Applied AICollège Unica
3.3SpécialisationSession 3 · Deep Learning & Applied Machine Learning

Transformation et manipulation 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 la transformation est le moteur caché de tout bon agent

GratuitTH2PR2PNW2

Un gestionnaire d'intégration d'IA sait que les données brutes alimentent rarement un agent directement — la transformation est ce qui convertit des sources désordonnées en savoir prêt pour la récupération.

Théorie60m
  • La couche de transformation entre collecte et récupération/génération
  • Comment les mauvaises transformations causent des hallucinations et des réponses manquées
  • Associer un jeu de données d'affaires aux transformations dont un agent aurait besoin
Pratique60m
  • Inspectez un jeu de données brut et énumérez 5 transformations nécessaires avant usage RAG
  • Esquissez l'étape de transformation dans un pipeline collecter→transformer→plonger→récupérer
Travail personnel60m
  • Rédigez un plan de transformation d'une page pour une base de connaissances d'agent type
  • Micro-tâche : remettre votre plan
2

Nettoyer le texte pour la GenAI — débarrasser les documents du bruit

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Un analyste de données ou d'affaires qui nettoie bien le texte améliore directement la qualité des réponses RAG — du bruit en entrée signifie des réponses poubelle en sortie

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3

Découpage et fragmentation — concevoir les unités de récupération pour le RAG

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Un gestionnaire de projet qui comprend le découpage sait que c'est le levier le plus important sur la qualité RAG — la taille des blocs change ce que l'agent peut trouver

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4

Enrichissement par métadonnées — étiqueter les blocs pour une récupération plus intelligente

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Un gestionnaire d'intégration d'IA qui étiquette les blocs avec des métadonnées permet la récupération filtrée — l'agent peut chercher seulement les docs « politique » ou « 2025 »

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5

Déduplication et détection des quasi-doublons

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Un analyste de données ou d'affaires qui dédoublonne empêche l'agent de récupérer le même passage cinq fois — les doublons faussent les réponses et gaspillent le contexte

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6

Structurer les données non structurées — tableaux, paires QA et schémas

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Un gestionnaire de projet qui transforme des documents non structurés en paires QA structurées donne à un agent un savoir plus propre et plus récupérable

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7

Ingénierie de caractéristiques pour les modèles ML qui soutiennent les agents

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Un analyste de données ou d'affaires qui conçoit bien les caractéristiques améliore les modèles ML classiques qui accompagnent souvent la GenAI dans une solution d'affaires

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8

Bâtir des pipelines de transformation — reproductibles, pas ponctuels

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Un gestionnaire d'intégration d'IA qui bâtit des pipelines reproductibles garde la base de connaissances de l'agent cohérente au fil des rafraîchissements

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9

Pipelines de plongement — transformer les blocs en vecteurs à grande échelle

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Un analyste de données ou d'affaires qui fait tourner un pipeline de plongement peut peupler un magasin vectoriel avec des centaines de blocs automatiquement

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10

Transformer les sorties d'outils — normaliser les résultats d'API d'agent

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Un gestionnaire de projet qui normalise les sorties d'outils laisse un agent combiner les résultats de différentes API en une réponse cohérente

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11

Jonction et fusion de données — combiner les sources pour une récupération plus riche

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Un analyste de données ou d'affaires qui fusionne un catalogue de produits avec des documents de soutien donne à un agent un contexte plus riche pour répondre

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12

Agrégation et résumé — comprimer les données pour le contexte

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Un gestionnaire d'intégration d'IA qui résume de grands jeux de données en statistiques compactes les fait tenir dans la fenêtre de contexte limitée de l'agent

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13

Traitement des PII et données sensibles pendant la transformation

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Un analyste de données ou d'affaires qui caviarde les PII pendant la transformation empêche l'agent de récupérer et d'exposer des données privées

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14

Validation et contrôles de qualité dans le pipeline

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Un gestionnaire de projet qui ajoute des portes de validation attrape les erreurs de transformation avant qu'elles n'empoisonnent la base de connaissances de l'agent

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15

Versionner les données transformées — un savoir d'agent reproductible

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Un gestionnaire d'intégration d'IA qui versionne les données transformées peut expliquer exactement ce que l'agent savait à tout moment

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16

Surveiller la santé du pipeline — dérive, échecs et fraîcheur

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Un analyste de données ou d'affaires qui surveille le pipeline détecte la dérive des données avant que l'agent ne commence à donner des réponses périmées ou cassées

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17

Mini-projet — bâtir un pipeline de transformation prêt pour le RAG

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Cela relie la transformation — un analyste de données ou d'affaires qui bâtit un pipeline propre, validé et plongeable prouve que le savoir de l'agent est digne de confiance

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18

Évaluer l'impact des transformations sur les réponses d'agent

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Un gestionnaire d'intégration d'IA qui mesure comment les transformations changent les réponses d'agent peut prouver que le travail en valait la peine

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19

Transformation en flux et en temps réel pour les agents en direct

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Un gestionnaire d'intégration d'IA qui transforme les données en temps réel laisse un agent agir sur des événements frais — les pipelines en flux alimentent les agents d'affaires en direct

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20

Présenter et réfléchir — votre pipeline de transformation

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Un analyste de données ou d'affaires qui présente un pipeline de transformation prouve que les réponses de l'agent reposent sur des données propres et bien structurées

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