Parcours
Le formateur est ingénieur IA avec une expérience concrète de la conception, du développement et de l’industrialisation de solutions fondées sur les modèles de langage. Son parcours couvre notamment Azure OpenAI, les assistants conversationnels temps réel, les architectures multi-agents, le RAG et le déploiement d’API IA.
Cette formation s’adresse aux équipes techniques souhaitant comprendre comment intégrer l’IA générative dans des applications métier. L’intervenant aborde les principes des LLM, les cas d’usage d’Azure OpenAI, l’appel d’outils, les embeddings, la recherche augmentée et les enjeux de latence, de fiabilité et d’observabilité.
Le déroulé alterne apports ciblés, démonstrations et exercices guidés. Les participants manipulent des scénarios de génération de contenu, de recherche documentaire et d’assistants IA, puis structurent les bases d’une architecture adaptée à leur contexte.
Domaines d’expertise
- Azure OpenAI
- LLM et modèles GPT
- RAG et embeddings
- Architectures agentiques
- LangChain et LangGraph
- MCP et tool calling
- FastAPI
- Observabilité des applications LLM
Certifications et références
- Databricks Generative AI Engineer – Associate
- Dataiku MLOps / Generative AI Practitioner
Approche pédagogique
- 1Cadrage des usages techniques et des objectifs de l’équipe
- 2Présentation des concepts essentiels avec exemples applicatifs
- 3Démonstrations d’architectures LLM et RAG
- 4Ateliers de conception et de prototypage guidés
- 5Analyse des critères de qualité, latence et fiabilité
- 6Synthèse des pistes d’industrialisation
Publics accompagnés
- Développeurs
- Ingénieurs IA
- Data scientists
- Architectes logiciels
Secteurs d’intervention
Ses 11 formations
Formation Azure AI et IA générative pour équipes techniques
Développez des applications d’IA générative robustes avec Azure AI, LLM, RAG et architectures agentiques.
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 prompt engineering avancé pour développeurs IA
Apprenez à concevoir des instructions précises, testables et adaptées à des applications IA professionnelles.
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