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AI

Ingénierie IA

Construire avec les grands modèles de langage : prompts, RAG, function calling, évaluation, déploiement.

18 compétences 6 mois Avancé
Ce n'est pas un cours théorique de machine learning ni un cours de maths. C'est le métier nouveau : intégrer des modèles IA comme Claude ou GPT dans de vrais produits, en maîtrisant les prompts, le contexte, l'évaluation, le coût et les replis.

Vous couvrirez le prompt engineering pratique, les embeddings et la génération augmentée par récupération (RAG), le tool use / function calling, les agents multi-étapes, l'évaluation des réponses, et les patterns de sécurité qui évitent l'explosion de la facture et les fuites de données.

Débouchés : ingénieur IA, ingénieur produit IA, consultant en intégration IA.
Comment fonctionnent vraiment les LLM · 25 min FOUNDATION · 25 MIN Comment fonctionnent vraime… Bases du prompt engineering · 30 min FOUNDATION · 30 MIN Bases du prompt engineering Concevoir les system prompts · 25 min CORE · 25 MIN Concevoir les system prompts Few-shot prompting · 20 min CORE · 20 MIN Few-shot prompting Sorties structurées (JSON) · 25 min CORE · 25 MIN Sorties structurées (JSON) Tool Use / Function Calling · 35 min ADVANCED · 35 MIN Tool Use / Function Calling L'API Claude · 30 min CORE · 30 MIN L'API Claude L'API OpenAI · 25 min CORE · 25 MIN L'API OpenAI Prompt caching · 20 min ADVANCED · 20 MIN Prompt caching Streaming des réponses · 20 min CORE · 20 MIN Streaming des réponses Fondamentaux des embeddings · 25 min CORE · 25 MIN Fondamentaux des embeddings Bases vectorielles · 30 min CORE · 30 MIN Bases vectorielles Bases du RAG · 35 min ADVANCED · 35 MIN Bases du RAG Récupération RAG avancée · 30 min ADVANCED · 30 MIN Récupération RAG avancée Agents multi-étapes · 35 min ADVANCED · 35 MIN Agents multi-étapes Évaluer les sorties LLM · 30 min ADVANCED · 30 MIN Évaluer les sorties LLM Optimisation des coûts · 20 min CORE · 20 MIN Optimisation des coûts Sécurité et guardrails · 25 min ADVANCED · 25 MIN Sécurité et guardrails

Foundation

1
Comment fonctionnent vraiment les LLM
Tokens, fenêtre de contexte, sampling — le modèle mental qui fait tout cliquer.
25 minutes
2
Bases du prompt engineering
Instruction claire, rôle, contexte, exemples. Les techniques ennuyeuses qui marchent.
30 minutes

Core

3
Concevoir les system prompts
Persona, scope, refus, format. Construire la « personnalité » du modèle.
25 minutes
4
Few-shot prompting
Montrer des exemples plutôt que décrire — quand 3 démos valent 30 lignes d'instructions.
20 minutes
5
Sorties structurées (JSON)
Forcer du JSON valide avec schéma. Tool/function calling, JSON mode, validation.
25 minutes
7
L'API Claude
SDK Anthropic, API messages, system, max_tokens, stop_sequences. L'essentiel.
30 minutes
8
L'API OpenAI
Chat Completions API, Responses API, tools, comparaison avec Claude.
25 minutes
10
Streaming des réponses
SSE, rendu de texte partiel, gains de vitesse perçue. L'implémenter proprement.
20 minutes
11
Fondamentaux des embeddings
Transformer le texte en vecteurs, similarité cosinus, choix du modèle, dimension.
25 minutes
12
Bases vectorielles
pgvector, Qdrant, Pinecone. Index ANN, filtres metadata, recherche hybride.
30 minutes
17
Optimisation des coûts
Modèles plus petits, prompt caching, sorties courtes, batch APIs. D'où vient la facture.
20 minutes

Advanced

6
Tool Use / Function Calling
Laisser le modèle appeler votre code : schémas, flow multi-tour, gestion des erreurs.
35 minutes
9
Prompt caching
Réutiliser la partie statique des prompts pour réduire latence et coût.
20 minutes
13
Bases du RAG
Chunk, embed, retrieve, ground. L'architecture qui fait répondre les LLM sur vos données.
35 minutes
14
Récupération RAG avancée
Reranking, query rewriting, retrieval hybride, quand ajouter un petit reranker.
30 minutes
15
Agents multi-étapes
Boucles, planification, réflexion, choix d'outils. Pièges du « laissez le modèle décider ».
35 minutes
16
Évaluer les sorties LLM
Datasets, réponses de référence, LLM-as-judge, suites de régression.
30 minutes
18
Sécurité et guardrails
Filtrage input, vérifs output, résistance aux jailbreaks, détection d'abus.
25 minutes