Applied AICollège Unica
3.1SpécialisationSession 4 · Applied AI Systems & MLOps

Collecte et stockage de données

20classes60htotalTH2 · PR2 · PNW2pondération par classe

Déroulé classe par classe

20 classes

TH = théorie · PR = pratique · PNW = travail personnel. Ce sont des codes de pondération du ministère (et non des heures) servant à répartir les minutes de chaque classe. La durée d'une classe = heures du cours ÷ nombre de classes ; les trois plages horaires ci-dessous totalisent toujours cette durée.

0%

Progression des quiz

0 sur 0 classes tentées

2 premières classes gratuites avec un parrainage 19 de plus avec l'inscription180 min par classeThéorie 60mPratique 60mTravail personnel 60m
1

Pourquoi les données alimentent l'agent — des sources brutes au savoir GenAI

GratuitTH2PR2PNW2

Un gestionnaire d'intégration d'IA sait qu'un agent n'est jamais meilleur que les données qu'il récupère — chaque réponse RAG remonte à la façon dont les données ont été collectées et stockées.

Théorie60m
  • Le pipeline de données de l'agent : collecter → stocker → récupérer → générer
  • Pourquoi les données structurées ET non structurées comptent toutes deux pour la GenAI
  • Associer un problème d'affaires aux données dont un agent aurait besoin
Pratique60m
  • Énumérez les sources de données dont un agent de soutien client aurait besoin pour une entreprise
  • Esquissez le flux collecter→stocker→récupérer→générer pour cet agent
Travail personnel60m
  • Rédigez un inventaire de données d'une page pour un cas d'usage d'agent type
  • Micro-tâche : remettre votre inventaire
2

Données structurées vs non structurées — ce que les agents consomment vraiment

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Aperçu de classe verrouillée

Un analyste de données ou d'affaires qui distingue une ligne de base de données d'un PDF sait quel stockage convient à chacun — les agents ont de plus en plus besoin des deux

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3

Bases de données relationnelles et SQL — le socle que les agents interrogent

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Aperçu de classe verrouillée

Un analyste de données ou d'affaires qui écrit du SQL peut donner à un agent une source de vérité fiable et interrogeable au lieu de suppositions hallucinées

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4

NoSQL et magasins de documents — stockage flexible pour les entrées d'agent

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Un gestionnaire d'intégration d'IA qui stocke des entrées d'agent variées (journaux, JSON, transcriptions de clavardage) choisit des magasins de documents quand les tableaux rigides ne conviennent pas

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5

Les API comme sources de données — laisser les agents tirer des données d'affaires en direct

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Un gestionnaire de projet qui connecte un agent à des API en direct (CRM, facturation, analytique) transforme un clavardoir en véritable outil d'affaires

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6

Moissonnage Web et extraction de contenu — bâtir une base de connaissances

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Une stratège en marketing numérique qui bâtit un agent de recherche concurrentielle a besoin de contenu Web moissonné comme base de connaissances dont l'agent récupère

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7

Découpage et préparation de texte pour le RAG — des documents aux unités de récupération

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Un analyste de données ou d'affaires qui découpe bien les documents améliore directement la qualité des réponses RAG — de mauvais blocs signifient des réponses manquées

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8

Plongements et stockage vectoriel — comment les agents trouvent le bon savoir

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Un gestionnaire d'intégration d'IA qui comprend les magasins vectoriels sait comment un agent RAG récupère le passage exact qui répond à une question

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9

Bâtir une base de connaissances RAG — dépôt de récupération de bout en bout

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Un analyste de données ou d'affaires qui bâtit une base de connaissances RAG donne à un agent une source digne de confiance qu'il peut citer au lieu d'halluciner

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10

Mémoire de l'agent — contexte à court terme vs stockage à long terme

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Un gestionnaire d'intégration d'IA qui conçoit un agent doit décider ce qui reste en contexte vs ce qui est stocké — la conception de la mémoire façonne le comportement de l'agent

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11

Lacs de données et entrepôts — où vivent les données d'agent d'entreprise

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Un gestionnaire de projet qui délimite un agent d'entreprise doit savoir où vivent réellement les données de l'organisation — lacs, entrepôts, ou les deux

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12

Stockage infonuagique pour les projets d'IA — stockage d'objets et dépôts gérés

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Un gestionnaire d'intégration d'IA qui déploie un agent utilise le stockage d'objets infonuagique pour les documents et des magasins vectoriels gérés pour la récupération

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13

Qualité des données pour les agents — entrées poubelle, sorties hallucinées

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Un analyste de données ou d'affaires sait qu'un agent RAG nourri de mauvaises données donne des réponses fausses avec assurance — la qualité des données est un enjeu de sécurité de l'IA

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14

Pipelines et orchestration — automatiser le flux collecter→stocker→récupérer

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Un gestionnaire de projet qui automatise le pipeline de données garde la base de connaissances de l'agent à jour sans travail manuel

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15

Sécurité, confidentialité et contrôle d'accès pour les données d'agent

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Un gestionnaire d'intégration d'IA doit s'assurer qu'un agent ne récupère que les données que l'utilisateur est autorisé à voir — le contrôle d'accès est non négociable

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16

Mini-projet — assembler la base de connaissances d'un agent

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Cela relie collecte et stockage — un analyste de données ou d'affaires qui bâtit une base de connaissances RAG fonctionnelle prouve qu'un agent peut répondre à partir de données réelles

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17

Évaluer la qualité de récupération — l'agent obtient-il les bonnes données ?

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Un gestionnaire d'intégration d'IA qui mesure la qualité de récupération peut prouver que l'agent trouve le bon passage — pas n'importe quel passage

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18

Coût et mise à l'échelle des dépôts de données d'agent

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Un gestionnaire de projet doit estimer les coûts de stockage et de plongement avant de mettre un agent à l'échelle — une ingestion sans limite brûle le budget vite

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19

Gouvernance des données et lignage — retracer d'où vient le savoir de l'agent

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Un gestionnaire de projet qui suit le lignage des données peut répondre à « d'où vient cette réponse ? » — la gouvernance bâtit la confiance des parties prenantes en l'agent

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20

Présenter et réfléchir — votre architecture de données d'agent

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Un analyste de données ou d'affaires qui présente une architecture de données prouve que les réponses de l'agent reposent sur des données bien collectées et bien stockées

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