Parcours
Le formateur travaille sur des applications reposant sur des LLM, des systèmes RAG et des architectures agentiques. Il utilise le prompt engineering dans des contextes de génération, de recherche documentaire, de déclenchement d’outils et d’interactions conversationnelles temps réel.
L’angle de cette formation porte sur la qualité des instructions adressées aux modèles de langage. Les participants apprennent à clarifier un objectif, structurer un contexte, définir des contraintes, exploiter des sorties structurées et évaluer les réponses produites par un modèle.
Les ateliers s’appuient sur des cas proches des besoins d’une équipe de développement : assistant métier, extraction d’information, génération de contenu contrôlée ou enchaînement d’actions. Le formateur aide les participants à transformer des essais ponctuels en pratiques de conception plus reproductibles.
Domaines d’expertise
- Prompt engineering
- LLM
- Azure OpenAI
- ChatGPT
- Sorties structurées
- Tool calling
- RAG
- Évaluation de réponses LLM
Certifications et références
- Databricks Generative AI Engineer – Associate
- Dataiku MLOps / Generative AI Practitioner
Approche pédagogique
- 1Identification des tâches et résultats attendus
- 2Décomposition des instructions et du contexte utile
- 3Construction de modèles de prompts réutilisables
- 4Mise en pratique sur des scénarios métier
- 5Comparaison et évaluation des réponses obtenues
- 6Formalisation de recommandations pour l’équipe
Publics accompagnés
- Développeurs
- Ingénieurs IA
- Product owners techniques
- Data scientists
Secteurs d’intervention
Ses 11 formations
Formation prompt engineering avancé pour développeurs IA
Apprenez à concevoir des instructions précises, testables et adaptées à des applications IA professionnelles.
Formation NLP appliqué aux données textuelles avec Python
Transformez des textes, logs ou documents en informations exploitables avec les méthodes du NLP.
Formation deep learning appliqué à la vision par ordinateur
Concevez et évaluez des modèles de vision par ordinateur pour extraire de l’information à partir d’images.
Formation MLOps et déploiement de modèles de machine learning
Passez du prototype data au service IA déployable, testable et maintenable.
Formation évaluation, sécurité et observabilité des LLM
Mesurez la qualité des réponses LLM et rendez les comportements de vos applications plus observables.
Formation conception et orchestration d’agents IA
Structurez des agents IA capables d’appeler des outils et d’exécuter des workflows métiers contrôlés.
Formation développement d’applications RAG avec LangChain
Développez des applications RAG capables de répondre à partir de données métier fiables et contextualisées.
Formation Git et GitHub pour équipes de développement
Adoptez des pratiques Git claires pour versionner, relire et intégrer le code au sein d’une équipe.
Formation machine learning avec Python pour équipes data
Construisez, évaluez et interprétez des modèles de machine learning adaptés à des problèmes métier concrets.
Formation Python pour l’analyse de données des analystes
Passez de fichiers de données bruts à des analyses reproductibles avec Python, Pandas et des visualisations utiles.
Formation Azure AI et IA générative pour équipes techniques
Développez des applications d’IA générative robustes avec Azure AI, LLM, RAG et architectures agentiques.
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