Formation IA pour Développeurs
Intégrez l'IA générative dans vos applications. APIs, RAG, embeddings, LangChain : tout pour créer des apps IA en production.
Développeurs voulant intégrer l'IA
- Développeurs backend et fullstack
- Lead Developers et Tech Leads
- CTO et architectes
- Développeurs Python ou JavaScript/TypeScript
- Ingénieurs data voulant passer aux LLM
Prérequis : Savoir coder en Python ou TypeScript. Connaître les bases des APIs REST. Avoir déjà utilisé ChatGPT.
Stack technique
Ce que vous saurez faire après
Appeler les APIs LLM
OpenAI, Anthropic, Mistral : maîtrisez les SDKs.
Implémenter du RAG
Connectez vos données à un LLM intelligemment.
Gérer les embeddings
Recherche sémantique et vector databases.
Structurer les outputs
JSON, function calling, outputs typés.
Sécuriser vos apps
Prompt injection, validation, garde-fous.
Optimiser les coûts
Tokens, caching, choix de modèle.
2 jours intensifs et pratiques
Fondamentaux LLM pour développeurs
- Architecture des LLM : comprendre ce qu'il se passe sous le capot
- APIs OpenAI, Anthropic, Mistral : différences et choix
- Tokens, contexte, pricing : optimiser ses appels
- Prompt engineering avancé pour le code
Intégration pratique
- SDK Python/TypeScript pour OpenAI et Anthropic
- Streaming, retry, gestion des erreurs
- Structurer les outputs (JSON, function calling)
- TP : créer un assistant conversationnel
RAG et embeddings
- Qu'est-ce que le RAG et pourquoi l'utiliser
- Embeddings : théorie et pratique
- Vector databases : Pinecone, Weaviate, pgvector
- TP : créer un chatbot sur votre documentation
Aller plus loin
- Fine-tuning vs RAG : quand utiliser quoi
- Évaluation et monitoring des applications LLM
- Sécurité : prompt injection, garde-fous
- Projet final : application IA complète
Prêt à intégrer l'IA dans vos apps ?
Passez de utilisateur à développeur d'applications IA.
Demander cette formation