Parcours
Le formateur intervient sur les usages techniques de l’IA générative, avec une pratique de solutions RAG, de modèles de langage, d’embeddings, de prompt engineering et d’orchestration agentique. Son parcours comprend la conception d’assistants conversationnels, de workflows automatisés et de systèmes de recherche documentaire enrichie.
Pour les équipes techniques, il apporte une approche centrée sur la transformation d’un besoin métier en prototype fonctionnel : sélection des sources, préparation des données, conception des prompts, appels aux modèles, évaluation des réponses et prise en compte de l’observabilité. Les cas travaillés peuvent porter sur l’automatisation documentaire, la génération de contenus métier ou les assistants internes.
La formation alterne cadrage des cas d’usage, ateliers de conception, développement de composants Python, mise en pratique autour de RAG et analyse des limites des LLM. Les participants progressent vers une architecture exploitable, en identifiant les critères de qualité, de sécurité et de maintenance à prévoir.
Domaines d’expertise
- Azure OpenAI
- LLM et assistants conversationnels
- RAG et recherche documentaire
- Prompt engineering
- Embeddings
- LangChain
- LangGraph
- Évaluation de systèmes IA
Certifications et références
- Databricks Generative AI Engineer – Associate
- IBM Big Data Engineer Certifiate Explorer
Approche pédagogique
- 1Cadrage du besoin métier et des données disponibles
- 2Présentation des composants et limites des LLM
- 3Ateliers de conception de prompts et de chaînes RAG
- 4Développement progressif d’un prototype
- 5Tests de qualité, traçabilité et observabilité
- 6Synthèse des pistes d’industrialisation
Publics accompagnés
- Développeurs Python
- Data scientists
- Ingénieurs IA
- Équipes produit
Secteurs d’intervention
Ses 9 formations
Formation Azure AI et IA générative pour équipes techniques
Un formateur orienté projets pour concevoir des assistants, systèmes RAG et solutions d’IA générative industrialisables.
Formation NLP et traitement automatique du langage avec PyTorch
Transformer des données textuelles en modèles exploitables, de l’exploration des corpus à l’évaluation des prédictions.
Formation deep learning et vision par ordinateur avec PyTorch
Développer une démarche de vision par ordinateur, de la préparation des données à l’évaluation d’un modèle de détection.
Formation évaluation et observabilité des applications LLM
Mettre en place des critères de qualité et une observabilité utile pour faire progresser les applications fondées sur les LLM.
Formation IA agentique pour développeurs à Casablanca
Apprendre à concevoir des agents IA qui raisonnent, appellent des outils et exécutent des workflows métier contrôlés.
Formation RAG et LangChain pour équipes IA à Casablanca
Concevoir des applications RAG capables d’exploiter des documents métier avec des réponses plus pertinentes et traçables.
Formation Docker et déploiement d’applications IA pour DevOps
Un accompagnement pratique pour conteneuriser, déployer et observer des applications data et IA.
Formation Python pour l’analyse de données en entreprise
Des bases Python aux analyses exploitables, avec une approche structurée de préparation et de visualisation des données.
Formation machine learning avec Python pour équipes data
Une formation appliquée au cycle complet de création et d’évaluation de modèles de machine learning avec Python.
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