Intelligence Artificielle pour les Développeurs
Version du programme : 1
Type de formation
PrésentielDurée de formation
21 heures (3 jours)Accessibilité
OuiIntelligence Artificielle pour les Développeurs
L'IA redéfinit le métier de développeur à une vitesse sans précédent. Au-delà de GitHub Copilot qui assiste la rédaction de code, il s'agit désormais de savoir intégrer des modèles de langage dans ses applications, construire des agents IA autonomes, déployer des pipelines RAG et opérer des systèmes IA en production. Le développeur qui maîtrise ces compétences est celui qui définit les produits de demain. Cette formation intensive de 3 jours est conçue pour les développeurs qui souhaitent passer du statut d'utilisateur de l'IA à celui d'architecte de systèmes IA. Elle couvre l'ensemble de la stack : APIs de LLMs, prompt engineering avancé, architectures RAG, agents autonomes, fine-tuning, et MLOps pour la mise en production. La formation est résolument pratique : 80% du temps est consacré à du code réel, et chaque participant repart avec un portfolio de 4 projets fonctionnels déployés. Les assistants IA comme Copilot, Cursor ou Codeium sont également intégrés dans la formation pour montrer comment multiplier sa productivité de développement par 2 à 3.
Objectifs de la formation
- Maîtriser les fondamentaux du Machine Learning et du Deep Learning appliqués au développement
- Utiliser les APIs d'IA (OpenAI, Anthropic, Google) et intégrer des LLMs dans ses applications
- Pratiquer le prompt engineering avancé et le fine-tuning de modèles
- Construire des agents IA autonomes avec LangChain, LlamaIndex ou équivalents
- Implémenter des pipelines RAG (Retrieval Augmented Generation)
- Déployer des modèles IA en production (MLOps, monitoring, évaluation)
- Utiliser les outils d'assistance au code IA (Copilot, Cursor, Codeium) de façon experte
Profil des bénéficiaires
- Développeurs full-stack, backend, frontend souhaitant intégrer l'IA
- Ingénieurs logiciel et architectes système
- Tech Leads et CTO souhaitant définir une stratégie IA technique
- Data Engineers souhaitant évoluer vers le ML Engineering
- DevOps souhaitant comprendre le MLOps
- Maîtrise d'un langage de programmation (Python fortement recommandé)
- Connaissance des APIs REST et des services cloud (AWS, GCP ou Azure)
- Notions de base en statistiques et mathématiques
- Git et environnement de développement configuré
- Compte OpenAI ou Anthropic (crédit offert pour les exercices)
Contenu de la formation
IA/ML pour développeurs : fondamentaux
- ML supervisé, non supervisé, reinforcement learning
- Réseaux de neurones et deep learning
- Transformers et architecture des LLMs
- Tokens, embeddings, attention
- Panorama des modèles open source et propriétaires
APIs IA et premiers projets
- OpenAI API
- Anthropic Claude API
- Google Gemini API
- Gestion des clés, rate limits, coûts
- Premier projet : chatbot de A à Z
- Streaming et gestion des erreurs
- Bonnes pratiques sécurité
Prompt Engineering avancé
- Few-shot, chain-of-thought, tree-of-thought
- Structured outputs (JSON mode, function calling)
- Prompt injection et sécurité
- Évaluation et benchmarking de prompts
- Optimisation des coûts
- Atelier intensif
RAG et bases de connaissances IA
- Architecture RAG complète
- Vectorisation et bases vectorielles (Chroma, Pinecone, Qdrant)
- Chunking strategies
- Reranking
- Évaluation RAG (RAGAS)
- Projet : RAG sur une base documentaire custom
Agents IA autonomes et orchestration
- Architecture des agents IA
- LangChain et LangGraph
- Tool calling et function calling
- Multi-agent systems
- Gestion de la mémoire
- Sécurité et guardrails
- Projet : agent autonome avec outils
Fine-tuning et modèles locaux
- Quand fine-tuner vs RAG vs prompt engineering
- Fine-tuning avec l'API OpenAI
- PEFT, LoRA
- Modèles open source (Mistral, Llama)
- Ollama pour le local
- Évaluation de la qualité
MLOps et mise en production
- Architecture de déploiement IA
- Monitoring des LLMs (LangSmith, Langfuse)
- Évaluation continue
- Gestion des coûts en production
- CI/CD pour les pipelines IA
- Sécurité et conformité
- Projet final
Équipe pédagogique
Suivi de l'exécution et évaluation des résultats
- Quiz techniques J1-J3 (x3)
- Projets pratiques (x4) J1-J3
- Projet final déployé J3 fin
Ressources techniques et pédagogiques
- Notebooks Jupyter commentés
- Documentation des APIs
- Guide MLOps pour les LLMs
- Comparatif des frameworks (LangChain vs LlamaIndex vs CrewAI)
- Accès repo GitHub formation 6 mois
Capacité d'accueil
Délai d'accès
Accessibilité
Formation accessible aux personnes en situation de handicap. Contactez-nous pour toute adaptation.