Formation IA pour développeurs (intégration API OpenAI, agents, etc.)

Programme détaillé

9 modules, construits autour de vos cas réels.

Durée recommandée ≈ 28 à 42 heures, modulable selon le rythme du groupe et vos contraintes intra-entreprise.

1. 01Comprendre l'écosystème de l'IA générative côté développeur

   Chapitres

   • Distinguer les familles de modèles (génération de texte, embeddings, vision, audio) selon leurs capacités et leurs limites en contexte applicatif.
   • Comparer les modes d'interaction : complétion, chat, génération structurée, raisonnement guidé, recherche augmentée et appel d'outils.
   • Identifier les cas d'usage pertinents pour un produit, un service interne ou un workflow métier.
   • Évaluer dès le cadrage les contraintes de qualité, de latence, de coût par token et de supervision.
   • Cadrer les conditions de réussite d'un projet IA : finalité métier, données disponibles, parcours utilisateur et critères d'acceptation.
2. 02Intégrer une API d'IA dans une application

   Chapitres

   • Comprendre le fonctionnement d'une API OpenAI : authentification par clé, endpoints, paramètres de requête, formats d'entrée et de sortie.
   • Maîtriser les paramètres de génération : temperature, top_p, max_tokens, stop sequences et leur effet sur les réponses.
   • Structurer les appels dans une architecture applicative : services, middlewares, files d'attente, gestion des erreurs et retries.
   • Gérer les messages, rôles et instructions système pour cadrer le comportement attendu du modèle.
   • Exploiter le streaming des réponses et la gestion des timeouts pour fluidifier l'expérience utilisateur.
   • Mettre en application un scénario d'intégration encadré dans un outil interne ou une application métier.
3. 03Concevoir des prompts fiables et maintenables

   Chapitres

   • Rédiger des prompts selon l'objectif : génération, transformation, classification, synthèse, extraction ou assistance.
   • Cadrer les réponses par des consignes explicites, des formats attendus et des contraintes métier.
   • Maîtriser les techniques few-shot, chain-of-thought et l'usage d'exemples pour stabiliser les sorties.
   • Gérer les ambiguïtés, le contexte utilisateur et les cas limites pour réduire les réponses inadaptées.
   • Organiser une bibliothèque de prompts versionnés, documentés et testables dans le cycle de développement.
4. 04Produire des réponses structurées exploitables par le code

   Chapitres

   • Générer des sorties JSON avec le mode structured outputs et un schéma de validation explicite.
   • Valider les réponses, contrôler leur cohérence et sécuriser les traitements en aval.
   • Concevoir des flux mêlant langage naturel, règles métier et données applicatives.
   • Gérer les erreurs de format, les réponses incomplètes et les comportements inattendus du modèle.
   • Intégrer les résultats IA dans des formulaires, tableaux de bord, assistants ou workflows internes.
   • Mettre en application l'extraction structurée sur un jeu de documents métier.
5. 05Concevoir des agents et orchestrer des outils

   Chapitres

   • Définir un agent, son périmètre, ses responsabilités et ses limites dans un système logiciel.
   • Mettre en place le function calling et le tool calling pour connecter le modèle à des fonctions et services externes.
   • Orchestrer des étapes multiples : compréhension de la demande, planification, appel d'outils, synthèse et restitution.
   • Gérer les états, la mémoire de conversation et les règles de déclenchement selon les cas d'usage.
   • Encadrer les actions automatiques pour conserver traçabilité et validation humaine quand nécessaire.
   • Mettre en application un agent orienté assistance, recherche documentaire ou automatisation.
6. 06Exploiter les embeddings et la recherche augmentée

   Chapitres

   • Comprendre le principe du RAG : vectorisation, recherche par similarité et injection de contexte dans le prompt.
   • Préparer les contenus : sélection, segmentation en chunks, métadonnées et stratégie de mise à jour.
   • Configurer une base vectorielle et indexer les sources documentaires métier.
   • Construire des réponses appuyées sur des sources contrôlées pour limiter les hallucinations.
   • Évaluer la qualité de la recherche selon la couverture documentaire, la précision et la fraîcheur des informations.
7. 07Sécuriser et gouverner les usages

   Chapitres

   • Identifier les risques liés aux données sensibles, aux informations confidentielles et aux contenus générés.
   • Maîtriser les bonnes pratiques de sécurité : gestion des clés API, limitation des entrées, filtrage et journalisation.
   • Prévenir les injections de prompt et les usages détournés du système.
   • Mettre en place des garde-fous fonctionnels et techniques adaptés au contexte de l'entreprise.
   • Intégrer les exigences de conformité, de traçabilité et de responsabilité dans le cycle de vie du projet.
8. 08Tester, évaluer et améliorer un système IA

   Chapitres

   • Définir des critères d'évaluation adaptés : exactitude, pertinence, robustesse, cohérence et utilité métier.
   • Construire des jeux de tests représentatifs incluant cas nominaux, cas ambigus et cas sensibles.
   • Comparer des variantes de prompts, de modèles ou de chaînes de traitement.
   • Analyser les écarts de qualité et identifier les leviers d'amélioration continue.
   • Mettre en application une grille d'évaluation sur un ensemble de réponses générées.
9. 09Industrialiser et faire évoluer une brique IA en production

   Chapitres

   • Intégrer la brique IA dans un cycle de développement : prototypage, validation, déploiement et supervision.
   • Suivre les performances opérationnelles : coûts par appel, temps de réponse, volumes, incidents et qualité perçue.
   • Mettre en place le caching, le rate limiting et la gestion des quotas pour maîtriser les coûts.
   • Documenter les composants IA, les dépendances, les prompts et les règles métier associées.
   • Faire évoluer un dispositif IA sans dégrader l'expérience utilisateur ni la stabilité applicative.
   • Organiser la collaboration entre équipes produit, technique, métier et conformité.