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Formation Technique
2 jours

Formation IA pour Développeurs

Intégrez l'IA générative dans vos applications. APIs, RAG, embeddings, LangChain : tout pour créer des apps IA en production.

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Durée
2 jours (14h)
Groupe
6-10 devs
Niveau
Développeur confirmé
Format
Présentiel privilégié
Pour qui ?

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

Python / TypeScript
Langages
OpenAI SDK
API
Anthropic SDK
API
LangChain
Framework
Pinecone / pgvector
Vector DB
FastAPI / Next.js
Framework
Objectifs pédagogiques

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.

Programme détaillé

2 jours intensifs et pratiques

1
Jour 1 - Matin

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
2
Jour 1 - Après-midi

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
3
Jour 2 - Matin

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
4
Jour 2 - Après-midi

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

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