Module 1 — Comprendre l’écosystème de l’IA générative pour les développeurs
- Panorama des familles de modèles, de leurs capacités, de leurs limites et de leurs usages en contexte applicatif.
- Différences entre complétion, chat, génération structurée, raisonnement guidé, recherche augmentée et exécution d’outils.
- Identification des cas d’usage pertinents pour un produit, un service interne ou un workflow métier.
- Lecture des enjeux de qualité, latence, coût, sécurité et supervision dès la phase de cadrage technique.
- Repérage des conditions de réussite d’un projet IA : finalité métier, données disponibles, parcours utilisateur et critères d’acceptation..
Module 2 — Intégrer une API d’IA dans une application
- Compréhension du fonctionnement d’une API d’IA : authentification, requêtes, paramètres, formats d’entrée et de sortie.
- Structuration des appels dans une architecture applicative : services, middlewares, files d’attente, journalisation et gestion des erreurs.
- Gestion des contextes, messages, rôles et instructions système pour cadrer les comportements attendus.
- Exploitation des sorties textuelles et structurées dans une interface, un back-end ou un processus automatisé.
- Mise en application encadrée autour d’un scénario d’intégration simple dans une application métier ou un outil interne.
Module 3 — Concevoir des prompts fiables et maintenables
- Principes de rédaction de prompts selon l’objectif : génération, transformation, classification, synthèse, extraction ou assistance.
- Techniques de cadrage des réponses : consignes explicites, formats attendus, contraintes métier et critères qualité.
- Gestion des ambiguïtés, du contexte utilisateur et des cas limites pour réduire les réponses inadaptées.
- Méthodes d’itération et de versionnement des prompts dans un cycle de développement.
- Organisation d’une bibliothèque de prompts réutilisables et documentés pour faciliter la maintenance.
- Mise en application encadrée sur l’amélioration progressive d’un prompt selon plusieurs usages.
Module 4 — Produire des réponses structurées et exploitables par le code
- Génération de formats structurés compatibles avec les traitements applicatifs et les interfaces automatisées.
- Validation des sorties, contrôles de cohérence et sécurisation des traitements aval.
- Conception de flux mêlant langage naturel, règles métier et données applicatives.
- Gestion des erreurs de format, des réponses incomplètes et des comportements inattendus.
- Bonnes pratiques pour intégrer des résultats IA dans des formulaires, tableaux de bord, assistants ou workflows internes.
Module 5 — Concevoir des agents et orchestrer des outils
- Définition d’un agent, de son périmètre, de ses responsabilités et de ses limites dans un système logiciel.
- Orchestration d’étapes multiples : compréhension de la demande, planification, appel d’outils, synthèse et restitution.
- Connexion à des fonctions, services ou sources externes pour enrichir les capacités de l’application.
- Gestion des états, mémoires, historiques et règles de déclenchement selon les cas d’usage.
- Encadrement des actions automatiques pour conserver maîtrise, traçabilité et validation humaine quand nécessaire.
- Mise en application encadrée sur un scénario d’agent orienté assistance, recherche ou automatisation.
Module 6 — Exploiter les données et la recherche augmentée
- Principes de la recherche augmentée par la connaissance métier, documentaire ou produit.
- Préparation des contenus : sélection, structuration, segmentation, métadonnées et mise à jour.
- Construction de réponses appuyées sur des sources contrôlées afin d’améliorer la pertinence et de limiter les approximations.
- Choix des contenus à exposer, des niveaux d’accès et des règles de gouvernance associées.
- Évaluation de la qualité des réponses selon la couverture documentaire, la précision et la fraîcheur des informations.
Module 7 — Sécuriser, gouverner et cadrer les usages
- Identification des risques liés aux données sensibles, aux informations confidentielles et aux contenus générés.
- Bonnes pratiques de sécurité : gestion des accès, limitation des entrées, filtrage, journalisation et surveillance.
- Prévention des usages non conformes, des réponses problématiques et des automatisations non maîtrisées.
- Mise en place de garde-fous fonctionnels et techniques adaptés au contexte de l’entreprise.
- Intégration des exigences de conformité, de traçabilité et de responsabilité dans le cycle de vie du projet.
Module 8 — Tester, évaluer et améliorer un système IA
- Définition de critères d’évaluation adaptés aux usages : exactitude, pertinence, robustesse, cohérence et utilité métier.
- Construction de jeux de tests représentatifs incluant cas nominaux, cas ambigus et cas sensibles.
- Comparaison de variantes de prompts, de configurations ou de chaînes de traitement.
- Analyse des écarts de qualité et identification des leviers d’amélioration continue.
- Organisation d’une démarche de recette fonctionnelle et technique spécifique aux composants IA.
- Mise en application encadrée sur une grille simple d’évaluation de réponses générées.
Module 9 — Industrialiser et faire évoluer une brique IA en production
- Intégration dans un cycle de développement : prototypage, validation, déploiement, supervision et maintenance.
- Suivi des performances opérationnelles : coûts, temps de réponse, volumes, incidents et qualité perçue.
- Documentation des composants IA, des dépendances, des prompts et des règles métier associées.
- Stratégies de montée en charge, de continuité de service et de reconfiguration selon l’évolution des besoins.
- Méthodes pour faire évoluer un dispositif IA sans dégrader l’expérience utilisateur ni la stabilité applicative.
- Lecture des bonnes pratiques d’organisation entre équipes produit, technique, métier et conformité.
