AI Value - FinOps AI
- Référence FINOPS-AI
- Durée 1 Jour
Modalité pédagogique
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Modalité pédagogique
La formation est disponible dans les formats suivants:
-
Classe inter à distance
Depuis n'importe quelle salle équipée d'une connexion internet, rejoignez la classe de formation délivrée en inter-entreprises.
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Classe inter en présentiel
Formation délivrée en inter-entreprises. Cette méthode d'apprentissage permet l'interactivité entre le formateur et les participants en classe.
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Intra-entreprise
Cette formation est délivrable en groupe privé, et adaptable selon les besoins de l’entreprise. Nous consulter.
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Résumé
Haut de pageMaîtriser le coût réel de l'IA en production - Passer la Prod IA à l'échelle sans "Choc de Facture"
Avec le développement de l’IA dans chaque entreprise, il devient urgent d’éviter le "pour 1€ de revenu généré, 4€ dépensés en infrastructure !"
Ce cours vous propose de maîtriser les concepts, usages et les inducteurs de coûts.
Pendant la formation vous utiliserez un framework pragmatique en levier d'optimisations et tirerez votre inspiration de cas concrets actionnables : - de coûts, + de ROI
Mise à jour 09/10/2026
Formation intra-entreprise
Cette formation est délivrable en session intra-entreprise, dans vos locaux ou dans les nôtres. Son contenu peut être adapté sur-mesure pour répondre aux besoins de vos collaborateurs. Contactez votre conseiller formation Global Knowledge ou adressez votre demande à info@globalknowledge.fr.
Prochaines dates
Haut de pagePublic
Haut de pageCe cours s’adresse à toute personne intéressée à découvrircomment comprendre et mesurer les coûts et valeur de l’IA.
Objectifs de la formation
Haut de pageA l’issue de la formation, les participants seront en mesure de :
- Acquérir une expertise dans la gestion optimisée des coûts IA
- Traduire des structures de coûts IA complexes en prévisions (insights) fiables
- Éclairer des décisions stratégiques (KPIs, gouvernance)
Programme détaillé
Haut de page01.
- Introduction stratégique : enjeux, écosystème, multimodal, bases conceptuelles
- Tokenisation, inférence (input/output), prompts, benchmarking...
- Architecture IA, stacks technologiques, Tokenonomics (coût par Token, KV cache...)
02.
- Framework FinOps IA architecture, optimisations taux, usages, licences, benchmarks
- Unit Economics et KPIs pour calculs de ROI et Operating Model associé
- Patterns de gouvernance : context engineering, prompt, RAG, fine-tuning, linéaire > agentic
03.
- Cas d'usage #1 - LLM + contexte vs. LLM + RAG : comparaison coût injection vs indexation
- Cas d'usage #2 - SLM vs. LLM : comparaison quanti/quali sur un processus IT Métiers
- Cas d'usage #3 - comparaisons de workflows A/B : modèles, injection, guardrails...
Pré-requis
Haut de pageLes participants doivent avoir une connaissance de base de l’IA et des mécanismes et concepts utilisés en finance d’entreprise comme les KPIs, le ROI.
Certification
Haut de pagePas de certification.
Et après
Haut de pagePas de recommendation spécifique
Bon à savoir
Haut de page- Support de cours fourni aux participants
