FORMATION<br />
INGENIERIE DES EXIGENCES A L’ERE DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE<br />

Objectifs globaux de cette formation Ingénierie des exigences et IA

L’Ingénierie des Exigences (IE) nécessite de comprendre des énoncés complexes et de les reformuler en exigences claires, réalisables et vérifiables. Les modèles d’Intelligence Artificielle Générative ou LLM (Large Language Models) sont en capacité de fournir une aide pour, par exemple :

  • analyser les exigences et les reformuler selon des critères définis
  • compléter les exigences
  • établir la traçabilité entre des jeux d’exigences

Cette formation donnera l’occasion à une organisation ou une équipe projet, de comprendre les apports de l’Intelligence Artificielle Générative pour améliorer les activités de l’Ingénierie des Exigences.

 

Objectifs pédagogiques de la formation Ingénierie des exigences et IA

A l’issue de la formation formation Ingénierie des exigences et IA, les stagiaires auront de nouvelles connaissances sur :

  • les réseaux de neurones artificiels
  • l’écriture de prompts pour interroger les LLM
  • l’écosystème des LLM et les ressources nécessaires (logiciels et matériels)
  • les techniques d’entrainement et de RAG (Retrieval Augmented Generation) pour adapter les modèles à un domaine spécifique
  • sur l’utilisation des LLM pour améliorer et optimiser les activités de l’Ingénierie des Exigences

Durée

2 jours, soit 14 heures, en intra.

Tarif

A partir de 1490 €HT/jour. Consultez-nous pour un devis personnalisé selon votre contexte et le nombre de participants: Formulaire de contact ou tel: +33(0) 381382950

Déroulé pédagogique

Présentations

Présentation de la société, du formateur, des participants et formalisation de leurs attentes.

Rappels méthodologiques

Rappel des concepts de l’Ingénierie des Exigences.

Programme détaillé (Jour 1)

  •  Concepts de l’Intelligence Artificielle
    Réseaux de neurones, Machine Learning, Deep Learning, Types de réseaux de neurones (CNN, RNN, LSTM, Attention, Transformers, Predictive, Mamba)
  • Présentation des LLM (Large Language Models)
    Définitions, Perspectives, Modèles (ChatGPT, Llama, Claude, Mistral AI, …)
  • Prompt Engineering
    Définitions, Types de prompt (Shot, RCT, Tree of Thought …)

Programme détaillé (Jour 2)

  • Le RAG (Retrieval Augmented Generation)
    Définitions, RAG with ChatGPT, LangChain, Embeddings et Bases vectorielles
  • Le Fine-tuning
    Définitions, Types de fine-tuning (Full, PEFT), Quantization (LoRa, QLoRA)
  • Les API des LLM (ChatGPT, Mistral AI, …)
    Création de prompts, de ChatBot, Implémentation de RAG, Réalisation d’un Fine-Tuning avec des fichiers Word, PDF, Texte
  • Etude de cas

Identification et classification automatique des exigences à partir d’une spécification d’exigences
Analyse de la qualité des exigences
Etablissement automatique de la traçabilité des exigences
Génération de glossaires
Génération de tests à partir des exigences
Etc.

Consolidation des compétences acquises

Les exercices seront faits a priori avec ChatGPT, mais sont également envisageables avec d’autres modèles :

    1. Description et Génération d’images avec ChatGPT, DALL-E, Stable Diffusion
    2. Découvertes des capacités de LLM sur un ensemble de questions générales ou liées à l’IE
    3. Techniques de prompts
    4. Installation environnement IA
    5. Multi-prompts sur différents modèles
    6. RAG avec création d’un chatbot sur des documents
    7. Fine-tuning et comparaison des réponses entre un modèle entrainé et un autre non-entrainé
    8. Découverte des API des LLM

Bilan, corrections et compléments

Validation des acquis au travers d’un quiz.

Retour sur les attentes des participants émises en début de journée.

Question/Réponses.

Public

Analyste Métier, Ingénieur Système, Chef de Projet, Responsable Produit, Qualiticien, Ingénieurs des Exigences.

Prérequis

Avoir les bases en Ingénierie des Exigences et des notions de programmation pour la seconde journée.

Moyens techniques et d’organisation

Les participants doivent être équipés d’un PC portable, avoir un compte ChatGPT et être en mesure de se connecter à un bureau à distance. Quelques jours avant le début de la formation, un lien d’accès à un bureau à distance sera mis à disposition. Les participants devront tester le bon lancement du lien avant le démarrage de la formation. Un support par téléphone sera mis à disposition pour vérifier le bon lancement de cette connexion.

Moyens pédagogiques et travaux demandés

Exposé en vidéo-projection, mises en situation en sous-groupes de travail.

Moyens d’évaluation

Contrôle des connaissances par des exercices et des travaux pratiques au cours de la formation et par quiz final.
Fiche de présence (liste d’émargement) + fiche d’appréciation de formation.

Moyens d’accompagnement et de suivi

Nos formateurs sont également des consultants experts de la mise en œuvre des processus et outils d’Ingénierie des Exigences et d’Intelligence Artificielle, et peuvent intervenir après les formations dans le cadre de mission de conseil ou d’assistance technique pour déployer les processus et outils sur lesquels se sont formés les stagiaires.

Formateur

Ingénieure·e, mécanicien·e, qualiticien·e, généraliste ou chimiste.
Salarié·e de Knowllence, expérimenté·e et spécialisé·en Ingénierie des Exigences et dans la mise en œuvre opérationnelle des logiciels.
Langue de travail : Français ou Anglais, à préciser lors du calage des dates de formation.

Généralités et bonnes pratiques autour des formations Knowllence

Nous avons référencé dans une Foire aux Questions Formation les questions qui se posent généralement autour de nos prestations de formation, n’hésitez pas à la consulter ou à nous contacter ou tél: +33(0) 381382950 !

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