Infrastructure et micro-services

Objectifs de la formation :

• Comprendre le traitement des flux de données en temps réel dans des environnements distribués.
• Maîtriser la notion de token et son rôle dans l’analyse et l’inférence IA.
• Optimiser le transport et la transformation des données grâce aux modèles légers et aux BUS de message (ex. NATS).
• Implémenter des pipelines IA scalables avec tokenisation dynamique et interactions multi-systèmes.

Programme de la formation

1. Fondamentaux du traitement de flux temps réel

• Définition et enjeux :

Caractéristiques des flux temps réel (latence, volume, continuité).

• Différences entre traitements batch, near real-time et real-time.

• Architecture type d’un flux temps réel :

Choix technologiques pour la gestion des flux (WebSocket, WebRTC, NATS).

• Travaux pratiques :

Capture et transmission d’un flux vocal ou texte en temps réel.

• Simulation de scénarios industriels ou métiers (ex. alertes, transcription, monitoring).

2. Comprendre les tokens et leur traitement

• Qu’est-ce qu’un token ? :

Découpage sémantique du langage pour le traitement LLM.

• Encodage, comptage et gestion de la mémoire contextuelle.

• Tokenisation temps réel :

Méthodes de streaming et découpage dynamique (ex : BPE, SentencePiece).

• Impact sur la qualité et la vitesse d’inférence.

• Travaux pratiques :

Observer en direct la tokenisation d’un flux audio ou texte.

• Analyser l’effet du prompt sliding window sur la performance d’un modèle IA.

3. Modèles légers et traitement en périphérie

• Pourquoi utiliser des modèles légers ? :

Réduction de l’empreinte énergétique et des coûts.

• Déploiement en local, en périphérie ou sur des appareils embarqués.

• Intégration de modèles comme Mistral Small:

Environnements de déploiement (Docker, Bare-metal, cloud privé).

• Utilisation en mode flux continu ou événementiel.

4. Interconnexion des systèmes via NATS & NLP Border Controller

• Introduction aux BUS de messages (NATS, etc.) :

Rôle dans le traitement en temps réel, gestion des files et publication/souscription.

• Comparaison avec API REST pour les cas d’usage IA.

• NLP Border Controller (NLBC):

Agit comme pare-feu sémantique : régule, filtre, anonymise les flux tokenisés.

• Rend les communications IA interprétables et contrôlables.
• Protocole léger servant à encapsuler, suivre et enrichir le contexte conversationnel ou applicatif lors des interactions avec les modèles IA.
• Permet une gestion de contexte multi-tour ou multi-source (ex : historique, préférences, statuts métier).
• Facilite la contextualisation dynamique des prompts via des payloads structurés.
• Standardise les échanges entre modules IA (agent, base de connaissances, LLM) pour garantir la cohérence.

• Travaux pratiques :

Configurer un assistant afin d'aider des équipes terrain à déclarer des anomalies vocalement tout en assurant la conformité.

• Observer le traitement tokenisé + règles de sécurité métier.
• Générer une alerte dans un système de ticket.

5. Optimisation, scalabilité et cas d’usage réels

• Optimiser les performances des pipelines temps réel :

Réduction des latences de traitement (streaming).

• Surveillance via dashboards (Grafana, Prometheus).

• Études de cas :

Traitement de conversation multilingue temps réel avec affichage token par token et synthétisation vocale.

Informations pratiques

Public cible :

• Développeurs IA, architectes systèmes, et ingénieurs en traitement du signal ou de données.
• Décideurs techniques souhaitant bâtir des solutions IA temps réel efficaces et interopérables.

Prérequis :

• Bonne compréhension des systèmes d’information distribués.
• Notions de base en IA et en manipulation de flux de données.

Modalités d’évaluation :

• QCM sur la tokenisation, les architectures, la dynamique des flux et des outils.