IA Générative – Implémentation IA technique

Parcours Ingénierie

Sprint intensif pour les développeurs amenés à concevoir, intégrer et opérer des produits GenAI. Assemblez des pipelines RAG, orchestrez les prompts, sécurisez les déploiements et supervisez les modèles de bout en bout.

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Cette formation est accessible via le CPF en partenariat avec un organisme certifié.

Certificat, templates d'architecture & kit de démarrage RAG inclus

Un bootcamp orienté ingénierie qui aide les équipes de développement à passer du prototype à la production. Nous couvrons l'architecture de référence GenAI, la génération augmentée par retrieval (RAG), l'orchestration d'agents, les pipelines de déploiement et de monitoring pour livrer des copilotes sécurisés.

Points clés de l'implémentation IA générative

Concevoir l’architecture applicative GenAI et choisir le bon stack (LLMs, bases vectorielles, orchestrateurs).
Construire et optimiser des pipelines RAG (ingestion, embeddings, stratégies de retrieval, évaluation).
Implémenter l’orchestration de prompts, l’appel d’outils et les workflows d’agents avec des garde-fous.
Déployer des services via des APIs REST/gRPC, des endpoints serverless ou des runtimes conteneurisés.
Sécuriser, superviser et optimiser les modèles avec des pratiques AI Ops (observabilité, contrôle des coûts, application des politiques).

Ingénieurs logiciel / ML et architectes solutions construisant des produits GenAI.
Product owners techniques et responsables plateforme en charge des copilotes IA.
Ingénieurs automatisation et équipes MLOps modernisant les stacks IA.
Consultants implémentant des systèmes RAG ou agentiques pour leurs clients.

Compétences solides en Python, familiarité avec les APIs/services cloud et compréhension de base des workflows ML. Les participants apportent leur IDE préféré ; nous fournissons les jeux de données, dépôts et sandbox de déploiement.

Durée : 2 jours (14 heures) – version 3 jours optionnelle avec labs étendus.
Live coding, revues d’architecture, pair programming et ateliers de dépannage.
Dépôts d’exemples (Python + Typescript), templates d’infrastructure et tableaux de bord d’évaluation fournis.

Module 1 – Architecture GenAI & Choix de Stack

Passer en revue les options LLM (OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, open-source), fenêtres de contexte, compromis latence vs. coût, orchestrateurs (LangChain, Semantic Kernel, LlamaIndex) et patterns de déploiement.

Module 2 – Fondamentaux de la Génération Augmentée par Retrieval (RAG)

Pipelines d’ingestion, découpage de documents, sélection d’embeddings, bases de données vectorielles (Pinecone, Redis, pgvector) et recherche hybride. Inclut l’évaluation de la qualité du retrieval.

Module 3 – Orchestration de Prompts & Appel d’Outils

Prompts système, templates dynamiques, sortie structurée, function calling / outils, frameworks d’agents, gestion d’erreurs et garde-fous de sécurité.

Module 4 – Déploiement & Intégration

Exposer la GenAI via des APIs REST/gRPC, intégrer avec la messagerie, automatiser le CI/CD, conteneuriser les workloads et gérer les secrets. Couvre les options serverless et l’ordonnancement GPU.

Module 5 – AI Ops : Monitoring, Évaluation & Gouvernance

Télémétrie, traçage, détection d’hallucinations, boucles de feedback, application des politiques, limitation de débit, analytique d’usage et optimisation des coûts.

Livrable : architecture de référence spécifique à l’équipe et checklist d’implémentation RAG.

Demander le programme détaillé

Compréhension de niveau production des composants du stack GenAI et de leurs points d’intégration.
Pipelines, prompts et templates d’infrastructure réutilisables.
Fiabilité, observabilité et contrôle des coûts améliorés sur l’ensemble des workloads GenAI.
Feuille de route claire pour industrialiser les copilotes tout en respectant les normes de sécurité et de conformité.

Concevoir l’architecture applicative GenAI et choisir le bon stack (LLMs, bases vectorielles, orchestrateurs).
Construire et optimiser des pipelines RAG (ingestion, embeddings, stratégies de retrieval, évaluation).
Implémenter l’orchestration de prompts, l’appel d’outils et les workflows d’agents avec des garde-fous.
Déployer des services via des APIs REST/gRPC, des endpoints serverless ou des runtimes conteneurisés.
Sécuriser, superviser et optimiser les modèles avec des pratiques AI Ops (observabilité, contrôle des coûts, application des politiques).

Ingénieurs logiciel / ML et architectes solutions construisant des produits GenAI.
Product owners techniques et responsables plateforme en charge des copilotes IA.
Ingénieurs automatisation et équipes MLOps modernisant les stacks IA.
Consultants implémentant des systèmes RAG ou agentiques pour leurs clients.

Durée : 2 jours (14 heures) – version 3 jours optionnelle avec labs étendus.
Live coding, revues d’architecture, pair programming et ateliers de dépannage.
Dépôts d’exemples (Python + Typescript), templates d’infrastructure et tableaux de bord d’évaluation fournis.

Module 1 – Architecture GenAI & Choix de Stack

Module 2 – Fondamentaux de la Génération Augmentée par Retrieval (RAG)

Module 3 – Orchestration de Prompts & Appel d’Outils

Prompts système, templates dynamiques, sortie structurée, function calling / outils, frameworks d’agents, gestion d’erreurs et garde-fous de sécurité.

Module 4 – Déploiement & Intégration

Module 5 – AI Ops : Monitoring, Évaluation & Gouvernance

Télémétrie, traçage, détection d’hallucinations, boucles de feedback, application des politiques, limitation de débit, analytique d’usage et optimisation des coûts.

Livrable : architecture de référence spécifique à l’équipe et checklist d’implémentation RAG.

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Compréhension de niveau production des composants du stack GenAI et de leurs points d’intégration.
Pipelines, prompts et templates d’infrastructure réutilisables.
Fiabilité, observabilité et contrôle des coûts améliorés sur l’ensemble des workloads GenAI.
Feuille de route claire pour industrialiser les copilotes tout en respectant les normes de sécurité et de conformité.

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Nos conseillers accompagnent les dirigeants et stratèges pour définir la feuille de route, le mix et le modèle de déploiement adaptés à vos équipes.

+33 (0)7 55 50 66 56

contact@kaischool.fr

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