Formation LLM et IA Générative - Concevez, Personnalisez et Déployez des Modèles Puissants au Service de vos Usages
- Prix
- Durée
- Nombre d'heures
Nos sessions sont garanties dès 1 inscrit (sauf cas de force majeure).
description de la Formation LLM et IA Générative
Les modèles de langage (LLM) comme GPT, Claude ou Mistral bouleversent la manière dont nous concevons les interfaces, les assistants et les moteurs de contenu.
Mais passer du simple prompt à une intégration utile et maîtrisée demande plus que des tests : il faut comprendre leur fonctionnement, savoir les adapter à des cas métiers, et les déployer de manière responsable et performante.
Plongez au cœur des grands modèles de langage (LLM) et de l’intelligence artificielle générative avec cette formation conçue pour les professionnels de la tech, de l’innovation et de la data. À travers des ateliers pratiques et des cas concrets, explorez le fonctionnement des LLM, les enjeux éthiques, les outils de prompt engineering, et les usages en entreprise. Une opportunité unique pour maîtriser les bases et anticiper les impacts stratégiques de l’IA générative dans votre organisation.
Format
Distanciel (sessions enregistrées).
Il est possible de réaliser la formation LLM et IA Générative sur votre site et de personnaliser le contenu de la formation afin de répondre aux besoins de votre projet professionnel.
Le programme alterne théorie et nombreux travaux pratiques (environ 60%) avec des cas d’usage métier concrets.
BON A SAVOIR
Les sessions sont garanties dès 1 inscrit (sauf cas de force majeure). Un entretien en amont a lieu entre le participant et ou un référent de l’entreprise afin de bien prendre en compte le profil du participant (niveau, besoins, contexte professionnel, enjeux…).
Evaluation : pendant la formation, le formateur évalue la progression pédagogique des participants via des QCM, des mises en situation et des travaux pratiques. Les participants reçoivent une attestation de validation d’acquis à l’issue de la formation.
objectifs de la Formation LLM et IA Générative
A l’issue de la formation le participant sera capable de :
- Comprendre les bases du fonctionnement des LLM (transformers, tokens, fine-tuning, etc.).
- Identifier les différences entre GPT, Claude, Mistral, LLama, etc., et choisir le bon modèle selon son usage.
- Personnaliser un modèle via le prompt engineering avancé, la mémoire, le RAG, ou le fine-tuning léger.
- Intégrer un LLM dans une application via API ou interface utilisateur.
- Déployer des assistants conversationnels, moteurs de résumé ou outils d’analyse de texte.
- Gérer les enjeux d’éthique, de sécurité, de coût et de confidentialité.
Prérequis de la Formation LLM et IA Générative
- Compréhension de base des API, logique d’application ou d’intégration (JSON, REST).
- Notions en NLP ou IA utiles, mais non obligatoires.
- Intérêt pour les enjeux techno-métier et l’innovation digitale.
- Parce que chaque participant est unique, un entretien personnalisé avec notre expert nous permet de concevoir une formation parfaitement alignée avec ses objectifs, son niveau et ses enjeux professionnels.
Public
Cette formation est conçue pour les professionnels techniques, produit, innovation ou transformation numérique qui souhaitent passer à la vitesse supérieure avec les LLMs.
programme détaillé de la Formation LLM et IA Générative
Architecture des LLM – Comprendre les fondations
Comment fonctionnent les LLM (transformers, embeddings, tokens, modèles de génération). Pourquoi ils produisent ce qu’ils produisent ? Introduction simplifiée.
Choisir et comparer les modèles
GPT-5, Claude, LLaMA, Mistral, Mixtral, Phi… comment choisir selon ses besoins (coût, perfs, confidentialité, open source, etc.). Démos comparées.
Prompt Engineering et personnalisation
Techniques de prompt engineering : rôles, contextes, boucles, chaînes logiques. Utilisation de la mémoire, du RAG (Retrieval-Augmented Generation) et des agents.
Intégration API et interfaces
Utiliser les APIs OpenAI, HuggingFace, Anthropic. Créer des assistants web, intégration avec Notion, Slack, CRMs, etc. Frameworks low-code ou custom.
Déploiement d’agents IA en environnement réel
Exemples de déploiement : chatbot interne, copilote métier, synthèse de réunion, moteur de résumé légal ou RH. Usage en local ou sur le cloud (serverless, etc.).
Limites, biais, risques et bonnes pratiques
Gouvernance, sécurité des données, hallucinations, contrôle des sorties, auditabilité. Cas d’usage responsables et gestion des erreurs.
Les plus de cette formation
Ce qui distingue cette formation :
- Elle démystifie les LLMs sans les simplifier à l’excès, avec un équilibre entre théorie et pratique.
- Elle va au-delà des prompts pour explorer le déploiement réel et les cas d’usage concrets.
- Elle s’adresse à un public hybride : technique et décisionnel, ce qui est rare sur ce sujet.
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