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.

Demander cette formation Voir le programme
Durée2 jours (14h)
Groupe6-10 devs
NiveauDéveloppeur confirmé
FormatPrésentiel 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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IA pour Développeurs

Formation IA pour développeurs : intégrer un modèle de langage dans une application

Appeler une API de modèle de langage prend dix lignes. Livrer une fonctionnalité qui tienne en production demande de traiter la latence, les coûts, les erreurs, les injections de prompt, l'évaluation de la qualité et la gestion du contexte.

Ces deux jours couvrent ce chemin, avec du code sur vos propres projets. Ils s'adressent à des développeurs confirmés qui veulent industrialiser plutôt que découvrir.

Objectifs

Ce que vous saurez faire
à la fin

Intégrer les SDK OpenAI et Anthropic avec une gestion d'erreurs correcte
Construire une recherche augmentée par récupération sur vos données
Implémenter des appels d'outils et une sortie structurée
Évaluer la qualité d'une fonctionnalité générative
Sécuriser et maîtriser les coûts en production

Programme

Programme
détaillé

2 jours (14h) · Confirmé · deux tiers du temps en pratique sur vos propres cas.

01 · Jour 1, matin

Fondations

  • Modèles, contexte, jetons, températures : ce qui compte en pratique
  • SDK OpenAI et Anthropic : appels, flux, erreurs, reprises
  • Sorties structurées et validation de schéma
  • Appels d'outils : définition, exécution, boucle
02 · Jour 1, après-midi

Recherche augmentée

  • Découpage de documents et stratégies d'indexation
  • Vecteurs et bases : pgvector, Qdrant, alternatives
  • Recherche hybride et reclassement
  • Atelier : une recherche augmentée sur vos documents
03 · Jour 2, matin

Qualité et évaluation

  • Construire un jeu d'évaluation représentatif
  • Mesurer une fonctionnalité générative sans se mentir
  • Détecter les régressions au changement de modèle
  • Traçage et observabilité des appels
04 · Jour 2, après-midi

Production

  • Injection de prompt et données non fiables : défenses concrètes
  • Limitation de débit, mise en cache, réduction des coûts
  • Choix et bascule de modèle, y compris européens
  • Latence perçue et diffusion en continu
  • Atelier : mise en production d'une fonctionnalité sur votre code

En pratique

Public, prérequis
et déroulement

Pour qui

  • Développeurs et développeuses confirmés
  • Directeurs techniques et responsables d'équipe
  • Éditeurs de logiciels qui ajoutent des fonctionnalités génératives

Prérequis

  • Développer quotidiennement, en JavaScript, TypeScript ou Python
  • Connaître les API REST et les bases de données
  • Un ordinateur avec environnement de développement fonctionnel
  • Apporter un projet réel où intégrer une fonctionnalité

Modalités

  • En présentiel dans vos locaux, ou à distance en visioconférence
  • Groupes de quatre à dix personnes, pour que chacun pratique
  • Deux tiers du temps en exercices sur vos propres cas
  • Supports, prompts et modèles remis à l'équipe le jour même

Évaluation et suivi

  • Positionnement en début de session : ce que chacun sait déjà faire
  • Exercices pratiques évalués au fil de la journée
  • Quiz de validation des acquis en fin de formation
  • Attestation de fin de formation et certificat de réalisation
  • Point de suivi à trente jours : ce qui a été mis en place, ce qui bloque

Financement

  • Entre 1 500 et 3 000 euros la journée pour un groupe, selon le programme et la préparation sur vos cas
  • Algomind (Yoomky SASU) est un organisme de formation déclaré sous le numéro 11757627175 auprès du préfet de région Île-de-France. Cet enregistrement ne vaut pas agrément de l'État
  • Pour une prise en charge par votre OPCO, qui exige la certification Qualiopi, la session est dispensée via un organisme partenaire certifié : même formateur, même programme, même contenu
  • Dossier monté avec vous dans les deux cas : programme, devis, convention, émargement, attestation
  • Devis sous 48 heures après l'entretien de cadrage

Délais et accessibilité

Une session se planifie en général sous deux à quatre semaines après l'entretien de cadrage, selon vos disponibilités et le montage du dossier de financement.

Nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Les besoins d'adaptation (supports, rythme, matériel, salle) sont recueillis à l'inscription et traités avec le référent handicap avant la session.

Avant de se parler

Les questions qu'on nous pose
avant de réserver

Quels langages sont utilisés ?

TypeScript et Python, selon le groupe. Les concepts sont identiques et le code est fourni dans les deux langages.

Faut-il des clés d'API ?

Nous fournissons des clés de formation avec un budget suffisant. Si vous préférez vos propres clés, prévoyez quelques euros de consommation sur les deux jours.

Quelle différence avec la formation agents IA ?

Celle-ci couvre l'intégration d'un modèle dans une application. La formation agents IA porte sur des systèmes autonomes multi-étapes, avec orchestration. Elle vient logiquement après.

Dans vos locaux ou à distance

Cette formation vous intéresse
pour vos équipes ?

Dites-nous combien de personnes et sur quels cas : nous vous proposons un programme adapté, une date et un devis sous 48 heures, avec le montage du dossier de financement.

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