Fine-tuning et personnalisation des LLM

L'apprenant sera capable de fine-tuner un modèle de langage sur des données métier spécifiques et d'adapter ses paramètres pour optimiser les performances selon un cas d'usage réel. Il maîtrisera les techniques de personnalisation (prompt engineering avancé, adaptation de poids, évaluation des modèles) et pourra déployer un LLM optimisé en environnement professionnel avec les bonnes pratiques de validation et de monitoring.

Ingénieurs ML, data scientists ou développeurs IA ayant 1-2 ans d'expérience qui souhaitent spécialiser leurs compétences dans l'optimisation et la personnalisation des modèles de langage pour des applications métier en production. Professionnels cherchant à adapter des LLM existants aux besoins spécifiques de leur organisation.

Connaissances de base en Python et en machine learning (concepts de modèles, données d'entraînement); compréhension générale du fonctionnement des LLM; expérience avec au moins un framework ML (TensorFlow, PyTorch ou équivalent).

Maîtriser les techniques avancées de fine-tuning des LLM pour des cas d'usage complexes en production, en optimisant les performances, les coûts et la latence. Concevoir et implémenter des stratégies de personnalisation multi-domaines adaptées aux contextes africains, tout en gérant les défis éthiques et de gouvernance des données. Piloter l'adoption organisationnelle de LLM fine-tunés et évaluer leur impact stratégique sur la transformation digitale.

Ingénieurs IA/ML seniors, data scientists experts, architectes solutions et responsables innovation digitale en Afrique francophone, cherchant à optimiser et déployer des LLM personnalisés à l'échelle organisationnelle pour des usages métier critiques.

Maîtrise confirmée du machine learning et des architectures de transformers; expérience pratique avec au moins un framework LLM (Hugging Face, LangChain); compréhension solide de Python et des pipelines de données; connaissance des enjeux de déploiement en production.