Vous souhaitez intégrer l’IA générative dans vos pipelines de données mais vous ne savez pas comment passer du prototype à une solution industrialisee. Les modèles de langage (LLM) sont puissants. Mais leur déploiement en entreprise nécessité une infrastructure robuste, une gestion des données rigoureuse et des patterns d’ingenierie spécifiques. Azure Databricks fournit une plateforme unifiee qui combine le data engineering. Le MLOps et les capacités d’IA générative pour construire des applications LLM fiables a grande échelle. Cette formation DP-3028 vous enseigne les techniques d’ingenierie pour mettre en production des solutions d’IA générative sur Azure Databricks. C’est précisément l’objectif de cette formation IA generative Databricks.
En une journée chez ITTA, Microsoft Learning Partner en Suisse romande. Vous passez de la théorie à la pratique avec les labs cloud officiels Microsoft. Votre formateur certifié MCT vous guide à travers les étapes clés : préparation des données pour le RAG (Retrieval-Augmented Génération). Utilisation des modèles via Model Serving, création de chaines de traitement avec des embeddings vectoriels et évaluation de la qualité des réponses générées. Dispensée à Genève et Lausanne en presentiel ou en classe virtuelle. Cette formation vous prépare à valider l’Applied Skill Microsoft et a déployer des solutions d’IA générative robustes dans votre organisation.
Module 1 : Prise en main des modèles de langage dans Azure Databricks
Module 2 : Mettre en œuvre la génération augmentée de récupération (RAG) avec Azure Databricks
Module 3 : Implémenter un raisonnement à plusieurs étapes dans Azure Databricks
Module 4 : Affiner les modèles linguistiques avec Azure Databricks
Module 5 : Évaluer des modèles de langage avec Azure Databricks
Module 6 : Passer en revue les principes d’IA responsables pour les modèles de langage dans Azure Databricks
Module 7 : Implémenter des LLMOps dans Azure Databricks
L’IA générative transforme la facon dont les entreprises exploitent leurs données. Mais le passage du prototype à la production reste un defi majeur. Azure Databricks répond à ce defi en proposant une plateforme intégrée qui couvre l’ensemble du cycle de vie : préparation des données. Entrainement et fine-tuning des modèles, déploiement via Model Serving et monitoring en production. L’approche lakehouse permet de stocker et gouverner les données non structurees (documents. Emails, bases de connaissances) qui alimentent les solutions RAG. Pour les entreprises suisses soumises à des exigences strictes de conformité. Databricks offre des mecanismes de gouvernance des données et des modèles qui garantissent la traçabilité et la sécurité des traitements d’IA générative.
Cette formation s’adresse aux data engineers. Aux ML engineers et aux développeurs qui souhaitent industrialiser des solutions d’IA générative sur Azure Databricks. Elle convient également aux architectes de données qui evaluent les patterns RAG pour enrichir les applications de leur entreprise. Un niveau intermédiaire est requis : vous devez maîtriser les bases de Python. Comprendre les concepts fondamentaux du machine learning et avoir une première expérience avec Azure Databricks ou un environnement Spark. Aucune expertise prealable en IA générative n’est nécessaire, car la formation couvre les concepts fondamentaux avant d’aborder les implémentations techniques.
La matinee debute par une présentation de l’architecture d’une solution d’IA générative en entreprise : composants. Flux de données et patterns de conception. Vous découvrez ensuite le Retrieval-Augmented Génération (RAG). L’approche la plus répandue pour combiner les LLM avec les données propriétaires de votre organisation. Vous préparez un corpus de documents, generez les embeddings vectoriels et configurez un index de recherche vectorielle dans Databricks.
L’après-midi se concentre sur la construction de la chaine complète : vous déployez un modèle de langage via Model Serving. Connectez le retriever vectoriel et implementez une application RAG fonctionnelle. Vous apprenez a évaluer la qualité des réponses avec des metriques de pertinence et de fidelite. La journée se termine par les bonnes pratiques de gouvernance : gestion des accès aux modèles. Logging des interactions et monitoring de la qualité en production. Tous les exercices utilisent les labs cloud officiels du programme MOC Microsoft.
ITTA est Microsoft Learning Partner officiel en Suisse romande et proposé cette formation avec les supports et labs les plus récents fournis par Microsoft. Nos formateurs MCT combinent expertise en data engineering et expérience pratique de l’IA générative en entreprise. Ce qui leur permet d’illustrer les concepts avec des cas d’usage concrets et de partager les meilleures pratiques observees sur le terrain.
Les sessions en petits groupes à Genève ou Lausanne, en presentiel ou en classe virtuelle. Favorisent les échanges et permettent un accompagnement individualise sur les exercices. Vous pouvez discuter de vos projets d’IA générative avec le formateur et obtenir des conseils personnalisés. Vous repartez avec les compétences nécessaires pour concevoir et déployer des solutions RAG sur Azure Databricks et pour valider l’Applied Skill Microsoft DP-3028.
Quelle est la différence entre cette formation et un cours général sur les LLM ?
Cette formation se concentre sur l’ingenierie de production : comment déployer et industrialiser des solutions d’IA générative sur Azure Databricks. Elle ne couvre pas la théorie approfondie des transformers ou l’entrainement de modèles from scratch. Mais les patterns concrets pour mettre en production des applications RAG.
Faut-il connaitre Azure OpenAI pour suivre cette formation ?
Non, la formation couvre l’utilisation des modèles via Databricks Model Serving. Une familiarite avec les concepts de base des LLM (prompts, tokens, embeddings) est utile mais pas obligatoire.
Qu’est-ce que le RAG et pourquoi est-ce si important ?
Le Retrieval-Augmented Génération est un pattern qui permet aux LLM de répondre en s’appuyant sur vos données d’entreprise plutôt que sur leurs seules connaissances d’entrainement. C’est l’approche la plus répandue pour construire des chatbots et assistants IA qui fournissent des réponses fiables et contextualisees.
Cette formation couvre-t-elle le fine-tuning de modèles ?
La formation se concentre principalement sur le pattern RAG. Qui est l’approche recommandee pour la majorité des cas d’usage en entreprise. Le fine-tuning peut etre evoque en complément, mais n’est pas le coeur du programme.
L’Applied Skill DP-3028 est-elle complémentaire a d’autres certifications ?
Oui, elle se combine naturellement avec la certification DP-203 (Data Engineering) et l’Applied Skill DP-3027 (Data Engineering Databricks). Ensemble, elles couvrent un spectre complet de compétences sur la plateforme Databricks.
Les données utilisees dans les labs restent-elles confidentielles ?
Les labs utilisent des jeux de données Microsoft préparés pour la formation. Vous ne manipulez pas vos propres données d’entreprise pendant les exercices, ce qui elimine tout risque de confidentialite.
Peut-on utiliser ces compétences avec d’autres plateformes que Databricks ?
Les concepts de RAG, d’embeddings et d’évaluation des LLM sont transposables a d’autres plateformes. Cependant, les implémentations techniques spécifiques (Model Serving, Vector Search) sont propres à l’écosystème Databricks.
ITTA
Route des jeunes 35
1227 Carouge, Suisse
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