Deepseek

Cette formation permet de prendre en main Deepseek, un modèle d’intelligence artificielle générative performant et open source, conçu pour la recherche, l’analyse de données et la production de contenus multilingues. Les participants apprennent à structurer leurs requêtes, à explorer les capacités avancées du modèle, et à intégrer Deepseek dans leurs usages professionnels quotidiens.

Pour qui ?

Personne souhaitant tester et utiliser un outil d’IA générative

Comprendre Deepseek et ses spécificités

Identifier le rôle d’un modèle de langage comme Deepseek dans l’écosystème des LLM
Comprendre son architecture (MoE – Mixture of Experts, multilinguisme, etc.)
Comparer Deepseek à d’autres IA génératives (ChatGPT, Claude, Gemini…)
Explorer les interfaces disponibles : en ligne, API, intégrations open source

Formuler des prompts efficaces avec Deepseek

Découvrir la logique des requêtes efficaces sur Deepseek
Comprendre l’importance du contexte dans une requête : rôle, style, objectif
Appliquer des structures de prompts selon les usages : analyse, rédaction, synthèse
Créer des prompts itératifs : affiner, segmenter, obtenir des réponses détaillées
Adapter ses requêtes selon les limites spécifiques du modèle

Utiliser Deepseek pour ses besoins professionnels

Générer des contenus multilingues : textes explicatifs, synthèses, plans
Analyser et reformuler des documents complexes : études, rapports, bilans
Extraire de l’information structurée à partir de textes longs
Automatiser des tâches simples : résumé, plan, mise en forme, reformulation
Créer une bibliothèque de prompts adaptés à son contexte métier

Pratiquer à travers des cas concrets (selon cas d’usage)

Rédiger un rapport à partir de plusieurs sources
Résumer un document ou générer une fiche de synthèse
Produire une réponse structurée à une question complexe
Structurer un argumentaire ou préparer une prise de parole

Utiliser Deepseek de manière responsable

Comprendre les limites du modèle : biais, hallucinations, qualité variable
Intégrer des pratiques de vérification, de reformulation humaine
Garantir la confidentialité des données traitées
Évaluer les avantages et les risques d’un outil IA open source

Comprendre le fonctionnement et les spécificités du modèle Deepseek
Élaborer des prompts adaptés pour des résultats cohérents et performants
Utiliser Deepseek pour analyser, générer ou transformer des contenus complexes
Identifier les cas d’usage professionnels pertinents (analyse, rédaction, extraction…)
Adopter des pratiques responsables dans l’usage d’un modèle IA open source

Aucun prérequis est nécessaire pour intégrer cette action de formation

Modalités de mise en œuvre de l’action de formation

Au démarrage de la session, le formateur échangera avec le(s) stagiaire(s) afin d’effectuer une analyse de leurs attentes, de leurs besoins et de leurs acquis.

Moyens pédagogiques, techniques et d’encadrement :

Moyens et méthodes pédagogiques :
o Apports théoriques et mises en pratique.
o Chaque point du programme fait l’objet d’une explication théorique appuyée d’une démonstration. Elle est suivie d’une mise en pratique par le biais d’exercices concrets
Moyens techniques :
o Un ordinateur équipé des logiciels et outils nécessaires à la réalisation de la formation
Moyens d’encadrement :
o Formateur possédant plusieurs années d’expérience
o Chargé(e) du projet Numerica

Moyen de suivre l’exécution de la formation :

Une feuille d’émargement sera signée par les stagiaires à chaque début de session (matin et après-midi)

Moyens permettant d’évaluer les résultats de la formation :

Une évaluation de la formation sera complétée par le stagiaire au terme de la session
Le formateur évaluera les acquis des stagiaires tout au long de la formation par des mises en situations pratiques.

Durée : 1 jour

Tarif : 870 € HT

Dijon :

Session 1 :

14/11/2025

Montbéliard :

Session 1 :

14/10/2025

Cette formation peut-être réalisée en session sur-mesure.

Contactez-nous pour construire ensemble une formation adaptée à vos besoins.

Deepseek

Pour qui ?

Dijon :

Session 1 :

Montbéliard :

Session 1 :

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