Fondamental
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Introduction
- Panorama de l’écosystème : fournisseurs d’API, modèles ouverts, SDK
- Fonctionnement d’un LLM : modèle, contexte, tokens
- Choisir un modèle : qualité, latence, coût
- Cas d’usage et anti-patterns : ce que l’IA apporte (ou pas) à une application
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Les fondamentaux de l’intégration
- Premier appel API : messages, rôles, prompt système
- Paramètres de génération : température, longueur, streaming
- Gérer une conversation : historique, fenêtre de contexte
- Le prompt comme du code : templates, versionnement, revue
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Des sorties exploitables
- Sorties structurées : JSON, schémas, validation
- Extraction de données à partir de documents : PDF, fichiers structurés, images
- Classification, résumé et transformation de contenu
- Gérer les sorties non conformes : correction, rejeu, repli
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Connecter le modèle au système
- Tool use : exposer les fonctions de l’application au modèle
- La boucle agentique : raisonnement, actions, observations
- Workflows multi-étapes : chaînage, parallélisation, orchestration
- Workflow déterministe ou agent autonome : critères de choix
- MCP côté application : consommer et exposer des outils
IA
Formation Intégrer l’IA dans ses applications - Les fondamentaux
Ajoutez des fonctionnalités basées sur les LLM à vos applications, fiables, testables et maîtrisées en coût.
3 jours (21h)
1 à 8 personnes
de janvier 2023 à ce jour.
Théorie - 40%
Pratique - 60%
Prix de la formation
À partir de
2190 € HTpar participant
Pour toute demande intra-entreprise, vous pouvez bénéficier jusqu'à -50% sur une formation.
Prochaine(s) session(s)
Du 25/01/2027
au 27/01/2027
Formation Intégrer l'IA dans ses applications (PDF, 680 Ko)
Certification QUALIOPI (PDF, 210 KO)
Conditions Générales de Vente
Toutes nos formations sont disponibles en présentiel (Bordeaux, Paris, Toulouse, Lyon, Marseille, Lille) ou à distance.
Description formation Intégrer l’IA dans ses applications
L’arrivée des grands modèles de langage (LLM) accessibles par API transforme en profondeur ce qu’une application peut offrir : compréhension du langage naturel, extraction de données à partir de documents, agents capables d’agir sur le système, interfaces conversationnelles. Bien intégrées, ces capacités créent des fonctionnalités jusqu’ici inaccessibles, fiables et maîtrisées en coût. Mal intégrées, elles produisent des fonctionnalités imprévisibles, lentes, coûteuses et impossibles à tester.
La formation Intégrer l’IA dans ses applications est conçue pour les développeurs souhaitant ajouter des fonctionnalités basées sur les LLM dans leurs applications. Elle aborde d’abord les fondamentaux : appels API, prompts système, sorties structurées et validation. Elle déroule ensuite les capacités qui font la valeur d’une application IA : connecter le modèle au système avec le tool use, construire une boucle agentique, ancrer le modèle dans les données avec le RAG, traiter des entrées multimodales (documents, images, audio). Elle traite enfin ce qui distingue un prototype d’un produit : évaluation et non-régression, fiabilisation, sécurité, maîtrise des coûts, latence et observabilité.
La formation s’appuie sur des éléments théoriques mais également des démonstrations et des travaux pratiques pour assurer une maîtrise complète de l’intégration de l’IA dans une application.
Pour qui ?
Cette formation s’adresse à des développeurs souhaitant intégrer des fonctionnalités basées sur les grands modèles de langage dans leurs applications : extraction de données, interfaces conversationnelles, agents, recherche sémantique, traitement de documents. Elle vise la construction de fonctionnalités IA fiables, testables et maîtrisées en coût.
Prérequis
- Maîtriser les bases de la programmation et d’au moins un langage (Java, Kotlin, TypeScript, Python…)
- Connaître les principes des API HTTP/REST et le format JSON
- Aucune expérience préalable des API d’IA n’est requise
Objectifs pédagogiques
- Comprendre le fonctionnement des LLM et l’écosystème des API d’IA
- Savoir choisir un modèle selon la qualité, la latence et le coût
- Maîtriser les fondamentaux de l’intégration : appels API, prompt système, conversation
- Savoir obtenir des sorties structurées fiables et les valider
- Savoir connecter le modèle au système avec le tool use
- Savoir concevoir une boucle agentique et des workflows multi-étapes
- Savoir ancrer le modèle dans les données de l’application : RAG et recherche
- Savoir traiter des entrées multimodales : documents, images, audio
- Savoir évaluer une fonctionnalité IA et prévenir les régressions
- Savoir fiabiliser et sécuriser : garde-fous, prompt injection, données sensibles
- Comprendre les enjeux de production : coûts, latence, observabilité
Programme formation Intégrer l’IA dans ses applications
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Ancrer le modèle dans les données
- Les limites du contexte et le besoin d’ancrage
- Embeddings et recherche sémantique
- Chunking, indexation et bases vectorielles
- Assembler un RAG : contexte, citations des sources, limites
- Alternatives et compléments : recherche agentique, contexte long
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Le multimodal
- Vision : analyse d’images et de documents
- Audio : transcription, dictée vocale et pipelines STT
- Arbitrer entre traitement natif du modèle et service dédié
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Évaluer et fiabiliser
- Hallucinations, dérives et non-déterminisme : tester l’imprévisible
- Les évals : jeu de cas, assertions, LLM juge
- Non-régression sur les prompts et les changements de modèle
- Garde-fous : validation, repli, intervention humaine
- Sécurité : prompt injection, usages détournés, modération
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Mettre en production
- Maîtriser les coûts : choix du modèle, cache de prompt, traitement par lots
- Latence et expérience utilisateur : streaming, affichage progressif
- Observabilité : journalisation, traces, suivi de la qualité en production
- Confidentialité : données client, conformité, conditions des fournisseurs
- Conclusion
Modalités d'accueil
Café offert
Repas du déjeuner inclus dans le tarif de la formation
Parking
Les autres formations IA
Développeur augmenté par l'IA
à partir de
1490 €
Product Owner augmenté par l'IA
à partir de
1390 €
