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, dans la limite des places disponibles.
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
Modalités pédagogiques
- En présentiel à Paris ou à distance ou en classe virtuelle, aux mêmes horaires et avec le même formateur.
- Apports théoriques courts puis ateliers pratiques sur des jeux de données réels, corrigés en direct.
- Formateur praticien de la data en entreprise, groupe limité à 7 participants.
- Supports de cours, jeux de données et corrigés remis à chaque participant.
- Émargement à chaque demi-journée, en salle comme à distance, et certificat de réalisation en fin de formation.
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.
Informations pratiques
Reconnaissance, inscription et accessibilité
Reconnaissance, inscription et accessibilité
Reconnaissance
- Formation non certifiante.
- Une attestation de formation est remise à l'issue de la formation.
Inscription
- Inscription en ligne ou au 01.72.25.40.82.
- Vérification de vos objectifs et des prérequis, puis convention (entreprise) ou contrat (particulier).
- Convocation envoyée avant le démarrage.
- Inter : inscription jusqu'à la veille de la session, dans la limite des places.
- Intra : mise en place sous 3 semaines.
- OPCO : demande à déposer avant le début de la formation.
Accessibilité
- Formation accessible aux personnes en situation de handicap, en présentiel comme à distance.
- Adaptations étudiées avant l'inscription avec notre référent handicap : accessibilité de nos formations.
Une formation finançable
Selon votre situation, cette formation peut être prise en charge par un financeur. Notre équipe vous accompagne dans le montage du dossier et vous fournit devis, programme et convention.
Salarié : Plan de développement des compétences de votre entreprise, avec prise en charge possible par votre OPCO.
Indépendant, dirigeant, profession libérale : Fonds d'assurance formation de votre activité (AGEFICE, FIF PL, FAFCEA…).
Demandeur d'emploi : Aide individuelle à la formation (AIF) de France Travail, sur accord de votre conseiller.
Financement personnel : Paiement en plusieurs fois possible.
CPF : Nos formations ne sont pas certifiantes : elles ne sont pas éligibles au Compte personnel de formation.
Avis sur la formation
Comment cette note est calculée. Moyenne des notes globales attribuées par les participants de cette formation dans le questionnaire de satisfaction remis en fin de session : 4,8 / 5, sessions inter et intra confondues. Tous nos indicateurs de résultats et leur méthode →
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.