FORMATION IA
Comprendre les LLM : Concepts, Limites et Coûts
Repartez en sachant précisément ce que les LLM peuvent ou ne peuvent pas faire, et ce qu'ils coûtent réellement.
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Cette formation offre aux managers, chefs de produit et responsables techniques une base conceptuelle solide sur le fonctionnement des grands modèles de langage, sans prérequis en machine learning. Les participants explorent l'architecture transformer de manière intuitive, les mécanismes de tokenisation, les contraintes de fenêtre contextuelle et les raisons structurelles des hallucinations. La session alterne courtes présentations et analyses de cas guidées afin que les décideurs puissent évaluer les fournisseurs LLM, cadrer des projets réalistes et challenger les hypothèses techniques en toute confiance.
À l'issue, vous saurez
- Expliquer à un stakeholder non technique pourquoi un LLM hallucine et nommer deux raisons architecturales pour lesquelles il ne peut pas se corriger de manière fiable
- Calculer un coût API mensuel approximatif pour un cas d'usage LLM défini en utilisant des estimations de tokens et les tarifs publiés
- Identifier au moins trois contraintes de contexte qui affecteraient la conception d'une fonctionnalité produit proposée
- Distinguer entre la performance benchmark et la performance réelle en tâche lors de l'évaluation des affirmations de modèle d'un fournisseur
- Décider si un cas d'usage donné nécessite un modèle frontier, un modèle open-weight plus compact ou un modèle fine-tuned
Sujets abordés
- Architecture transformer et prédiction du token suivant expliquées intuitivement
- Mécanique de la tokenisation et économie des coûts de tokens (tarification entrée vs sortie)
- Tailles de contexte, limites et implications pour la conception d'applications
- Modes de défaillance des hallucinations : pourquoi elles surviennent et comment les détecter
- Familles de modèles et niveaux de capacité (frontier vs open-weight vs fine-tuned)
- Retrieval-Augmented Generation en tant que stratégie d'atténuation, aperçu
- Latence, débit et compromis de coûts selon les options de déploiement
- Évaluation des affirmations des fournisseurs LLM et littératie benchmark
Modalité
Dispensé comme un atelier en personne ou virtuel en direct sur une journée complète (6-8 heures y compris les pauses). Environ 40 % de cours magistral avec questions-réponses interactives, 40 % d'analyse de cas structurée utilisant des scénarios produit réels, et 20 % d'exercice guidé de modélisation des coûts utilisant des feuilles de tarification API publiques. Les participants reçoivent une fiche de référence résumant l'économie des tokens, les limites de contexte par modèle majeur et une taxonomie des hallucinations. Aucun codage sur ordinateur requis ; un outil tableur est utilisé pour l'exercice de coûts.
Ce qui fait que ça marche
- Intégrer des candidats de cas d'usage internes réels à l'exercice de modélisation des coûts afin que l'apprentissage soit immédiatement applicable
- Inclure à la fois les responsables produit et les responsables techniques dans la même session pour s'aligner sur le vocabulaire et les hypothèses partagés
- Assurer le suivi avec une courte FAQ interne ou une liste de contrôle décisionnelle que les responsables peuvent utiliser lors de l'examen des propositions LLM
- Réexaminer les hypothèses de tarification et de capacité des modèles trimestriellement, compte tenu de la rapidité du changement du marché
Erreurs fréquentes
- Traiter la sortie LLM comme déterministe et fiable par défaut, conduisant à des couches de validation sous-dimensionnées
- Sous-estimer les coûts de tokens à grande échelle en modélisant uniquement les tokens d'entrée et en ignorant les frais de sortie et de contexte
- Supposer que le plus grand modèle frontier est toujours le bon choix sans considérer les compromis de latence et de coûts
- Confondre les scores de précision benchmark avec la performance réelle en tâche pour les données spécifiques et le langage de l'organisation
Quand NE PAS suivre cette formation
Cet atelier n'est pas le bon choix si les participants construisent et déploient déjà des pipelines LLM en production, ils ont besoin d'une formation au niveau praticien sur l'ingénierie de prompts, l'architecture RAG ou MLOps, pas d'une session de fondations conceptuelles.
Fournisseurs à considérer
Sources
Cas d'usage que cette formation débloque
- Génération et revue de code assistées par IAAccélérez la livraison logicielle grâce à l'autocomplétion de code, la génération de boilerplate et la revue automatisée des PR.
- Résumé automatique de réunions et extraction d'actionsTranscrivez vos réunions automatiquement, extrayez les actions et assignez les responsables pour ne rien laisser passer.
- Assistant de Recherche Juridique par IAAccélérez la recherche juridique en faisant remonter instantanément jurisprudences, textes de loi et citations pertinentes.
- Recherche et Analyse Automatisées par IAAccélérez la recherche et la rédaction d'analyses en synthétisant plusieurs sources grâce à la GenAI.
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Cette formation fait partie d'un catalogue Data & IA construit pour les leaders sérieux sur l'exécution. Lancez le diagnostic gratuit pour voir quelles formations sont prioritaires pour votre équipe.