Architecte IA, le métier

Objectifs

Comprendre le rôle stratégique de l’architecte IA dans la conception d’écosystèmes intelligents
Maîtriser la structuration technique des projets IA, de la donnée à la mise en production
Concevoir des architectures scalables, performantes, sécurisées et responsables
Collaborer avec les équipes data, IT et métier pour garantir la robustesse des solutions IA

Participants

Ingénieurs, développeurs expérimentés, data scientists seniors, architectes IT, chefs de projet techniques

Pré-requis

Connaissances solides en cloud, data engineering, machine learning et architectures logicielles

Programme

Définir le rôle et les responsabilités de l’architecte IA dans un projet d’entreprise
Concevoir une architecture adaptée aux différentes typologies de projets IA (vision, NLP, prédiction…)
Choisir les bons composants : bases de données, outils MLOps, serveurs de modèles, orchestrateurs
Gérer les pipelines de données : ingestion, transformation, versioning, gouvernance
Intégrer les frameworks de développement IA (TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, ONNX…)
Mettre en œuvre des infrastructures de déploiement robustes (Kubernetes, Docker, API REST, microservices)
Assurer la scalabilité et la performance des systèmes IA en environnement cloud ou hybride
Appliquer les bonnes pratiques de sécurité, d’auditabilité et de traçabilité des modèles
Anticiper et encadrer les problématiques d’éthique, de biais et d’explicabilité
Collaborer avec les équipes métiers pour aligner les solutions IA sur les besoins fonctionnels
Superviser le cycle de vie complet des modèles avec les outils MLOps (MLflow, SageMaker, Vertex AI…)
Documenter les choix d’architecture et assurer la maintenance évolutive des systèmes IA
Piloter des feuilles de route techniques et contribuer à la stratégie IA de l’organisation

Exercices pratiques

Concevoir une architecture IA complète à partir d’un cas d’usage métier
Choisir les briques techniques adaptées à une problématique IA (vision, NLP, recommandation)
Modéliser un pipeline de déploiement IA sécurisé et scalable
Comparer des solutions cloud pour héberger et faire tourner des modèles en production

Aptibox

Fiche métier de l’architecte IA et cartographie de ses expertises
Modèle type d’architecture IA (data, modèle, déploiement) à personnaliser selon les projets
Outils clés pour la gestion du cycle de vie des modèles IA (MLOps, CI/CD, monitoring)
Guide des bonnes pratiques pour construire une IA fiable, responsable et évolutive

Référence

IAF102

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

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Coaching
Entrainement intensif
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