Intégrer un modèle IA dans un outil no-code / low-code

Fondamentaux de l'Intelligence Artificielle et du No-Code/Low-Code

Compréhension des technologies d'IA (Machine Learning, Deep Learning, LLM)

• Identification des cas d'usage pertinents d'IA dans des environnements no-code/low-code
• Présentation des plateformes (Bubble, Airtable, Zapier, etc.)
• Analyse des contraintes techniques et éthiques (RGPD)

Préparation d'un Projet IA

• Analyse des besoins métiers et définition des objectifs
• Cartographie des données disponibles et évaluation de leur qualité
• Sélection du modèle IA adapté (vision, NLP, prédiction)
• Rédaction d'un cahier des charges technique

Connexion aux Services d'IA

• Maîtrise des APIs IA (OpenAI, Google AI, Azure, etc.)
• Configuration des paramètres d'appel (tokens, clés API, limites de requête)
• Gestion des données : formats, mappings entre systèmes
• Mise en place de connecteurs sur différentes plateformes

Construction de Workflows IA

• Automatisation de tâches complexes avec des modèles IA
• Techniques de prétraitement et post-traitement des données
• Optimisation des performances et gestion des erreurs
• Développement de prototypes fonctionnels