Formation LLM pour les développeurs – Formation IA
Intégrez les LLM dans vos applications : API, prompt engineering, RAG, fine-tuning et patterns d'architecture IA.
Dates des prochaines sessions
Sessions en présentiel à Paris ou à distance. Inscriptions ouvertes jusqu'à la veille du démarrage.
La formation LLM pour les développeurs aborde sur 2 jours l’intégration des grands modèles de langage dans des applications réelles. Vous acquérez une vision claire des étapes d’un projet de mise en place d’IA générative et des principaux acteurs impliqués. Vous identifiez les différents outils et la complexité de chaque étape d’un projet d’IA générative textuelle : choix de modèle, prompt engineering, architectures RAG (retrieval augmented generation), bases vectorielles, fine-tuning, évaluation et déploiement. À l’issue, vous êtes capable de faciliter la réalisation de projets d’IA générative dans votre métier ou département. Une formation indispensable pour développeurs, architectes et lead techs souhaitant industrialiser l’IA générative dans leur SI.
Objectifs pédagogiques
- Connaître les étapes d'un projet de mise en place d'IA générative et les principaux acteurs impliqués
- Identifier les différents outils et la complexité de chaque étape pour la réalisation d'un projet d'IA générative textuelle
- Faciliter la réalisation de projets d'IA générative dans son métier ou département
2 jours, 14 heures de pratique
Chaque journée alterne apports théoriques courts et ateliers pratiques. Programme ajustable en intra-entreprise.
1 Fondamentaux des LLM et des Transformers
• Module 1 – Introduction au NLP, au Deep Learning et à la Gen AI
• Cas d’utilisation de l’IA générative dans le monde réel
• Module 2 – Les bases des Transformers et des modèles de langage
• Prompt engineering : concevoir des prompts efficaces
• Tokenisation, mécanisme d’attention et embeddings
• Structure et comportement des modèles de langage
2 Intégration des LLM dans les applications
• Appels d’API de modèles (OpenAI, Anthropic, modèles open source)
• Architectures RAG (retrieval augmented generation) et bases vectorielles
• Notions de fine-tuning et d’adaptation de modèles
• Conception d’agents et d’assistants métier
• Évaluation, coûts et bonnes pratiques de mise en production
• Atelier : construction d’un cas d’usage LLM de bout en bout
Profils et prérequis
Profils concernés
- Développeur intégrant des LLM dans des applications
- Architecte logiciel concevant des solutions IA
- Data scientist se spécialisant sur les LLM
Prérequis
- Bonne maîtrise d'un langage de programmation (Python recommandé)
- Notions sur les API REST
Les logiciels et technologies
Les outils que vous manipulerez tout au long de la formation.
Outils d'évaluation des compétences
- Quiz et QCM à la fin de chaque module pour valider l’acquisition des connaissances théoriques.
- Mini-projets guidés (manipulation de DataFrames, visualisation) Auto-évaluation sur la compréhension et la mise en application des concepts.
- Feedback individuel : chaque participant se voit proposer un bilan de ses points forts et axes d’amélioration.
Une formation finançable
Cette formation est éligible aux principaux dispositifs de financement de la formation professionnelle. Notre équipe vous accompagne dans le montage du dossier.
OPCO — Prise en charge par votre opérateur de compétences au titre du plan de développement des compétences de votre entreprise.
Plan de développement — Inscription dans le plan de formation de votre entreprise, en direct avec votre service RH ou formation.
Financement personnel — Tarifs adaptés pour les indépendants et auto-entrepreneurs, paiement en plusieurs fois possible.
FAQ
Quelle est la durée de la formation et sous quels formats est-elle proposée ?
La formation dure 2 jours (14 heures) et se déroule en présentiel ou à distance, en groupe limité à 7 participants pour préserver l'interactivité et la pratique.
Quels sont les prérequis pour suivre cette formation ?
Pour suivre cette formation dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir : Bonne maîtrise d'un langage de programmation (Python recommandé); Notions sur les API REST.
Qu'est-ce qu'une architecture RAG abordée dans la formation ?
Le RAG (retrieval augmented generation) consiste à enrichir les réponses d'un LLM avec des documents récupérés dans une base vectorielle. C'est l'un des patterns clés étudiés en pratique.
Quels outils et API utilise-t-on ?
La formation utilise Python, Hugging Face Transformers pour les modèles pré-entraînés et des API comme OpenAI, ainsi que des bases vectorielles pour les architectures RAG.
Prêt à monter en compétences ?
Inscrivez-vous à l'une de nos sessions programmées, ou optez pour une formation intra sur mesure adaptée à votre équipe.
Une question ? Appelez-nous au 01.72.25.40.82
Cette formation LLM pour les développeurs aborde en 2 jours l’intégration des grands modèles de langage dans des applications réelles. Au programme : appel d’API (OpenAI, Anthropic, modèles open source), prompt engineering avancé, architectures RAG (retrieval augmented generation), bases vectorielles, et notions de fine-tuning. Vous construisez des cas d’usage concrets : chatbot documentaire, assistant métier, agents IA. Une formation indispensable pour développeurs et architectes souhaitant industrialiser l’IA générative.