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Durée 21 heures (3 jours)
Plan du cours
Fondamentaux de l’IA d’entreprise pour PostgreSQL
- Positionnement de PostgreSQL dans l’infrastructure d’IA moderne
- Cycle de vie des modèles d’IA et architecture des pipelines de données
- Intégration de l’IA dans la stratégie de données d’entreprise
Déploiement de PostgreSQL pour les charges de travail d’IA
- Installation de PostgreSQL et des extensions d’IA requises
- Configuration de pgvector et des plugins de traitement IA
- Optimisation de PostgreSQL pour les performances de l’incorporation (embedding) et de l’inférence
Stratégies d’intégration de l’IA
- Connexion de PostgreSQL avec Deepseek, Qwen, Mistral Small et OpenAI
- Création d’API RESTful pour l’interaction entre l’IA et PostgreSQL
- Intégration d’analyses pilotées par LLM directement dans les requêtes SQL
Bases de données vectorielles et intelligence sémantique
- Compréhension des vecteurs d’incorporation (embeddings) et de la recherche de similarité vectorielle
- Mise en œuvre de pgvector pour la récupération sémantique
- Intégration de PostgreSQL avec des bases de données vectorielles hybrides
Ajustement des performances et optimisation
- Indexation et mise en cache haute performance pour les requêtes pilotées par l’IA
- Exécution parallèle des requêtes et partitionnement des charges de travail
- Passage à l’échelle horizontale de PostgreSQL dans les applications d’IA
Sécurité, conformité et gouvernance
- Linéage des données et transparence des modèles dans PostgreSQL
- Contrôle d’accès et journalisation d’audit pour les données d’IA
- Conformité aux normes RGPD, SOC 2 et ISO 27001
Automatisation et surveillance
- Utilisation de l’IA pour la surveillance de la base de données et la détection d’anomalies
- Automatisation de la génération et de l’optimisation des requêtes SQL avec des LLM
- Intégration des journaux de PostgreSQL avec des plateformes d’observabilité alimentées par l’IA
Études de cas d’entreprise et feuille de route future
- Déploiements d’IA à l’échelle de l’entreprise avec PostgreSQL
- Optimisation du rapport coût-performance dans les environnements de production
- Tendances émergentes dans les bases de données relationnelles nativement équipées d’IA
Conclusion et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des systèmes de bases de données relationnelles et du SQL
- Expérience dans l’administration et le développement de PostgreSQL
- Familiarité avec les modèles d’IA/ML et les flux de traitement des données
Public cible
- Architectes de données d’entreprise intégrant l’IA avec PostgreSQL
- Responsables techniques en charge des systèmes de bases de données pilotés par l’IA
- Administrateurs de bases de données gérant des environnements activés par l’IA
