Présentation de la formation
Comprenez et optimisez les coûts liés aux systèmes d’IA : consommation de tokens, coûts GPU, stockage, bases vectorielles, évaluations, routage et mise en cache de modèles, budgets et économie unitaire.
Mesure et suivi des consommations (tokens, GPU, stockage, DB vectorielle).
Modèles de coût et économie unitaire pour décisions d’utilisation des modèles.
Stratégies de routage, mise en cache et sélection de modèles pour réduire la facture.
Prévisions budgétaires et scénarios d’optimisation basés sur métriques réelles.
Gouvernance des coûts : limites, alertes et reporting pour équipes techniques.
Formation · Intermediate
Cours inclus dans cette formation
AI Cost Foundations
Fondamentaux des coûts liés aux systèmes d’IA : tokens, inférence, GPU, stockage et bases vectorielles. Présente les mécanismes qui génèrent les dépenses et les approches pour les analyser et répartir au sein d’un produit ou d’un service.
4 leçons · 20 activités · 0 exercices · 3 vidéos
Token and Model Economics
Économie des tokens et modèles : gestion de la longueur de prompt, fenêtres de contexte, mise en cache, batching, routage de modèle et expérimentations qualité/coût pour optimiser dépenses et résultats.
4 leçons · 24 activités · 12 exercices · 3 vidéos
Infrastructure Cost Optimization
Optimisation de l’infrastructure : comparaison coûts API managée vs self‑hosting, utilisation GPU et autoscaling, coûts de stockage RAG et indices vectoriels, et gestion des coûts d’observabilité.
4 leçons · 24 activités · 12 exercices · 3 vidéos
Governance and Reporting
Gouvernance et reporting des coûts IA : budgets, alertes, workflows d’approbation, modèles de chargeback/showback, backlog d’optimisation et maintien des contrôles sans freiner l’innovation.
4 leçons · 20 activités · 0 exercices · 3 vidéos
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