Formation Applications de LangGraph dans les Finances
LangGraph est un framework permettant de construire des applications LLM à état et multi-acteurs sous forme de graphes composables avec un état persistant et un contrôle d'exécution.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur s'adresse aux professionnels intermédiaires et avancés souhaitant concevoir, mettre en œuvre et exploiter des solutions financières basées sur LangGraph avec une gouvernance, une observabilité et une conformité appropriées.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des workflows LangGraph spécifiques aux finances en adéquation avec les exigences réglementaires et d'audit.
- Intégrer les normes et ontologies de données financières dans l'état du graphe et les outils.
- Mettre en œuvre la fiabilité, la sécurité et le contrôle humain-en-boucle pour des processus critiques.
- Déployer, surveiller et optimiser les systèmes LangGraph en termes de performance, de coût et d'engagements SLA.
Format du cours
- Cours interactif et discussions.
- Nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire vivant.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Plan du cours
Fondements de LangGraph pour la Finance
- Rappel sur l'architecture de LangGraph et l'exécution à état.
- Cas d'utilisation en finance : copilotes de recherche, support des transactions, agents de service clients.
- Contraintes réglementaires et considérations de traçabilité.
Normes et Ontologies de Données Financières
- Bases de ISO 20022, FpML et FIX.
- Mappage des schémas et ontologies dans l'état du graphe.
- Qualité des données, lignée et gestion des informations personnelles sensibles (PII).
Orchestration de Workflow pour les Procédures Financières
- Workflows d'intégration KYC et AML.
- Cycle de vie des transactions, exceptions et gestion des cas.
- Adjudication du crédit et parcours décisionnels.
Conformité, Risque et Contrôles
- Mise en œuvre des politiques et gestion des risques de modèles.
- Bornes de sécurité, approbations et étapes humaines dans la boucle.
- Traces d'audit, conservation et explication.
Intégration et Déploiement
- Connexion aux systèmes centraux, lacs de données et API.
- Conteneurisation, secrets et gestion des environnements.
- Pipelines CI/CD, déploiements en phases et canaris.
Observabilité et Performance
- Journaux structurés, métriques, traces et surveillance des coûts.
- Tests de charge, SLO et budgets d'erreurs.
- Réponse aux incidents, rembobinage et modèles de résilience.
Qualité, Évaluation et Sécurité
- Jusqu'à l'évaluation automatisée par scénario.
- Équipe rouge, prompts adversaires et contrôles de sécurité.
- Curation des jeux de données, surveillance de la dérive et amélioration continue.
Récapitulatif et Prochaines Étapes
Pré requis
- Une compréhension de Python et du développement d'applications LLM
- Expérience avec les APIs, les conteneurs ou les services cloud
- Familiarité de base avec les domaines financiers ou les modèles de données
Public cible
- Téchnologues de domaine
- Architectes de solutions
- Consultants construisant des agents LLM dans des industries réglementées
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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Nos clients témoignent (1)
J'ai beaucoup apprécié la façon dont le formateur a présenté tout le contenu. J'ai compris tout, même si Finance n'est pas mon domaine, il s'est assuré que chaque participant était sur la même longueur d'onde, tout en respectant le temps imparti. Les exercices étaient bien espacés. La communication avec les participants était toujours présente. Le matériel était parfait, ni trop ni trop peu. Il a très bien développé les sujets un peu plus complexes pour que tout le monde puisse les comprendre.
Diana
Formation - ChatGPT for Finance
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A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Définir et optimiser des topologies complexes de LangGraph pour la vitesse, le coût et l'évolutivité.
- Concevoir une fiabilité grâce aux réessais, aux délais d'expiration, à l'idempotence et au redémarrage basé sur les points de contrôle.
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- Concevoir et évaluer des modèles d'évaluation du crédit à l'aide d’algorithmes d'apprentissage automatique.
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Format du cours
- Cours interactif et discussions.
- Nombreuses exercises et pratiques.
- Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
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- Comprendre la valeur stratégique de l'IA dans les services financiers.
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- Concevoir des cadres de gouvernance et de mise en œuvre responsables de l'IA.
Format du cours
- Cours interactif et discussion.
- Analyse d'études de cas et exercices de groupe.
- Application des cadres éthiques à des scénarios financiers réalistes.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre le rôle de l'IA dans les marchés financiers modernes.
- Utiliser Python pour construire et tester en rétrospective des stratégies de trading algorithmique.
- Appliquer des modèles d'apprentissage supervisé et non supervisé aux données financières.
- Optimiser les portefeuilles à l'aide de techniques pilotées par IA.
Format du cours
- Cours interactif et discussion.
- Nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
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ChatGPT pour Finance
14 HeuresCe cours en présentiel ou en ligne, dirigé par un formateur, est destiné aux professionnels de la finance souhaitant utiliser ChatGPT pour rationaliser leurs flux de travail et améliorer leurs capacités d'analyse et de reporting de données.
À la fin de ce cours, les participants seront capables de :
- Comprendre les bases de ChatGPT et son fonctionnement.
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Cette formation en direct menée par un instructeur (en ligne ou sur place) s'adresse aux professionnels financiers débutants et intermédiaires qui souhaitent appliquer l'intelligence artificielle générative à la prévision, à la détection d'anomalies et à la conformité dans les services financiers.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les concepts fondamentaux des modèles d'IA générative.
- Appliquer LLM et GAN à des cas d'utilisation tels que la détection de fraudes et la génération de données synthétiques.
- Concevoir des prompts efficaces pour la prévision financière et le soutien à la comptabilité.
- Évaluer les considérations éthiques et réglementaires dans l'application de l'IA générative.
Format du cours
- Cours interactif et discussion.
- De nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour arranger cela.
Fondations de LangGraph : Promptage et Chaînage basés sur les Graphes
14 HeuresLangGraph est un framework pour la construction d'applications LLM structurées en graphes qui prennent en charge le planification, le branchement, l'utilisation des outils, la mémoire et l'exécution contrôlée.
Cette formation en direct (en ligne ou sur place) animée par un formateur est destinée aux développeurs débutants, aux ingénieurs de prompts et aux praticiens des données qui souhaitent concevoir et construire des workflows LLM multi-étapes fiables à l'aide de LangGraph.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Expliquer les concepts fondamentaux de LangGraph (nœuds, arêtes, état) et quand les utiliser.
- Créer des chaînes de prompts qui se branchent, appellent des outils et maintiennent la mémoire.
- Intégrer des récupérations et des APIs externes dans les workflows graphiques.
- Tester, déboguer et évaluer les applications LangGraph pour garantir fiabilité et sécurité.
Format du cours
- Cours interactif et discussion guidée.
- Laboratoires encadrés et démonstrations de code dans un environnement sandbox.
- Exercices basés sur des scénarios pour la conception, le test et l'évaluation.
Options de personnalisation du cours
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LangGraph dans la Santé : Orchestration des Flux de Travail pour les Environnements Régulés
35 HeuresLangGraph permet des workflows multi-acteurs et étatiques alimentés par des LLM avec un contrôle précis sur les chemins d'exécution et la persistance de l'état. Dans le secteur de la santé, ces capacités sont essentielles pour la conformité, l'interopérabilité et la création de systèmes de soutien à la décision qui s'intègrent aux workflows médicaux.
Cette formation en direct animée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels intermédiaires et avancés souhaitant concevoir, mettre en œuvre et gérer des solutions de santé basées sur LangGraph tout en répondant aux défis réglementaires, éthiques et opérationnels.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des workflows spécifiques à la santé avec LangGraph en tenant compte de la conformité et de la traçabilité.
- Intégrer les applications LangGraph aux ontologies et normes médicales (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Appliquer les meilleures pratiques pour la fiabilité, la traçabilité et l'explicabilité dans des environnements sensibles.
- Déployer, surveiller et valider les applications LangGraph dans des environnements de production en santé.
Format du cours
- Cours interactif et discussions.
- Exercices pratiques avec des études de cas réelles.
- Mise en pratique dans un environnement de laboratoire live.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
LangGraph pour les Applications Juridiques
35 HeuresLangGraph est un framework pour la construction d'applications LLM à état et multi-acteurs sous forme de graphes composables avec un état persistant et un contrôle précis sur l'exécution.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dirigée par un formateur s'adresse aux professionnels intermédiaires et avancés qui souhaitent concevoir, mettre en œuvre et exploiter des solutions juridiques basées sur LangGraph avec les contrôles de conformité, de traçabilité et de gouvernance nécessaires.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des workflows spécifiques à la juridique LangGraph qui préservent l'auditabilité et la conformité.
- Intégrer des ontologies et normes de documents juridiques dans l'état et le traitement du graphe.
- Mettre en œuvre des garde-fous, des approbations humaines en boucle fermée et des chemins de décision traçables.
- Déployer, surveiller et maintenir les services LangGraph en production avec visibilité et contrôle des coûts.
Format de la Formation
- Cours interactif et discussion.
- De nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire live.
Options d'adaptation du cours
- Pour demander une formation sur mesure pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.
Construire des Flux de Travail Dynamiques avec LangGraph et des Agents LLM
14 HeuresCette formation en direct (en ligne ou sur site) dirigée par un formateur s'adresse aux ingénieurs intermédiaires et aux équipes de produits qui souhaitent combiner la logique graphique de LangGraph avec les boucles d'agents LLM pour construire des applications dynamiques et contextuelles telles que des agents de support clients, des arbres de décision et des systèmes de récupération d'information.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Définir des flux de travail basés sur les graphes qui coordonnent les agents LLM, les outils et la mémoire.
- Mettre en œuvre une routage conditionnel, des tentatives redémarrages et des remplacements pour une exécution robuste.
- Intégrer le récupération de données, les API et les sorties structurées dans les boucles d'agents.
- Évaluer, surveiller et renforcer le comportement des agents pour la fiabilité et la sécurité.
Format du cours
- Cours interactif et discussion facilitée.
- Laboratoires guidés et parcours de code dans un environnement sandbox.
- Exercices de conception basés sur des scénarios et revues par les pairs.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.
LangGraph pour l'automatisation du marketing
14 HeuresLangGraph est un cadre d'orchestration basé sur les graphes qui permet des workflows conditionnels et multistep pour les LLM et les outils, idéal pour automatiser et personnaliser les pipelines de contenu.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) animée par un formateur s'adresse aux marketeurs, stratèges en contenu et développeurs d'automatisation de niveau intermédiaire souhaitant mettre en œuvre des campagnes e-mail dynamiques à ramifications et des pipelines de génération de contenu à l'aide de LangGraph.
Au terme de cette formation, les participants seront capables de :
- Développer des workflows de contenu et d'e-mail structurés en graphes avec une logique conditionnelle.
- Intégrer des LLM, des API et des sources de données pour la personnalisation automatisée.
- Gérer l'état, la mémoire et le contexte tout au long des campagnes multistep.
- Evaluer, surveiller et optimiser les performances du workflow et les résultats de livraison.
Format du cours
- Cours interactifs et discussions en groupe.
- Laboratoires pratiques mettant en œuvre des workflows e-mail et des pipelines de contenu.
- Exercices basés sur des scénarios concernant la personnalisation, le segmentation et la logique à ramifications.
Options de Personnalisation du Cours
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Machine Learning & AI for Finance Professionnels
21 HeuresMachine Learning est un sous-domaine de l'Intelligence Artificielle visant à créer des systèmes capables d'apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou des décisions sans être explicitement programmés.
Cette formation en présentiel (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels financiers intermédiaires souhaitant appliquer les techniques d'apprentissage automatique et d'IA à des problèmes réels tels que la détection de fraudes, le scoring de crédit et la modélisation des risques.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les concepts fondamentaux d'apprentissage automatique pertinents pour la finance.
- Appliquer des algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé sur des jeux de données financiers.
- Construire et évaluer des modèles prédictifs pour le risque de crédit, la détection de fraudes et l'analyse du marché.
- Utiliser Python et scikit-learn pour mettre en œuvre des pipelines d'apprentissage automatique.
Format de la formation
- Cours interactif et discussions.
- De nombreux exercices et pratiques.
- Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options d'adaptation du cours
- Pour demander une formation sur mesure pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Multimodal AI pour Finance
14 HeuresCe cours en direct, animé par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels financiers intermédiaires, analystes de données, gestionnaires de risques et ingénieurs AI qui souhaitent utiliser l'IA multimodale pour l'analyse des risques et la détection de fraudes.
À la fin de ce cours, les participants seront capables de :
- Comprendre comment l'IA multimodale est appliquée dans le gestion des risques financiers.
- Analyser les données financières structurées et non structurées pour la détection de fraudes.
- Mettre en œuvre des modèles AI pour identifier les anomalies et activités suspectes.
- Utiliser le NLP (traitement du langage naturel) et la vision par ordinateur pour l'analyse de documents financiers.
- Déployer des modèles de détection de fraudes basés sur AI dans les systèmes financiers réels.
Ingénierie des Prompts pour la Finance
14 HeuresCette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site à Canada, est destinée aux professionnels financiers et développeurs de fintech de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser des techniques d'ingénierie de prompts alimentées par l'IA pour améliorer l'analyse financière, la gestion des risques et la prise de décision.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les principes fondamentaux de l'ingénierie de prompts dans les applications financières.
- Exploiter des modèles d'IA pour la prévision financière et l'analyse de la sentiment du marché.
- Automatiser la création de rapports financiers et l'extraction de données à l'aide de prompts d'IA.
- Développer des modèles d'évaluation des risques alimentés par l'IA grâce à des prompts optimisés.
- Assurer le respect des règles de conformité et des considérations éthiques lors de l'utilisation de l'IA en finance.