FORMATION IA
Bootcamp GenAI pour Ingénieurs (5 Jours)
Les ingénieurs repartent avec un outil IA interne livré, maîtrisant LLMs, RAG, agents et évaluation en production.
Voir si cette formation est la bonne pour votre équipe, diagnostic gratuit
Lancer le diagnostic →Ce qu'elle couvre
Un bootcamp intensif de cinq jours conçu pour les ingénieurs logiciels qui évoluent vers le développement de produits IA. Les participants construisent et livrent un outil interne complet en utilisant des API LLM, la génération augmentée par récupération et des workflows agentiques. Chaque journée combine des blocs conceptuels courts avec des ateliers de codage étendus, aboutissant à une démo live d'un produit fonctionnel. L'évaluation, l'observabilité et les pratiques de déploiement responsable sont intégrées tout au long du programme.
À l'issue, vous saurez
- Intégrer plusieurs fournisseurs LLM via API et gérer les prompts, fenêtres de contexte et coûts en tokens de manière programmatique
- Construire un pipeline RAG de qualité production avec des stratégies de chunking, des modèles d'embedding et un vector store tel que Qdrant ou Weaviate
- Implémenter un workflow d'agent utilisant tool-calling et multi-step reasoning pour automatiser une tâche interne réelle
- Évaluer une application LLM à l'aide de frameworks de scoring automatisés et interpréter les modes de défaillance
- Déployer et surveiller un outil interne complet alimenté par l'IA avec observabilité de base et guardrails en place
Sujets abordés
- Intégration d'API LLM (OpenAI, Anthropic, Mistral, modèles open-source)
- Prompt engineering et conception de sorties structurées
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) : chunking, embeddings, vector stores
- Patterns d'agent : tool use, function calling, multi-step reasoning
- Frameworks d'évaluation LLM : RAGAS, UpTrain, custom scorers
- Observabilité et tracing en production (LangSmith, Langfuse)
- Guardrails, couches de sécurité et gestion des coûts
- Déployer un outil IA interne end-to-end : de la conception au déploiement
Modalité
Dispensé en personne ou en direct virtuel sur cinq jours consécutifs, environ sept à neuf heures par jour incluant les pauses. Le format comprend environ 25 % d'apports conceptuels dirigés par l'instructeur et 75 % de travaux pratiques de codage. Les participants travaillent sur un dépôt de projet partagé dès le premier jour et déploient leur outil d'ici la fin du cinquième jour. Les matériaux comprennent un dépôt GitHub privé, des environnements de développement cloud préconfigurés, des clés API pour les principaux fournisseurs et un document d'architecture de référence. La livraison à distance nécessite une connexion Internet stable et un ordinateur portable performant ; des Codespaces cloud sont fournis pour éliminer les frictions de configuration locale.
Ce qui fait que ça marche
- Prédéfinir la portée du projet capstone avant le premier jour pour que les participants se concentrent sur la construction plutôt que sur les décisions
- Assigner un coach technique pour quatre à six participants afin de fournir un support de débogage en temps réel pendant les séances de travaux pratiques
- Organiser une démo externe en direct ou un examen des parties prenantes à la fin du cinquième jour pour créer une véritable pression de déploiement
- Fournir un canal asynchrone post-bootcamp de 30 jours (Slack ou Discord) pour que les ingénieurs puissent poser des questions au fur et à mesure qu'ils étendent leurs outils
Erreurs fréquentes
- Traiter le bootcamp comme une théorie d'abord et différer le codage jusqu'à tard dans la semaine, laissant un temps insuffisant pour déployer un outil fonctionnel
- Ignorer les modules d'évaluation et d'observabilité parce qu'ils semblent secondaires, puis avoir du mal à déboguer les défaillances LLM en production
- Choisir une portée de projet capstone trop ambitieuse qui ne peut pas être complétée en cinq jours, ce qui entraîne du découragement
- Négliger la gestion des coûts et la gestion des limites de débit, ce qui entraîne des factures API surprises et des prototypes cassés après le bootcamp
Quand NE PAS suivre cette formation
Ce bootcamp ne convient pas si l'équipe d'ingénierie n'a zéro expérience en Python ou si l'organisation ne peut pas fournir de données internes réelles et un cas d'usage plausible pour le capstone, sans un problème concret à résoudre, les travaux pratiques perdent leur ancrage pratique et les participants se retrouvent avec des démonstrations jouets plutôt que des compétences transférables.
Fournisseurs à considérer
Sources
Cas d'usage que cette formation débloque
- Génération et revue de code assistées par IAAccélérez la livraison logicielle grâce à l'autocomplétion de code, la génération de boilerplate et la revue automatisée des PR.
- Assistant Intelligent de Migration de CodeAccélérez les migrations de bases de code entre langages, frameworks ou architectures grâce à l'IA générative.
- Agent IA de Service Client OmnicanalAutomatisez les demandes clients sur le chat, l'e-mail et la voix pour les équipes support retail.
- Assistant de Recherche Juridique par IAAccélérez la recherche juridique en faisant remonter instantanément jurisprudences, textes de loi et citations pertinentes.
- Recherche et Analyse Automatisées par IAAccélérez la recherche et la rédaction d'analyses en synthétisant plusieurs sources grâce à la GenAI.
- Génération automatique de cas de test et détection de régressions UIGénérez automatiquement des cas de test à partir des spécifications et détectez les régressions d'interface pour vos équipes d'ingénierie.
Autres formations à ce niveau
Cette formation fait partie d'un catalogue Data & IA construit pour les leaders sérieux sur l'exécution. Lancez le diagnostic gratuit pour voir quelles formations sont prioritaires pour votre équipe.