Formation · Lovable · AI engineering & applications LLM

Lovable pour les AI engineers

Créer des applications web par prompt : avec Lovable, de l’idée à une app React opérationnelle, avec Supabase, GitHub et déploiement.

Durée
1 jour (7 h)
Format
En ligne ou en présentiel
Langue
Allemand ou anglais
Participants
sessions ouvertes ou intra-entreprise
Attestation
Attestation de participation

Présentation

Cette formation associe Lovable aux processus quotidiens du domaine AI engineering & applications LLM. Les participants travaillent sur des scénarios réalistes et repartent avec des prompts, des workflows et des checklists immédiatement utilisables.

Lovable génère des applications web complètes à partir de descriptions en langage naturel, en s’appuyant sur React, TypeScript, Tailwind CSS et Vite. Au cours de cette formation d’une journée, vous apprenez à formuler vos besoins pour obtenir un code propre et maintenable, à brancher base de données, authentification et stockage via l’intégration Supabase, et à piloter les évolutions par petites itérations plutôt que de tout recommencer à la moindre erreur. Nous suivons des workflows réels : du premier prompt au modèle de données et à la gestion des droits, jusqu’à la mise en ligne sur votre propre domaine.

Pour les développeurs, Lovable prend tout son intérêt lorsque le code généré ne reste pas prisonnier de l’outil. Vous travaillez donc en profondeur avec la synchronisation bidirectionnelle GitHub, relisez le code dans votre propre éditeur, ajoutez des tests et intégrez le projet à votre chaîne d’outils existante si nécessaire. Vous identifiez aussi clairement les limites : Row Level Security, Edge Functions, gestion des secrets, performances et maintenabilité d’une base de code qui grandit. Vous savez ainsi quand Lovable est la voie la plus rapide et quand un développement classique ou un outil de codage agentique s’impose.

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.

La formation se déroule en direct – en ligne dans une classe virtuelle ou en présentiel dans nos salles à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart et Kaiserslautern. Nous pouvons également l’organiser en intra pour votre équipe.

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

Objectifs pédagogiques

  • Vous rédigez des prompts qui amènent Lovable à produire des applications React structurées et maintenables.
  • Vous connectez Supabase pour la base de données, l’authentification et le stockage, et vérifiez la Row Level Security.
  • Vous faites évoluer le design de manière ciblée sans casser ce qui fonctionne déjà.
  • Vous synchronisez vos projets avec GitHub et poursuivez le développement dans votre environnement habituel.
  • Vous développez méthodiquement avec des outils de codage IA des applications RAG, des agents et des fonctions LLM prêts pour la production.
  • Vous rendez la qualité de vos applications LLM mesurable et pilotable grâce à des évaluations automatisées.
  • Vous exploitez vos applications LLM de façon sûre et économique, avec observabilité, protection contre l’injection de prompt et droits maîtrisés.

Programme

Module 1 Fondamentaux et stratégie de prompt
  • Fonctionnement de Lovable : la pile générée avec React, TypeScript, Tailwind CSS et shadcn/ui
  • Décrire ses besoins de façon structurée : public cible, pages, objets métier, rôles
  • Mode chat ou modifications directes : quand planifier, quand construire
  • Exploiter la base de connaissances et les consignes de projet pour des résultats cohérents
Module 2 Back-end avec Supabase
  • Connecter un projet Supabase et faire dériver les tables du prompt
  • Mettre en place l’authentification par e-mail, lien magique et fournisseurs OAuth
  • Comprendre, vérifier et durcir les politiques de Row Level Security
  • Utiliser Edge Functions, buckets de stockage et secrets pour les API externes
Module 3 Itérations de design et qualité de l’interface
  • Édition visuelle des éléments et prompts ciblés sur la mise en page
  • Partir de captures d’écran et de maquettes Figma
  • Garantir responsive design, accessibilité et cohérence du design system
  • Déboguer grâce à la console et revenir à une version antérieure
Module 4 Synchronisation GitHub et workflow professionnel
  • Configurer la synchronisation bidirectionnelle avec un dépôt GitHub
  • Poursuivre le travail en local dans VS Code, Cursor ou Claude Code
  • Mettre en place branches, revues de code et tests pour le code généré
  • Maîtriser dépendances, variables d’environnement et structure du projet
Module 5 Déploiement, exploitation et limites
  • Publier avec l’hébergement Lovable et un domaine personnalisé
  • Déployer autrement : Vercel, Netlify ou votre propre infrastructure
  • Évaluer de façon réaliste consommation de crédits, taille du projet et impasses fréquentes
  • Contrôle sécurité et protection des données avant la mise en production, RGPD compris
Module 6 Atelier pratique : AI engineering & applications LLM
  • Construire des pipelines RAG
  • Automatiser l’évaluation
  • Développer agents et outils
  • Fiabiliser les sorties structurées
  • Observabilité et coûts
  • Contrer l’injection de prompt
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • 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.
  • Règles du jeu pour un usage sûr de l’IA en équipe
  • Vérifier les résultats : faits, sources, tests et principe des quatre yeux
  • Plan d’action personnel pour les 30 prochains jours
  • Questions ouvertes, perspectives et ressources pour aller plus loin

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.

Prérequis

Des bases en développement web (HTML, CSS, JavaScript) et une première pratique de Git sont utiles. Aucune connaissance préalable de React ou de Supabase n’est exigée. 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.

Prérequis techniques

Un ordinateur portable avec un navigateur à jour, un compte Lovable (une offre payante est conseillée pour un usage intensif) ainsi que des comptes gratuits GitHub et Supabase.

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.

Dates proposées

Toutes les dates sont indicatives – votre date souhaitée est toujours possible.

  • mer. 25 novembre 2026 En ligne Demander
  • jeu. 10 décembre 2026 Brême Demander
  • ven. 15 janvier 2027 En ligne Demander
  • mer. 20 janvier 2027 Salzbourg Demander
  • lun. 25 janvier 2027 En ligne Demander
  • jeu. 11 février 2027 Kaiserslautern Demander

Questions fréquentes

Le code généré par Lovable m’appartient-il ?

Oui. Il s’agit de code React et TypeScript standard que vous pouvez transférer dans votre propre dépôt grâce à la synchronisation GitHub. Vous pouvez ensuite le faire évoluer, le tester et le déployer sans dépendre de Lovable. Pendant la formation, nous vous montrons comment organiser cela dès le départ pour éviter tout enfermement propriétaire.

Lovable convient-il à des applications en production ?

Oui pour des prototypes, des MVP, des outils internes et des applications clients de taille raisonnable, à condition de vérifier sérieusement la sécurité et le modèle de données. La Row Level Security de Supabase, la gestion des secrets et la maintenabilité d’un code qui grossit demandent une vraie vigilance. Nous détaillons les contrôles utiles avant une mise en ligne.

Quelle différence avec Cursor ou Claude Code ?

Lovable est un générateur d’applications dans le navigateur, avec une pile imposée, un hébergement intégré et la connexion à Supabase : idéal pour démarrer vite. Cursor et Claude Code travaillent sur n’importe quelle base de code existante, quelle que soit la technologie. Beaucoup d’équipes combinent les deux : lancement dans Lovable, puis suite du développement dans l’éditeur via GitHub.

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.

Combien coûte la formation « Lovable pour les AI engineers » ?

La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 1 jour(s) de formation avec un formateur en direct, les supports de cours, un environnement d’exercice et une attestation de participation.

Puis-je proposer ma propre date ?

Oui. Nos dates sont indicatives. Dans le formulaire, vous pouvez à tout moment indiquer librement la date ou la période souhaitée – nous vérifions les disponibilités et confirmons sous un jour ouvré.

La formation a-t-elle lieu en ligne ou en présentiel ?

Les deux sont possibles : en direct dans une classe virtuelle ou en présentiel à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart ou Kaiserslautern. Nous pouvons aussi l’organiser en intra pour votre équipe.

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