Cette formation avancee vous positionne au coeur de l’ingenierie IA moderne. Vous apprendrez a creer des solutions completes exploitant les modeles fondateurs (LLM), les architectures RAG avec LangChain et les agents intelligents connectes via MCP, tout en maitrisant l’evaluation, l’optimisation de l’inference et l’orchestration de pipelines ML en production.

Public visé

Data Scientists, Data Analysts, ingénieurs Data, MLOps engineers, développeurs, architectes Data, chefs de projets et product managers spécialisés en IA.

Prérequis

Avoir suivi cette formation, ou en maîtriser les thèmes abordés :

IA - Génération de Modèles

Objectifs pédagogiques

À l’issue de cette formation, vous serez capable de :

Maîtriser les concepts avancés de l’IA moderne (LLM, modèles fondateurs, agents, RAG)
Construire des applications basées sur l’IA avec des modèles fondateurs
Évaluer les modèles produits via différentes méthodologies
Utiliser les RAG et agents intelligents
Mettre en œuvre des optimisations (latence, contexte, surveillance, orchestration)

Programme

Jour 1 - Matin

Introduction à l’ingénierie IA

Histoire et évolution de l’IA
Marchés et nouveaux cas d’usage
Rôle de l’ingénieur IA
Ingénierie des datasets (traitement, enrichissement, augmentation, synthèse)
Stack IA moderne
Comparaison open source vs closed source

Jour 1 - Après-midi

Modèles fondateurs

Processus de création des modèles
Données d’apprentissage et leur préparation
Architecture et dimensionnement
Techniques d’entraînement (transfer learning, fine-tuning, LoRA, PEFT)
Optimisation par quantization

Jour 2 - Matin

Évaluation des modèles

Métriques (entropy, cross-entropy)
Évaluation exacte et benchmarks
Modèles juges et évaluation automatique
Critères d’évaluation métier
Construction d’un pipeline d’évaluation

Jour 2 - Après-midi

Ingénierie de prompt

Techniques de prompting avancées
Apprentissage en contexte (few-shot, chain-of-thought)
Prompting défensif
Sécurité (jailbreaking, injection de prompt)

Jour 3 - Matin

RAG et Agents

Frameworks (LangChain, LlamaIndex)
Architectures RAG
Bases vectorielles (Pinecone, Weaviate, ChromaDB)
Agents intelligents
Protocole MCP (Model Context Protocol)
Gestion de la mémoire

Jour 3 - Après-midi

Production et opérations

Affinage des modèles en production
Optimisation de l’inférence et du serving
Métriques de performance
Surveillance et observabilité
Orchestration de pipelines ML

Modalités d’évaluation des acquis

En cours de formation, par des travaux pratiques. En fin de formation, par un questionnaire d’auto-évaluation.

Voir aussi

Vous serez peut-être intéressés par les formations suivantes :

Formation EAI-ML-300 — IA - Ingénierie et Création de Solutions. Domaine : Intelligence Artificielle. Niveau : Avancé. Durée : 3 jours (21 heures). Mots-clés : machine-learning, intelligence-artificielle, avance, llm, rag, agents, mlops. Cylian Formation, Dijon.