éviter le : "pour 1€ de revenu généré, 4€ dépensés en infra !"
🎯 OBJECTIFS
- Acquérir une expertise dans la gestion optimisée des coûts IA
- Traduire des structures de coûts IA complexes en insights fiables
- Éclairer des décisions stratégiques (KPIs, gouvernance)
🌟 RÉSULTAT
ATTENDU
ATTENDU
- Maîtriser les concepts, usages et les inducteurs de coûts
- Utiliser un framework pragmatique en levier d'optimisations
- S'inspirer de cas concrets actionnables : - de coûts, + de ROI
4 heures de formation sur Paris "Valeur de l'IA - FinOps IA"
Passer la Prod IA à l'échelle sans "Choc de Facture"
Passer la Prod IA à l'échelle sans "Choc de Facture"
👉 01.
- Introduction stratégique : enjeux, écosystème, multimodal, bases conceptuelles
- Tokenisation, inférence (input/output), prompts, benchmarking...
- Architecture IA, stacks technologiques, Tokenonomics (coût par Token, KV cache...)
👉 02.
- Framework FinOps IA architecture, optimisations taux, usages, licences, benchmarks
- Unit Economics et KPIs pour calculs de ROI et Operating Model associé
- Patterns de gouvernance : context engineering, prompt, RAG, fine-tuning, linéaire > agentic
👉 03.
- Cas d'usage #1 - LLM + contexte vs. LLM + RAG : comparaison coût injection vs indexation
- Cas d'usage #2 - SLM vs. LLM : comparaison quanti/quali sur un processus IT Métiers
- Cas d'usage #3 - comparaisons de workflows A/B : modèles, injection, guardrails...