Contenu Formation
Introduction
Introduction
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Chap 1 - Introduction à GenAI
Introduction Gen AI
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1.1.1 Panorama de l’IA – IA symbolique, machine learning classique, deep learning et IA générative
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1.1.2 Notions de base sur l’IA générative et les LLMs
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1.1.3 LLM de base adapté aux instructions et de raisonnement
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1.1.4 LLM multimodaux et modèles de vision
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1.2.1 Capacités clés des LLMs pour les tâches de test
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1.2.2 Chatbots IA et applications de test basées sur LLM pour les tests logiciels
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Exercices Chap 1
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Chap 2 - Ingénierie du prompting
2.1 Développement efficace des prompts
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2.1.1 Structure des prompts pour l’IA générative dans les tests logiciels
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2.1.2 Principales techniques de prompting pour les tests logiciels
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2.1.3 Prompt système et prompt utilisateur
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2.2.1 Analyse de test avec l’IA générative
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2.2.2 Conception et implémentation des tests avec l’IA générative
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2.2.3 Tests de régression automatisés avec l’IA générative
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2.2.4 Suivi des tests et contrôle des tests avec l’IA générative
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2.2.5 Choisir des techniques de prompting pour les tests logiciels
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2.3.1 Métriques pour évaluer les résultats de l’IA générative sur des tâches de test
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2.3.2 Techniques d’évaluation et d’affinage itératif des prompts
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Exercices Chap 2
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Chap 3 - Gestion des risques
3. Intro – Gestion des risques de GenAl dans le Test Logiciel
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3.1.1 Hallucinations – Erreurs de raisonnement et Biais
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3.1.2 Identifier les hallucinations – les Erreurs de raisonnement et les Biais
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3.1.3 Techniques d’atténuation
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3.1.4 Atténuer le comportement non déterministe des LLMs
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3.2.1 Confidentialité des données et risques de sécurité
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3.2.2 Confidentialité des données et vulnérabilités
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3.2.3 Stratégies d’atténuation
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3.3.1 L’impact de l’utilisation de GenAl sur la consommation d’énergie
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3.4.1 Réglementations – normes et cadres relatifs à GenAl
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Exercices Chap 3
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Chap 4 - Infrastructures de test
4 Intro – Infrastructure de test basée sur LLM pour les tests logiciels
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4.1 Approches architecturales pour les infrastructures de test basées sur LLM
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4.1.1 Composants architecturaux clés et concepts
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4.1.2 RAG – Retrieval-Augmented Generation
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4.1.3 Le rôle des agents basés sur LLM
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4.2 Intro Fine-tuning et LLMOps
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4.2.1 Fine-tuning des LLMs
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4.2.2 LLMOps lors du déploiement et de la gestion des LLMs
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Exercices Chap 4
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Chap 5 - Déploiement et Intégration
5 Intro – Déploiement et intégration de l’IA générative
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5.1.1 Risques liés à l’IA fantôme
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5.1.2 Aspects clés d’une stratégie d’IA générative
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5.1.3 Sélectionner des LLMs et SLMs
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5.1.4 Phases d’adoption de l’IA générative
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5.2.1 Compétences et connaissances essentielles
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5.2.2 Développer des capacités d’lA générative
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5.2.3 Évolution des processus de test
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Exercices Chap 5
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Conclusion
Conclusion générale
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