Optimisation des flux de données pour une gouvernance IA performante — Montée en compétences | Jpasl

De la théorie à la pratique : Optimisation des flux de données pour une gouvernance IA performante met l'accent sur les cas d'usage réels.

Cette formation professionnelle aborde en profondeur les méthodes d’optimisation des flux de données en temps réel, la conception d’architectures scalables et sécurisées, ainsi que l’intégration des bonnes pratiques de gouvernance dans des environnements industriels. Les participants apprendront à identifier les goulots d’étranglement, à automatiser les pipelines de données et à garantir la qualité des jeux d’entraînement pour des modèles d’IA toujours plus performants. À l’issue de cette journée, ils sauront concevoir une solution adaptée à leur contexte métier, en respectant les contraintes de performance, de sécurité et de conformité réglementaire.

Objectifs

• Maîtriser les techniques de conception d’architectures de données optimisées pour l’IA", "Savoir identifier et résoudre les goulots d’étranglement dans les flux de données", "Appliquer les bonnes pratiques de gouvernance des données en environnement industriel", "Automatiser les pipelines de données pour une industrialisation rapide des modèles", "Évaluer et garantir la qualité des jeux de données d’entraînement"]

Programme

[{"module": "Architecture des flux de données industriels", "content": "Présentation des enjeux des flux de données en contexte industriel. Étude des architectures classiques et modernes (data lake, data mesh, architectures event-driven). Méthodes de modélisation des données pour l’IA. Benchmark des solutions cloud et on-premise. Cas pratiques : conception d’une architecture adaptée à un besoin métier spécifique. Focus sur la scalabilité, la sécurité et la résilience des systèmes.", "duration_hours": 7}]

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).