affiner des modèles IA à partir de données annotées
Maîtriser les techniques d’annotation, de validation et de relecture humaine pour améliorer la qualité des données d’apprentissage
Collaborer efficacement avec les équipes data science, produit et IA pour créer des modèles fiables et pertinents

Participants

Intérêt pour l’intelligence artificielle et bonne maîtrise de la langue écrite (syntaxe, grammaire, logique), Connaissance des outils numériques collaboratifs et de la bureautique

Pré-requis

Professionnels en reconversion, linguistes, profils tech/humains, testeurs, rédacteurs, assistants IA, QA spécialisés

Programme

Découvrir le métier d’AI Trainer et son rôle dans le cycle de vie des modèles IA
Comprendre le fonctionnement des IA génératives et prédictives (LLM, NLP, modèles de classification…)
Apprendre à annoter et classifier des données : textes, images, dialogues, intentions, entités
Utiliser des outils d’annotation et plateformes d’entraînement (Label Studio, Prodigy, outils maison)
Rédiger et valider des prompts, des réponses, des paires de comparaison ou de classement (RLHF)
Évaluer la pertinence, la cohérence, la neutralité et la clarté des réponses IA
Détecter les erreurs, hallucinations et biais pour proposer des corrections précises
Appliquer des guidelines strictes pour garantir l’éthique, la sécurité et la qualité des données
Collaborer avec les data scientists et ingénieurs IA pour affiner les jeux de données
Réaliser des revues qualité croisées et suivre des protocoles de validation rigoureux
Gérer des projets d’annotation en respectant les volumes, les délais et les standards
Suivre l’évolution des outils et pratiques d’entraînement IA
Contribuer à l’amélioration continue des modèles et à leur adaptation métier/contextuelle

Exercices pratiques

Annoter un jeu de données textuelles en identifiant entités, intentions ou sentiments
Comparer deux réponses générées par une IA et justifier une préférence selon des critères objectifs
Appliquer un protocole d’évaluation qualité à un ensemble de sorties IA
Corriger des réponses générées présentant des biais ou hallucinations

Aptibox

Fiche métier de l’AI Trainer et panorama des cas d’usage
Guide pratique des règles d’annotation et d’évaluation pour LLM
Modèle de grille qualité pour l’évaluation des réponses IA
Check-list éthique et sécurité pour les projets de fine-tuning

Référence

IAF90

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

Aptibox
Coaching
Entrainement intensif
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