Formation AI Agents & LLM : Devenez AI Engineer
Maîtrisez les LLM, RAG et AI Agents et créez des applications IA avancées
Notre formation intensive vous permet de maîtriser les AI Agents, les modèles LLM, le prompt engineering et les systèmes RAG pour concevoir des applications IA avancées.
Apprenez en pratiquant à construire des applications IA réelles : chatbots intelligents, systèmes multi-agents et solutions déployées dans le cloud.
Grâce à un programme 100% pratique basé sur des projets concrets, vous développerez les compétences clés pour devenir AI Engineer, LLM Developer ou AI Consultant.
• Construire des assistants IA intelligents avec GPT, Claude et Gemini
• Développer des systèmes RAG avec bases vectorielles
• Créer des agents autonomes et multi-agents
• Déployer des applications IA en production (API, Cloud, Docker)
Parcours de la formation AI Agents & LLM
Fondamentaux des LLM & Prompt Engineering
RAG & Systèmes de gestion des connaissances
Agents IA & Systèmes multi-agents
Production & Déploiement
Programme de la formation AI Agents & LLM (60H)
Introduction aux LLM & SetupSéance 1 - 4 H
- Introduction à l’intelligence artificielle générative
- Comprendre les LLM et l’architecture Transformer
- Écosystème des modèles (GPT, Claude, Gemini)
- Installation et configuration de l’environnement de développement
APIs en PratiqueSéance 2 - 4 H
- Introduction aux APIs (OpenAI, Anthropic, Google)
- Bonnes pratiques d’utilisation des LLM
- Comprendre temperature, streaming et async
- Gérer les erreurs
- Optimiser les requêtes
Prompt Engineering AvancéSéance 3 - 4 H
- Utiliser zero-shot, few-shot et chain-of-thought
- Créer des system prompts et faire du role-playing
- Générer des outputs structurés en JSON
- Créer des templates réutilisables
Projet — Assistant Personnel IASéance 4 - 4 H
- Créer un chatbot GPT-4 avec mémoire conversationnelle
- Gérer le contexte multi-tours
- Construire une interface CLI propre
Embeddings & Vector DatabasesSéance 5 - 4 H
- Comprendre les embeddings textuels
- Mettre en place Pinecone et ChromaDB
- Indexer des documents
- Effectuer une recherche par similarité cosine
RAG Pipeline CompletSéance 6 - 4 H
- Utiliser des doc loaders (PDF, Word, Web)
- Appliquer des stratégies de chunking
- Créer une retrieval chain avec LangChain
- Évaluer la pertinence des réponses
Projet — Chatbot DocumentaireSéance 7 - 4 H
- Construire un système RAG complet
- Ingérer des PDFs d’entreprise
- Répondre aux questions avec des sources citées
Intro Agents & LangGraphSéance 8 - 4 H
- Comprendre ce qu’est un AI Agent
- Appliquer le pattern ReAct
- Utiliser les state machines avec LangGraph
- Créer un premier agent avec tool calling
Outils, Mémoire & State MachinesSéance 9 - 4 H
- Définir des custom tools (search, calcul, API)
- Gérer la mémoire court et long terme
- Créer des workflows conditionnels avec LangGraph
Agent Autonome avec ToolsSéance 10 - 4 H
- Créer un agent qui raisonne en boucle
- Gérer les erreurs et les retries
- Mettre en place le logging et l’observabilité
CrewAI — Multi-Agent TeamsSéance 11 - 4 H
- Définir des rôles spécialisés (Researcher, Writer, Reviewer)
- Déléguer des tâches entre agents
- Créer des workflows séquentiels et parallèles
Projet — Système Multi-AgentSéance 12 - 4 H
- Construire un système de support client
- Créer des agents spécialisés (Triage, Expert Technique, Rédacteur)
- Mettre en place une collaboration en temps réel
FastAPI + React FrontendSéance 13 - 4 H
- Créer une API REST avec streaming SSE
- Construire une interface React moderne
- Gérer l’authentification JWT
- Mettre en place le rate limiting et la gestion des coûts
Docker, Cloud & DéploiementSéance 14 - 4 H
- Mettre en place la containerisation avec Docker
- Déployer sur AWS EC2, Vercel ou Railway
- Mettre en place le monitoring avec LangSmith
- Sécuriser les agents
Projet Final — App IA ComplèteSéance 15 - 4 H
- Intégrer LLM, RAG et agent autonome
- Créer une interface React
- Déployer dans le cloud
Objectifs de la formation AI Agents & LLM
Comprendre les fondamentaux des LLM et de l’IA générative
Vous aurez l’opportunité de comprendre le fonctionnement des modèles de langage et de l’architecture Transformer pour mieux exploiter les outils d’intelligence artificielle modernes.
Maîtriser les APIs et le Prompt Engineering
Vous apprendrez à interagir avec les APIs IA et à concevoir des prompts efficaces pour obtenir des résultats précis et optimisés.
Développer des systèmes intelligents basés sur les données
Vous serez capable d’utiliser les embeddings et les bases vectorielles pour structurer et exploiter les données de manière intelligente.
Concevoir des systèmes RAG performants
Vous apprendrez à créer des systèmes de génération augmentée par la recherche pour construire des applications IA basées sur vos propres documents.
Créer des AI Agents et systèmes multi-agents
Vous développerez des agents autonomes capables d’interagir, collaborer et exécuter des tâches complexes de manière intelligente.
Déployer des applications IA en production
Vous serez capable de transformer vos projets IA en applications complètes et déployées grâce aux outils modernes de développement et de cloud.
Technologies
