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Deepseek, Qwen, Gemini - comparatif des modèles d'IA générative de texte

Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 14_AF_0000261950
Organisme responsable : AI MENTOR (ouvre dans un nouvel onglet)

Nouvelle recherche

Présentation de la formation

Objectifs

À l'issue de l'action, les participants seront capables de : Comprendre les différences entre Deepseek, Qwen, Gemini et autres modèles (GPT-4, Mistral, Claude). Tester et comparer les performances des modèles via OpenRouter et API. Utiliser des outils comme Postman ou Python pour effectuer des appels API. Identifier les enjeux de confidentialité et de sécurité des données. Automatiser des workflows IA avec Make. Exécuter des modèles open-source en local via LM Studio ou…

À l'issue de l'action, les participants seront capables de :
  • Comprendre les différences entre Deepseek, Qwen, Gemini et autres modèles (GPT-4, Mistral, Claude).
  • Tester et comparer les performances des modèles via OpenRouter et API.
  • Utiliser des outils comme Postman ou Python pour effectuer des appels API.
  • Identifier les enjeux de confidentialité et de sécurité des données.
  • Automatiser des workflows IA avec Make.
  • Exécuter des modèles open-source en local via LM Studio ou Ollama.
  • Choisir le modèle adapté selon le besoin métier (résumé, code, traduction, rédaction).
  • Élaborer un plan d'intégration adapté à un usage professionnel.

Programme de la formation

Introduction et comparaison des modèles Présentation de Deepseek, Qwen, Gemini. Comparaison avec GPT-4, Mistral, Claude. IA open-source vs IA propriétaire. Expérimentation technique Utilisation d'OpenRouter. Tests API via Postman et Python. Comparaison des réponses sur une même requête. Confidentialité et sécurité Données enregistrées et risques associés. Cloud vs exécution locale. Bonnes pratiques de protection des données. Automatisation et…

Introduction et comparaison des modèles
  • Présentation de Deepseek, Qwen, Gemini.
  • Comparaison avec GPT-4, Mistral, Claude.
  • IA open-source vs IA propriétaire.
Expérimentation technique
  • Utilisation d'OpenRouter.
  • Tests API via Postman et Python.
  • Comparaison des réponses sur une même requête.
Confidentialité et sécurité
  • Données enregistrées et risques associés.
  • Cloud vs exécution locale.
  • Bonnes pratiques de protection des données.
Automatisation et intégration
  • Automatisation avec Make.
  • Connexion avec Notion, Google Docs, Slack.
  • Création d'un scénario automatisé.
Exécution locale
  • LM Studio et Ollama.
  • Test d'un modèle open-source en local.
  • Interfaçage avec script Python.
Synthèse et recommandations
  • Comparatif final.
  • Choix du modèle selon le cas d'usage.
  • Plan d'action individuel (méthode KISS).

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Niveau de sortie

Sans niveau spécifique

Durée, rythme, financement

Durée

En centre

7 h

Financement

Conventionnement
Non

Conditions d'accès

Public visé

  • Tout public

Informations sur les publics

Approche technique combinant démonstrations API, automatisation, exécution locale et comparaison pratique des modèles IA générative.

Niveau d'entrée

Sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis

Sans prérequis

Lieu de réalisation de l'action

Modalités d'enseignement

Formation entièrement à distance

Adresse

Périodes prévisibles de déroulement des sessions

Début

Fin

Adresse d'inscription
AI MENTOR
75014 Paris 14e
État du recrutement
Ouvert
Modalités
Entrées / Sorties à dates permanentes