• Comprendre les capacités des modèles de langage Mistral dans un contexte professionnel.
• Identifier les cas d’usage pertinents pour l’entreprise.
• Planifier et déployer des projets IA basés sur les modèles Mistral.
• Analyser le retour sur investissement (ROI) des solutions IA.

Matin : comprendre et explorer Mistral

1 : Introduction aux modèles de langage

• Comprendre les modèles de langage (LLM) et leur rôle.
• Spécificités des modèles Mistral : architecture, performances, cas d’usage.
• Comparaison avec d’autres solutions IA du marché.

2 : Les capacités de Mistral pour l’entreprise

• Cas d’usage dans différents secteurs (santé, finance, industrie, retail).
• Fonctionnalités clés : automatisation, analyse textuelle, création de contenus, etc.
• Atelier pratique : exploration d’exemples pré-paramétrés sur Mistral.

3 : Démonstration technique

• Utilisation de l’interface Mistral : accès, prise en main et configuration.
• Démonstration en direct : génération de texte, analyse de sentiment, extraction d’informations.
• Cas pratique : mise en pratique.

Après midi : mettre en place un projet IA avec Mistral

1 : Identifier les opportunités et les risques

• Analyse des besoins de l’entreprise : où et comment l’IA peut s’intégrer.
• Identification des risques : biais des modèles, sécurité des données, réglementations (RGPD).
• Bonnes pratiques pour un usage éthique et responsable.

2 : Intégration de Mistral dans les systèmes existants

• Outils et infrastructures nécessaires pour déployer Mistral.
• Intégration avec d’autres technologies : CRM, ERP, bases de données, API.
• Cas pratique : conception d’une architecture d’intégration.

3 : Planification et mesure du ROI

• Méthodes pour évaluer les coûts et les bénéfices des projets IA.
• Indicateurs clés de performance (KPI) pour mesurer l’efficacité.
• Cas pratique : simulation d’étude de rentabilité.