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Objectifs de la formation

Comprendre l’écosystème et l’architecture des modèles Mistral IA

Installer et paramétrer un environnement d’expérimentation local avec Mistral

Générer, fine-tuner et évaluer un modèle Mistral pour des cas d’usage professionnels

Intégrer Mistral dans des applications métier (assistant, chatbot, automatisation de tâches)

Mettre en place une veille et explorer les évolutions du projet Mistral IA

Programme

Jour 1Introduction à Mistral : Écosystème, Prise en Main et Cas d’Usages

Tour d’horizon de l’IA générative, origines de Mistral (start-up française), positionnement face à GPT/OpenAI, panorama des modèles open source. Installation de l’environnement Python adapté, découverte des modèles Mistral disponibles, premières générations de texte et analyses des résultats. Panorama des cas d’usages métiers : automatisation, synthèse d’information, chatbots et assistants spécialisés.

Jour 2Exploitation Avancée des Modèles Mistral

Gestion fine de l’inférence (paramètres, puissance de calcul, stratégies de sampling), pipelines de traitement, gestion des prompts complexes (prompt engineering spécifique Mistral). Initiation au fine-tuning : montée en compétences, constitution et nettoyage d’un dataset, mise en place du fine-tuning, contrôles qualité, évaluation du modèle. Sécurité, gestion de la RGPD, limites et éthique avec Mistral.

Jour 3Déploiement Applicatif et Veille Technologique

Intégration dans des applications Python, déploiement via API ou conteneurs Docker, connexion à un SI existant (exemples : chat interne, assistants support, analyse de documents). Réalisation d’un mini-projet : développement d’un assistant contextuel ou d’un outil d’automatisation métier utilisant Mistral. Méthodologies de veille sur l’open-source et la roadmap Mistral, surveillance des évolutions réglementaires et technologiques.

Méthode d'évaluation

QCM sur l’écosystème et le fonctionnement de Mistral à l’issue du 1er jour
Étude de cas et développement d’un mini-projet à partir de scénarios métiers réels
Évaluation continue par exercices pratiques en session

Méthode d'apprentissage

Cours interactifs avec démonstrations live
Études de cas concrets issus de différents secteurs (RH, juridique, support client, etc.)
Ateliers de fine-tuning, intégration et mini-projets sur des environnements cloud
Supports de cours numériques et notebook Jupyter fournis

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Programme

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