Formation Choisir sa solution IA en entreprise

Description

Cette formation vous permettra de comparer toutes les options d'hébergement et d'exécution de l'IA disponibles en entreprise et de construire une stratégie de décision adaptée à vos contraintes métier, réglementaires et budgétaires.

Pendant 1 journée, vous apprendrez à :

• comparer toutes les options d'hébergement IA du marché (API éditeur, cloud hyperscaler, on-premise, open weight) pour ne pas subir les choix de vos prestataires,
• évaluer chaque solution à l'aune de vos contraintes réelles : coût, souveraineté des données, conformité RGPD et compétences internes,
• construire une grille de décision et une feuille de route IA défendables en comité de direction.

Public

Cette formation s'adresse aux décideur·euse·s techniques, architecte·s, tech lead·s et DSI souhaitant construire une vision claire et opérationnelle des solutions d'IA disponibles en entreprise.

Les objectifs

• Comprendre le fonctionnement et les limites des API d'IA hébergées chez l'éditeur
• Distinguer les offres cloud hyperscaler (Vertex AI, Amazon Bedrock, Azure AI) et leurs cas d'usage
• Évaluer les options d'exécution locale de modèles frontier et open weight
• Analyser les enjeux de souveraineté, de conformité RGPD et de sécurité des données pour chaque approche
• Construire une grille de décision multicritère pour choisir sa stratégie IA

Pré-requis

• Avoir déjà utilisé un outil d'IA générative (ChatGPT, Copilot, Claude ou similaire)
• Ordinateur portable à apporter

Le programme de la formation Choisir sa solution IA en entreprise

• Introduction : le paysage des modèles d'IA en 2026
  • Modèles frontier vs modèles open weight : définitions et exemples clés
  • Les grandes familles de fournisseurs (OpenAI, Anthropic, Mistral, Meta, Google…)
  • Critères de choix : performance, coût, latence, confidentialité, réglementation
• Solution 1 — API hébergée chez l'éditeur
  • Fonctionnement de la facturation au token
  • Avantages : simplicité, accès aux modèles les plus récents
  • Inconvénients : dépendance à l'éditeur, données transmises hors de l'entreprise, risque de vendor lock-in
  • Exemples d'applicatoin (OpenAI API, Anthropic API, Mistral API)
• Solution 2 — Cloud hyperscaler avec modèles tiers
  • Vertex AI (Google Cloud) : catalogue de modèles, enclave de données, régions européennes
  • Amazon Bedrock : modèles disponibles, intégration AWS, conformité
  • Azure AI (Microsoft) : intégration OpenAI, offre souveraine, cas d'usage enterprise
  • Avantage clé : exécution hors infrastructure de l'éditeur d'IA, données non utilisées pour l'entraînement
• Solution 3 — Exécution locale de modèles frontier (avec expertise éditeur)
  • Principe du déploiement on-premise avec assistance de l'éditeur
  • Mistral Forge : personnalisation et exécution de modèles Mistral directement en entreprise
  • Autres initiatives comparables : AWS Outposts + Bedrock, Azure Stack
  • Cas d'usage : données ultra-sensibles, air gap, secteurs régulés (santé, défense, finance)
• Solution 4 — Exécution locale de modèles open weight
  • Qu'est-ce qu'un modèle open weight ? (Llama, Mistral, Gemma, Qwen…)
  • Exécution sur hyperscaler avec puissance de calcul louée
  • Exécution sur serveurs locaux : prérequis matériels, outils disponibles (Ollama, vLLM…)
  • Inférence hybride : combiner cloud et local selon la sensibilité des données
• Choisir et défendre sa stratégie IA
  • Grille d'analyse multicritère : coût, latence, souveraineté, compétences internes, time-to-market
  • Enjeux RGPD et de localisation des données : ce qu'il faut exiger d'un prestataire
  • Pièges courants et retours d'expérience
  • Feuille de route vers une stratégie IA durable en entreprise

Mises en pratique :

• Scoring multicritère des 4 solutions sur un cas d'entreprise fictif : chaque groupe défend son choix
• Atelier "brief prestataire" : formaliser ses exigences de souveraineté, de performance et de conformité
• Restitution et confrontation des stratégies entre groupes
• Calcul de coût comparatif : estimer le coût mensuel d'un même usage sur les 4 solutions (sur la base d'un volume de requêtes fictif) — très concret pour des décideurs
• Carte des risques : pour différentes solutions, identifier les 2-3 risques principaux et les mitigation possibles

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FAQ

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