Formation Artificial Intelligence (AI) pour l'Aménagement Urbain
À quoi ressembleront les villes dans le futur ? Comment l'Intelligence Artificielle (IA) peut-elle être utilisée pour améliorer l'aménagement urbain ? Comment l'IA peut-elle rendre les villes plus efficaces, habitables, sûres et respectueuses de l'environnement ?
Dans cette formation dirigée par un instructeur (sur site ou à distance), nous examinons les différentes technologies qui composent l'IA, ainsi que les compétences et la méthodologie nécessaires pour les utiliser dans le cadre de l'aménagement urbain. Nous abordons également les outils et approches pour collecter et organiser les données pertinentes à utiliser en IA, y compris l'exploration de données.
Public visé
- Aménageurs urbains
- Architectes
- Développeurs
- Responsables des transports
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Partie exposé, partie discussion, et une série d'exercices interactifs.
Note
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Plan du cours
Introduction
- IA pour l'aménagement urbain
Utilisations et opportunités pour les prestataires de services municipaux
- Architecture, transport, sécurité publique, utilisation des terres, environnement, etc.
Applications de l'IA
- Vision par ordinateur, traitement du langage naturel (NLP), reconnaissance vocale, etc.
Les données derrière l'IA
- Les données comme facilitateur de l'IA
- Accès aux données
Le calcul derrière l'IA
- Probabilité et statistiques au cœur de l'IA
- Comment les algorithmes permettent l'intelligence
La logique derrière l'IA
- Langages de programmation utilisés en IA
- Compétences nécessaires
Enseigner aux machines comment apprendre
- Comprendre l'apprentissage automatique
- Utilisation de bibliothèques d'apprentissage automatique pour développer des systèmes intelligents
Approches avancées en apprentissage automatique
- Apprentissage profond
Étude de cas
- Prévoir les embouteillages avec l'apprentissage automatique
Les outils derrière l'IA
- Différentes bases de données pour différents usages
- Moteurs de traitement des données
- Construction de l'infrastructure sur site ou dans le cloud
Analyse des données
- Gestion de grands volumes de données
- Agrégation des données entre les agences
- Préparation, mise en scène, analyse et reporting des données
- Approches d'exploration de données
Étude de cas
- Collecte, filtrage et analyse des données démographiques par quartier
L'interaction entre l'IA et l'IoT
- Caméras, capteurs, actionneurs, etc.
- Évaluation de l'infrastructure réseau de la ville
Prise de décisions et exécution autonomes
- Utilisation des moteurs de règles et des systèmes experts pour prendre des décisions
- Programmation des machines pour qu'elles agissent de façon autonome
Étude de cas
- Réponse aux urgences basée sur des données en temps réel
Automatisation des processus humains
- L'interaction entre les humains et la machine
- Optimisation des processus dans les services municipaux
Rassembler tous les éléments
- Les fruits faciles à cueillir pour les planificateurs urbains
- Construction d'une plateforme numérique à l'échelle de la ville
Planification et communication d'une stratégie IA
- Évaluation des besoins et retour sur investissement
- Rassemblement des leaders municipaux, agences, entreprises et universités
Résumé et conclusion
Pré requis
- Une compréhension de l'aménagement urbain
- Une connaissance de base des concepts de programmation
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
Formation Artificial Intelligence (AI) pour l'Aménagement Urbain - Booking
Formation Artificial Intelligence (AI) pour l'Aménagement Urbain - Enquiry
Artificial Intelligence (AI) pour l'Aménagement Urbain - Demande d'informations consulting
Demande d'informations consulting
Cours à venir
Cours Similaires
Avancé LangGraph : Optimisation, Débogage et Surveillance de Graphes complexes
35 HeuresLangGraph est un framework pour construire des applications LLM multi-acteurs et à état en utilisant des graphes composables avec un état persistant et un contrôle sur l'exécution.
Cette formation en direct, dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs de plateforme AI avancés, DevOps pour AI et architectes ML qui souhaitent optimiser, déboguer, surveiller et opérer des systèmes LangGraph de production.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Définir et optimiser des topologies complexes de LangGraph pour la vitesse, le coût et l'évolutivité.
- Concevoir une fiabilité grâce aux réessais, aux délais d'expiration, à l'idempotence et au redémarrage basé sur les points de contrôle.
- Déboguer et tracer les exécutions des graphes, inspecter l'état et reproduire systématiquement les problèmes de production.
- Instrumentaliser les graphes avec des journaux, des métriques et des traces, déployer en production et surveiller les SLAs et les coûts.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussion.
- De nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire live.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour les arrangements.
Création d'Agents de Codage avec Devstral : Du Design des Agents à l'Outils
14 HeuresDevstral est un cadre open-source conçu pour créer et exécuter des agents de codage qui peuvent interagir avec les bases de code, les outils de développement et les API afin d'améliorer la productivité des ingénieurs.
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs ML de niveau intermédiaire à avancé, aux équipes d'outillage de développement et aux SREs qui souhaitent concevoir, mettre en œuvre et optimiser des agents de codage en utilisant Devstral.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Configurer Devstral pour le développement d'agents de codage.
- Concevoir des flux de travail agents pour l'exploration et la modification des bases de code.
- Intégrer les agents de codage avec les outils de développement et les API.
- Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour un déploiement sécurisé et efficace des agents.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif avec présentation et discussion.
- Nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire live.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Open-Source Model Ops: Self-Hosting, Fine-Tuning and Governance with Devstral & Mistral Models
14 HeuresDevstral and Mistral models are open-source AI technologies designed for flexible deployment, fine-tuning, and scalable integration.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate–level to advanced–level ML engineers, platform teams, and research engineers who wish to self-host, fine-tune, and govern Mistral and Devstral models in production environments.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up and configure self-hosted environments for Mistral and Devstral models.
- Apply fine-tuning techniques for domain-specific performance.
- Implement versioning, monitoring, and lifecycle governance.
- Ensure security, compliance, and responsible usage of open-source models.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on exercises in self-hosting and fine-tuning.
- Live-lab implementation of governance and monitoring pipelines.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Fidji : Traitement d'images pour la Biotechnologie et la toxicologie
14 HeuresCette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux chercheurs et professionnels de laboratoire de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent traiter et analyser des images liées aux tissus histologiques, aux cellules sanguines, aux algues et autres échantillons biologiques.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Naviguer dans l'interface de Fiji et utiliser les fonctions principales d’ImageJ.
- Prétraiter et améliorer des images scientifiques pour une meilleure analyse.
- Analyser des images de manière quantitative, y compris le comptage cellulaire et la mesure des surfaces.
- Automatiser les tâches répétitives en utilisant des macros et des plugins.
- Personnaliser les workflows pour répondre aux besoins spécifiques d'analyse d’images dans la recherche biologique.
Applications de LangGraph dans les Finances
35 HeuresLangGraph est un framework permettant de construire des applications LLM à état et multi-acteurs sous forme de graphes composables avec un état persistant et un contrôle d'exécution.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur s'adresse aux professionnels intermédiaires et avancés souhaitant concevoir, mettre en œuvre et exploiter des solutions financières basées sur LangGraph avec une gouvernance, une observabilité et une conformité appropriées.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des workflows LangGraph spécifiques aux finances en adéquation avec les exigences réglementaires et d'audit.
- Intégrer les normes et ontologies de données financières dans l'état du graphe et les outils.
- Mettre en œuvre la fiabilité, la sécurité et le contrôle humain-en-boucle pour des processus critiques.
- Déployer, surveiller et optimiser les systèmes LangGraph en termes de performance, de coût et d'engagements SLA.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussions.
- Nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire vivant.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Fondations de LangGraph : Promptage et Chaînage basés sur les Graphes
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Expliquer les concepts fondamentaux de LangGraph (nœuds, arêtes, état) et quand les utiliser.
- Créer des chaînes de prompts qui se branchent, appellent des outils et maintiennent la mémoire.
- Intégrer des récupérations et des APIs externes dans les workflows graphiques.
- Tester, déboguer et évaluer les applications LangGraph pour garantir fiabilité et sécurité.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussion guidée.
- Laboratoires encadrés et démonstrations de code dans un environnement sandbox.
- Exercices basés sur des scénarios pour la conception, le test et l'évaluation.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
LangGraph dans la Santé : Orchestration des Flux de Travail pour les Environnements Régulés
35 HeuresLangGraph permet des workflows multi-acteurs et étatiques alimentés par des LLM avec un contrôle précis sur les chemins d'exécution et la persistance de l'état. Dans le secteur de la santé, ces capacités sont essentielles pour la conformité, l'interopérabilité et la création de systèmes de soutien à la décision qui s'intègrent aux workflows médicaux.
Cette formation en direct animée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels intermédiaires et avancés souhaitant concevoir, mettre en œuvre et gérer des solutions de santé basées sur LangGraph tout en répondant aux défis réglementaires, éthiques et opérationnels.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des workflows spécifiques à la santé avec LangGraph en tenant compte de la conformité et de la traçabilité.
- Intégrer les applications LangGraph aux ontologies et normes médicales (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Appliquer les meilleures pratiques pour la fiabilité, la traçabilité et l'explicabilité dans des environnements sensibles.
- Déployer, surveiller et valider les applications LangGraph dans des environnements de production en santé.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussions.
- Exercices pratiques avec des études de cas réelles.
- Mise en pratique dans un environnement de laboratoire live.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
LangGraph pour les Applications Juridiques
35 HeuresLangGraph est un framework pour la construction d'applications LLM à état et multi-acteurs sous forme de graphes composables avec un état persistant et un contrôle précis sur l'exécution.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dirigée par un formateur s'adresse aux professionnels intermédiaires et avancés qui souhaitent concevoir, mettre en œuvre et exploiter des solutions juridiques basées sur LangGraph avec les contrôles de conformité, de traçabilité et de gouvernance nécessaires.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des workflows spécifiques à la juridique LangGraph qui préservent l'auditabilité et la conformité.
- Intégrer des ontologies et normes de documents juridiques dans l'état et le traitement du graphe.
- Mettre en œuvre des garde-fous, des approbations humaines en boucle fermée et des chemins de décision traçables.
- Déployer, surveiller et maintenir les services LangGraph en production avec visibilité et contrôle des coûts.
Format de la Formation
- Cours interactif et discussion.
- De nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire live.
Options d'adaptation du cours
- Pour demander une formation sur mesure pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.
Construire des Flux de Travail Dynamiques avec LangGraph et des Agents LLM
14 HeuresCette formation en direct (en ligne ou sur site) dirigée par un formateur s'adresse aux ingénieurs intermédiaires et aux équipes de produits qui souhaitent combiner la logique graphique de LangGraph avec les boucles d'agents LLM pour construire des applications dynamiques et contextuelles telles que des agents de support clients, des arbres de décision et des systèmes de récupération d'information.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Définir des flux de travail basés sur les graphes qui coordonnent les agents LLM, les outils et la mémoire.
- Mettre en œuvre une routage conditionnel, des tentatives redémarrages et des remplacements pour une exécution robuste.
- Intégrer le récupération de données, les API et les sorties structurées dans les boucles d'agents.
- Évaluer, surveiller et renforcer le comportement des agents pour la fiabilité et la sécurité.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussion facilitée.
- Laboratoires guidés et parcours de code dans un environnement sandbox.
- Exercices de conception basés sur des scénarios et revues par les pairs.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.
LangGraph pour l'automatisation du marketing
14 HeuresLangGraph est un cadre d'orchestration basé sur les graphes qui permet des workflows conditionnels et multistep pour les LLM et les outils, idéal pour automatiser et personnaliser les pipelines de contenu.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) animée par un formateur s'adresse aux marketeurs, stratèges en contenu et développeurs d'automatisation de niveau intermédiaire souhaitant mettre en œuvre des campagnes e-mail dynamiques à ramifications et des pipelines de génération de contenu à l'aide de LangGraph.
Au terme de cette formation, les participants seront capables de :
- Développer des workflows de contenu et d'e-mail structurés en graphes avec une logique conditionnelle.
- Intégrer des LLM, des API et des sources de données pour la personnalisation automatisée.
- Gérer l'état, la mémoire et le contexte tout au long des campagnes multistep.
- Evaluer, surveiller et optimiser les performances du workflow et les résultats de livraison.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactifs et discussions en groupe.
- Laboratoires pratiques mettant en œuvre des workflows e-mail et des pipelines de contenu.
- Exercices basés sur des scénarios concernant la personnalisation, le segmentation et la logique à ramifications.
Options de Personnalisation du Cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.
Le Chat Enterprise: ChatOps Privé, Intégrations & Contrôles d'Administration
14 HeuresLe Chat Enterprise est une solution de ChatOps privée qui offre des capacités d'IA conversationnelle sécurisées, personnalisables et gouvernées pour les organisations, avec support pour le RBAC, l'SSO, les connecteurs et les intégrations d'applications d'entreprise.
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux gestionnaires de produits intermédiaires, aux responsables informatiques, aux ingénieurs solutions et aux équipes de sécurité/conformité qui souhaitent déployer, configurer et gouverner Le Chat Enterprise dans des environnements d'entreprise.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Déployer et configurer Le Chat Enterprise de manière sécurisée.
- Activer le RBAC, l'SSO et les contrôles conformes à la réglementation.
- Intégrer Le Chat avec des applications et des magasins de données d'entreprise.
- Concevoir et mettre en œuvre des playbooks de gouvernance et d'administration pour le ChatOps.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif avec présentation et discussion.
- Nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Architectures Efficaces en Coûts pour les LLM : Mistral à l'Échelle (Performance / Ingénierie des Coûts)
14 HeuresMistral est une famille de modèles de langage de grande taille optimisés pour le déploiement en production à grande échelle et à moindre coût.
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs d'infrastructure de niveau avancé, architectes cloud et responsables MLOps qui souhaitent concevoir, déployer et optimiser des architectures basées sur Mistral pour une performance maximale et des coûts minimisés.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Mettre en œuvre des schémas de déploiement évolutifs pour Mistral Medium 3.
- Appliquer le batch processing, la quantification et des stratégies de service efficaces.
- Optimiser les coûts d'inférence tout en maintenant la performance.
- Concevoir des topologies de service prêtes pour la production pour des charges de travail d'entreprise.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif avec discussion et présentation.
- Nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Déploiements d'Entreprise avec Mistral Medium 3
14 HeuresMistral Medium 3 est un modèle de langage multimodal à grande échelle, performant et conçu pour une déployment d'entreprise dans divers environnements.
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs AI/ML intermédiaires à avancés, aux architectes de plateforme et aux équipes MLOps qui souhaitent déployer, optimiser et sécuriser Mistral Medium 3 pour des cas d'utilisation d'entreprise.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Déployer Mistral Medium 3 à l'aide d'options API et auto-hébergées.
- Optimiser les performances d'inférence et les coûts.
- Mettre en œuvre des cas d'utilisation multimodaux avec Mistral Medium 3.
- Appliquer les meilleures pratiques de sécurité et de conformité pour les environnements d'entreprise.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif avec présentation et discussion.
- Nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Mistral for Responsible AI: Privacy, Data Residency & Enterprise Controls
14 HeuresMistral AI is an open and enterprise-ready AI platform that provides features for secure, compliant, and responsible AI deployment.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level compliance leads, security architects, and legal/ops stakeholders who wish to implement responsible AI practices with Mistral by leveraging privacy, data residency, and enterprise control mechanisms.
By the end of this training, participants will be able to:
- Implement privacy-preserving techniques in Mistral deployments.
- Apply data residency strategies to meet regulatory requirements.
- Set up enterprise-grade controls such as RBAC, SSO, and audit logs.
- Evaluate vendor and deployment options for compliance alignment.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Compliance-focused case studies and exercises.
- Hands-on implementation of enterprise AI controls.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Multimodal Applications with Mistral Models (Vision, OCR, & Document Understanding)
14 HeuresMistral models are open-source AI technologies that now extend into multimodal workflows, supporting both language and vision tasks for enterprise and research applications.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level ML researchers, applied engineers, and product teams who wish to build multimodal applications with Mistral models, including OCR and document understanding pipelines.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up and configure Mistral models for multimodal tasks.
- Implement OCR workflows and integrate them with NLP pipelines.
- Design document understanding applications for enterprise use cases.
- Develop vision-text search and assistive UI functionalities.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on coding exercises.
- Live-lab implementation of multimodal pipelines.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.