Transformers en IA : Guide complet de A à Z
- Description
- Programme
- Commentaires
Plongez au cœur de l’Intelligence Artificielle moderne avec ce format “Bootcamp” intensif, conçu pour aller droit au but.
L’architecture Transformer a tout changé. ChatGPT, Midjourney, les systèmes de recommandation de dernière génération — tout repose sur cette technologie. Mais comment passer de la théorie à la création d’un vrai produit ?
Ce cours a été conçu avec une philosophie claire : l’ingénierie appliquée.
En 3h30 de contenu vidéo condensé et sans bla-bla, vous n’allez pas perdre des heures à ré-entraîner des modèles basiques depuis zéro. Vous allez comprendre la mécanique interne des Transformers, puis utiliser immédiatement l’état de l’art (PyTorch, Hugging Face, LangChain) pour bâtir un véritable produit. L’intégralité du code source (19 000+ lignes) est fournie dans vos ressources.
Le projet fil rouge : une plateforme E-commerce multimodale
Tout au long de la formation, chaque concept est illustré à travers la construction d’une application Streamlit complète, alimentée par un dataset réaliste de 2 000 produits et 10 000 avis clients :
- Moteur de recherche sémantique (Sentence-BERT + FAISS)
- Système de recommandations personnalisées basé sur les Transformers
- Générateur de contenu automatisé (descriptions produits via T5/FLAN-T5 + LoRA)
- Tableau de bord Analytics avec monitoring des performances ML en temps réel
Ce que couvre ce cours:
- Fondations (Section 2 — 6 sessions)
Self-Attention, Multi-Head Attention, Positional Encoding. Comparaison des architectures Encoder (BERT), Decoder (GPT) et Seq2Seq (T5). Tokenisation avancée (BPE, WordPiece, SentencePiece) et entraînement d’un tokenizer domaine. Analyse de complexité et optimisations (KV-Cache, Mixed Precision). Écosystème Hugging Face et workflows.
- NLP Pratique (Section 3 — 5 sessions)
Classification de sentiments avec CamemBERT. Catégorisation multi-classes avec DistilBERT/DeBERTa. Génération de texte avec T5/FLAN-T5 + LoRA. Extraction d’entités (NER) et Question-Answering pour chatbot. Recherche sémantique avec Sentence-BERT et FAISS.
- Vision & Multimodal (Section 4 — 6 sessions)
Vision Transformers (ViT) pour la classification d’images. Détection d’objets avec DETR. Segmentation hiérarchique avec Swin Transformer. Modèles vision-langage (CLIP/ALIGN). Introduction à la génération d’images (Stable Diffusion). Analyse de documents multimodaux (LayoutLM).
- Transformers Avancés & Optimisations (Section 5 — 6 sessions)
Fine-tuning efficace : LoRA, QLoRA, Prefix-Tuning. Quantification (INT8/INT4) et pruning. Distillation de modèles (Teacher-Student). Prompt Engineering et In-Context Learning (Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought). Retrieval-Augmented Generation (RAG) : pipeline complet avec chunking, retrieval dense/sparse et génération augmentée. Agents et chaînes avec LangChain.
- Déploiement & Production (Section 6 — 6 sessions)
Optimisation pour l’inférence (ONNX, TensorRT). Serving avec FastAPI et Triton. Scaling et orchestration (Kubernetes, Ray). Monitoring et observabilité en production. Edge deployment (mobile et systèmes embarqués). Étude de cas complète : du prototype au déploiement d’un système de recommandation gérant 10 millions d’utilisateurs (latence < 50 ms, 99.9 % uptime).
Transparence: Ce cours est un tremplin rapide et pratique. Le format “bootcamp condensé” signifie que chaque minute de vidéo compte — pas de remplissage, pas de redondances. Les vidéos vous guident à travers les concepts clés, et le code source complet (notebooks + application Streamlit) vous permet de prototyper et d’approfondir à votre rythme immédiatement après le cours.
Rejoignez-nous pour construire la prochaine génération d’applications IA !
-
2
Pourquoi les Transformers ont révolutionné l'IAComprenez le contexte historique et les limites des architectures précédentes (comme les RNN) pour saisir l'impact de l'arrivée des Transformers.
-
3
Self-Attention et positional encodings (Scaled Dot-Product, RoPE/ALiBi)
Plongez au cœur du mécanisme qui rend les Transformers si puissants : l'attention. Nous implémenterons ce concept de A à Z pour en maîtriser chaque détail.
-
4
Architectures Transformers (Encoder-only, Decoder-only, Encoder-Decoder)
Démystifiez les différentes variantes (Encoder-only comme BERT, Decoder-only comme GPT, et Encoder-Decoder comme T5) et apprenez à choisir la bonne architecture pour votre besoin.
-
5
Tokenisation (WordPiece/BPE/SentencePiece) et Tokenizer Domaine
Maîtrisez cette étape de préparation des données cruciale en explorant les différentes stratégies comme WordPiece, BPE et SentencePiece.
-
6
Efficience et complexité (FlashAttention, mixed precision, KV cache)
Analysez les coûts de calcul et mémoire des Transformers et découvrez des techniques fondamentales pour les optimiser, comme FlashAttention et le KV Cache.
-
7
Outils et workflow (Transformers, Datasets, PEFT, Lightning/Trainer)
Prenez en main l'écosystème qui va nous accompagner : Transformers, Datasets, PEFT et PyTorch Lightning, pour un flux de travail efficace et professionnel.
-
8
Classification de sentiments (analyse d'avis produits avec CamemBERT)
Mettez en œuvre un modèle de type BERT (CamemBERT) pour analyser et classifier des avis de produits, une tâche fondamentale en NLP.
-
9
Classification multi-classes (catégorisation avec DistilBERT/DeBERTa)
Allez plus loin en catégorisant des produits dans un catalogue en utilisant des modèles comme DistilBERT, optimisés pour la performance.
-
10
Génération de texte (descriptions et résumés avec T5/FLAN-T5 /LoRA)
Utilisez la puissance de modèles comme T5 et FLAN-T5 pour générer automatiquement des descriptions de produits et des résumés.
-
11
Extraction d'entités et QA (NER / Question-Answering pour chatbot)
Construisez un chatbot capable de reconnaître des informations clés dans une question (NER) et d'y répondre en se basant sur un contexte.
-
12
Recherche sémantique et embeddings (Sentence-BERT pour similarité produits)
Apprenez à transformer du texte en vecteurs (embeddings) avec Sentence-BERT pour construire un moteur de recherche de produits similaires.
-
13
Classification d'images avec Vision Transformers (ViT)
Appliquez l'architecture Transformer à la reconnaissance d'images en construisant un classificateur d'images de produits.
-
14
Détection d'objets avec Transformers (DETR)
Dépassez la simple classification et apprenez à localiser précisément des objets à l'intérieur d'une image avec le modèle DETR.
-
15
Segmentation hiérarchique (Swin Transformer)
Explorez une architecture optimisée pour la vision, le Swin Transformer, et appliquez-la à des tâches de segmentation hiérarchique.
-
16
Génération d'images à partir de texte (Stable Diffusion)
Découvrez les mécanismes derrière les modèles de génération d'images à partir de texte et comment ils fonctionnent.
-
17
Analyse de documents multimodaux (LayoutLM)
Analysez la structure de documents (factures, bons de commande) en combinant l'information textuelle et la mise en page avec LayoutLM.
-
18
Modèles vision-langage (CLIP/ALIGN)
Plongez dans le monde du multimodal en comprenant comment des modèles comme CLIP associent images et texte pour des recherches avancées.
-
19
Fine-tuning efficace (LoRA, QLoRA, Prefix-Tuning)
Maîtrisez les techniques de pointe comme LoRA, QLoRA et Prefix-Tuning pour adapter des modèles géants à vos tâches spécifiques avec des ressources limitées.
-
20
Quantization et pruning pour le déploiement
Apprenez à réduire drastiquement la taille (jusqu'à 10x) et la latence de vos modèles pour le déploiement.
-
21
Distillation de modèles (teacher-student)
Découvrez comment transférer la connaissance d'un grand modèle "professeur" vers un modèle "étudiant" plus petit et plus rapide.
-
22
Prompt Engineering et In-Context Learning
Devenez expert dans l'art de formuler des prompts pour guider les grands modèles de langage (LLM) sans avoir à les ré-entraîner.
-
23
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Construisez des systèmes puissants qui combinent la connaissance d'un LLM avec une base de données externe pour des réponses factuelles et à jour.
-
24
Agents et chaînes avec LangChain
Apprenez à orchestrer des LLM et des outils externes pour créer des agents intelligents capables d'effectuer des tâches complexes.
-
25
Optimisation pour l'inférence (ONNX, TensorRT)
Compilez vos modèles avec ONNX et TensorRT pour atteindre des latences ultra-faibles (<50ms), indispensables pour les applications en temps réel.
-
26
Serving avec FastAPI/Triton
Créez des APIs robustes et performantes pour servir vos modèles en production.
-
27
Scaling et orchestration (Kubernetes, Ray)
Utilisez Kubernetes et Ray pour déployer vos modèles à grande échelle et gérer des millions d'utilisateurs.
-
28
Monitoring et observabilité en production
Mettez en place des outils pour surveiller la performance de vos modèles, détecter la dérive des données (drift) et configurer des alertes.
-
29
Edge deployment (mobile, embedded)
Explorez les défis et les solutions pour déployer des modèles sur des appareils à ressources limitées (mobile, embarqué).
-
30
Étude de cas complète (du prototype au déploiement)
Suivez pas à pas la mise en production d'un système de recommandation, du prototype initial au déploiement final.
-
Démystifier le mécanisme d'Attention et l'architecture Transformer via des implémentations claires en PyTorch.
-
Maîtriser l'écosystème Hugging Face pour résoudre des tâches de NLP (CamemBERT, T5, GPT) et de Vision (ViT, DETR, Swin, CLIP).
-
Mettre en place un pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) et orchestrer des agents LLM avec LangChain.
-
Optimiser des modèles pour la production via LoRA/QLoRA, la quantification INT8/INT4, le pruning et la distillation.
-
Appliquer la formation dans un projet fil rouge : une application E-commerce complète (recherche sémantique, recommandations, génération de contenu, analytics).
-
Déployer et monitorer des modèles en production : FastAPI, ONNX, TensorRT, conteneurisation et observabilité.
- Data Scientists et ML Engineers souhaitant mettre à jour leurs compétences sur l'écosystème Transformer moderne (Hugging Face, LoRA, RAG, LangChain).
- Développeurs Backend / Python désirant intégrer des fonctionnalités d'IA avancées (LLMs, Vision, recherche sémantique) dans leurs applications métier.
- Étudiants en IA cherchant un projet "Production-Ready" concret à ajouter à leur portfolio — au-delà des simples notebooks théoriques.
- Note : Ce cours n'est pas une introduction à la programmation ou au Machine Learning. Il s'adresse à des profils techniques ayant déjà des bases solides.
