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Plan du cours

Introduction à SQL assisté par l’IA

  • Aperçu de l’intégration de l’IA dans les systèmes de données
  • Évolution du SQL traditionnel vers l’interrogation assistée par l’IA
  • Principaux cas d’utilisation et avantages en entreprise

Compréhension des GML dans un contexte SQL

  • Comment les GML interprètent et génèrent des requêtes structurées
  • Comparaison de GPT, LlaMA, DeepSeek, Qwen et Mistral pour les applications SQL
  • Affinement des modèles pour l’interaction avec les bases de données

Systèmes de langage naturel vers SQL (NL2SQL)

  • Architectures et approches pour le NL2SQL
  • Création et déploiement de pipelines texte-vers-SQL
  • Évaluation de la précision des requêtes et de l’intention utilisateur

Optimisation des requêtes assistée par l’IA

  • Utilisation de l’IA pour détecter et corriger les requêtes inefficaces
  • Réécriture de requêtes basée sur les GML pour des performances accrues
  • Intégration de l’optimisation par l’IA dans PostgreSQL et SQL Server

Sécurité, gouvernance et traçabilité

  • Contrôle de l’accès aux requêtes générées par l’IA
  • Garantie d’explicabilité et de conformité
  • Mise en œuvre de la gouvernance IA dans les systèmes de données d’entreprise

Intégration et orchestration des GML

  • Connexion des moteurs SQL aux API d’IA
  • Utilisation de frameworks tels que LangChain et LlamaIndex
  • Déploiement des composants IA dans des architectures hybrides et cloud

Laboratoires d’implémentation pratique

  • Mise en place de connexions IA-SQL et d’environnements de test
  • Création et évaluation des requêtes générées par l’IA
  • Mesure des améliorations de performances grâce à l’optimisation par l’IA

Tendances futures et stratégies d’adoption en entreprise

  • Systèmes de bases de données natifs à l’IA et évolution du SQL
  • Intégration avec les lacs de données, les outils de BI et les pipelines
  • Création d’assistants de requête IA internes pour les organisations

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des fondamentaux de SQL
  • Une expérience en administration de bases de données ou en ingénierie des données
  • Des connaissances de base en concepts d’IA ou d’apprentissage automatique

Audience cible

  • Ingénieurs de données et administrateurs de bases de données
  • Architectes d’entreprise et responsables de l’analyse
  • Équipes d’intégration IA et d’ingénierie de plateforme
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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