Développement & technique · AI engineering & applications LLM

Formations IA pour les AI engineers

L’AI engineering est la discipline qui transforme les modèles de langage en produits fiables : assistants conversationnels, analyse de documents, génération augmentée par la recherche, agents dotés d’outils et fonctions d’IA intégrées aux applications existantes. Le code qui entoure le modèle est souvent plus exigeant que l’appel au modèle lui-même, car versionnage des prompts, sorties structurées, évaluation, maîtrise des coûts, latence, observabilité et protection contre l’injection de prompt font la différence en production. Les assistants de codage IA et les agents accélèrent précisément ce travail, de la construction de pipelines d’évaluation aux définitions d’outils et serveurs MCP, jusqu’à l’analyse des erreurs dans les traces. Vous apprendrez à développer méthodiquement des applications LLM avec l’IA, à rendre leur qualité mesurable et à les exploiter de façon sûre, économique et conforme.

À qui s’adresse cette formation ?

  • Développeurs intégrant des fonctions LLM dans leurs produits
  • AI engineers et machine learning engineers
  • Data scientists spécialisés en IA générative
  • Équipes backend et plateforme fournissant l’infrastructure IA
  • Product owners techniques responsables de fonctionnalités IA

Les défis concrets que nous traitons

  • Des prototypes brillants en démonstration mais d’une qualité irrégulière en production
  • L’absence d’évaluation systématique qui rend risquée toute modification de prompt ou de modèle
  • Des coûts, une latence et des limites de débit qui dérapent avec la montée en charge
  • De nouveaux risques liés à l’injection de prompt, aux fuites de données et aux agents trop privilégiés

Cas pratiques de votre domaine

Construire des pipelines RAG

Implémenter ingestion, découpage, embeddings, recherche vectorielle, recherche hybride et reranking, et générer des réponses sourcées en respectant les droits d’accès des documents d’origine lors de la récupération.

Automatiser l’évaluation

Créer des jeux de test avec réponses attendues, définir des métriques de pertinence, de fidélité et de format, calibrer une évaluation LLM-as-a-judge et l’exécuter en CI à chaque changement de prompt ou de modèle.

Développer agents et outils

Concevoir définitions d’outils et serveurs MCP, implémenter des boucles d’agent avec planification, appels d’outils et conditions d’arrêt, et prévoir droits et validation humaine pour les actions lourdes de conséquences.

Fiabiliser les sorties structurées

Définir des schémas JSON pour les réponses du modèle, valider les sorties, mettre en place des stratégies de relance en cas d’erreur et rendre robustes les tâches d’extraction comme les données de factures ou de contrats.

Observabilité et coûts

Collecter traces, consommation de tokens, latences et taux d’erreur, analyser les conversations problématiques et réduire les coûts grâce au cache, au routage entre modèles et à la réduction du contexte.

Contrer l’injection de prompt

Tester des scénarios d’attaque via documents, pages web ou résultats d’outils manipulés, filtrer entrées et sorties, restreindre les droits des agents et intégrer durablement des tests de red teaming au pipeline.

Projets pratiques possibles

Assistant documentaire sourcé

Un chat RAG sur des documents internes, avec citations, boutons de retour et page d’évaluation qui suit la qualité des réponses sur un jeu de questions.

Banc d’évaluation

Un outil en ligne de commande qui exécute des variantes de prompts sur un jeu de test, note les résultats et met clairement en évidence les écarts entre versions.

Extracteur de documents

Un service qui reçoit des PDF, en extrait des données structurées selon un schéma JSON, les valide et signale les cas incertains pour vérification manuelle.

Les 11 formations pour les AI engineers

Vibe & agentic coding (11)

Protection des données & conformité

Les applications LLM traitent souvent des données personnelles et confidentielles : vous apprenez à situer les exigences de l’AI Act européen en matière de transparence et de niveaux de risque, à concevoir des flux conformes au RGPD avec contrats de sous-traitance et politiques d’effacement, à gérer les clés d’API en sécurité et à respecter les licences des modèles et jeux de données.

Prérequis

Vous avez de solides compétences en programmation, idéalement en Python ou TypeScript, et l’habitude des API ; une première expérience des API de LLM est utile sans être indispensable.

Questions fréquentes

Qu’est-ce qui distingue l’AI engineering du machine learning classique ?

En machine learning classique, vous entraînez vos propres modèles sur vos propres données. En AI engineering, vous exploitez le plus souvent des modèles de langage préentraînés via API ou hébergés en interne, et vous vous concentrez sur le contexte, la recherche documentaire, les outils, l’évaluation et l’exploitation. Les compétences en génie logiciel priment alors sur la statistique. C’est précisément l’angle de cette formation.

Comment savoir si notre application LLM est suffisamment bonne ?

Grâce à un jeu d’évaluation composé de questions réalistes et de résultats attendus, à une combinaison de contrôles à base de règles, d’évaluation LLM-as-a-judge et de vérifications humaines par échantillon, ainsi qu’à un suivi en production. L’essentiel est d’exécuter ces évaluations automatiquement à chaque modification. Vous mettez en place un tel dispositif pendant la formation.

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