Formation IA agentique locale sécurisée : Développement Ollama en environnement interne pour les industries réglementées

Fondements de l'IA locale sécurisée

• Ce que signifient l'IA locale et l'IA en environnement interne dans des contextes réglementés
• IA dans le cloud versus déploiement interne pour les charges de travail sensibles
• Cas d'utilisation enterprise courants pour les assistants privés et le soutien aux workflows
• Composantes clés d'une architecture d'IA locale sécurisée

Fondamentaux d'Ollama et des modèles ouverts

• Comment Ollama s'intègre dans une pile de développement locale
• Téléchargement (pulling), exécution et gestion des modèles en local
• Choix des modèles en fonction de la taille, de la qualité, du matériel et des licences
• Mise en correspondance des options de modèles avec des tâches commerciales pratiques

Préparation de l'environnement interne

• Préparation de l'hôte, de la station de travail et du serveur
• Installation et configuration d'Ollama pour l'inférence locale
• Utilisation de conteneurs et d'outils de développement internes
• Vérification de l'accès API et de la disponibilité opérationnelle de base

Utilisation efficace des modèles locaux

• Exécution des invites (prompts) et structuration des sorties à l'aide d'instructions système
• Réutilisation de modèles pour des tâches enterprise cohérentes
• Gestion des versions de modèles et des artefacts internes
• Optimisation des performances de base pour les déploiements CPU et GPU

Construction de workflows agentiques pratiques

• Ce qui rend un workflow "agentique" dans un contexte contrôlé
• Schémas simples pour la planification, l'utilisation d'outils et les boucles de réponse
• Conception d'assistants axés sur des tâches pour les opérations internes
• Ajout de révision humaine, de logique de repli et de gestion des erreurs

Workflows de récupération privée

• Fondamentaux de la génération augmentée par la récupération (RAG) pour l'accès aux connaissances internes
• Préparation des documents pour le fractionnement (chunking), l'indexation et la recherche
• Connexion d'un magasin vectoriel local à une application basée sur Ollama
• Amélioration de la pertinence et de la qualité des réponses grâce à de meilleurs schémas de récupération

Pratiques de sécurité, gouvernance et conformité

• Limites de traitement des données et considérations en matière de confidentialité
• Contrôle d'accès, journalisation et soutien aux audits
• Sécurité des invites, contrôles des sorties et garde-fous
• Points de contrôle de gouvernance pour le déploiement et l'exploitation réglementés

Schémas d'intégration enterprise

• Exposition des capacités d'IA locale via des APIs internes
• Intégration des assistants avec des applications et services internes
• Support des cas d'utilisation des assistants, du traitement par lots et de l'automatisation des workflows
• Maintien des solutions à l'intérieur des limites réseau contrôlées

Évaluation des solutions d'IA locale

• Évaluation de la qualité, de la fiabilité et de la cohérence
• Tests conformes aux exigences commerciales, politiques et de sécurité
• Comparaison des options de modèles pour des tâches enterprise spécifiques
• Mise en place d'un cycle d'amélioration pratique pour les équipes internes

Laboratoire d'implémentation pratique

• Construction d'un assistant privé avec Ollama et un modèle ouvert
• Ajout de la récupération sur des documents internes approuvés
• Introduction d'actions agentiques simples et de contrôles de sécurité
• Revue des points de contrôle de déploiement, d'exploitation et de gouvernance

Plan d'adoption et prochaines étapes

• Revue des décisions clés de conception et de déploiement
• Identification des pièges courants dans les projets d'IA réglementés
• Planification des cas d'utilisation pilotes et alignement des parties prenantes
• Définition d'une feuille de route pour l'adoption d'une IA locale sécurisée