GenAI pour architectes : LangChain, RAG, LLMOps





Prix inter HT / stagiaire : 2400 €
DESCRIPTION

L'objectif de cette formation est de permettre aux architectes logiciels, cloud et data d'acquérir les compétences pour intégrer l’IA générative, les modèles de langage (LLMs), les graphes de connaissance et les ontologies dans les systèmes d'information d’entreprise, avec une vision orientée production, sécurité et gouvernance.

Pré-requis :
  • Architecture SI, Cloud ou Data.
  • APIs, sécurité, et Python.
  • Culture technique des outils Cloud.
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DETAILS DE LA FORMATION

  •   Syllabus complet

  • Positionnement stratégique de l’IA générative
    Enjeux métier et technologiques
    Cas d’usage stratégiques dans différents secteurs (industrie, santé, services, etc.)
    Impacts sur les systèmes d'information, le cycle de vie logiciel, et la DSI

    Fondamentaux des LLMs pour architectes
    Comprendre les modèles : fonctionnement, types (decoder-only, encoder-decoder)
    LLM propriétaire (GPT-4, Claude, Gemini) vs open-source (Mistral, LLaMA, Phi, Mixtral)
    Modalités d’utilisation : API, self-hosted, fine-tuning, RAG

    Risques et cadre de gouvernance
    Sécurité, hallucinations, auditabilité
    RGPD, gestion des données personnelles, souveraineté
    Red teaming, sandboxing, supervision humaine

    LangChain et architectures modulaires GenAI
    Composants : Chains, Agents, Tools, Memory
    Chaînes documentaires vs agents autonomes
    Design Patterns : orchestrateurs, LLM routers, tool selectors

    Approche RAG (Retrieval-Augmented Generation)
    Pipeline complet : ingestion, chunking, embedding, indexation
    Vector stores : FAISS, Chroma, Pinecone, Weaviate
    Structuration d'une architecture RAG scalable

    Intégration de la connaissance – ontologies et graphes
    Introduction aux ontologies : OWL, RDF, SKOS
    Concepts clés : classes, relations, raisonnement
    Utilisation d’une ontologie pour structurer la donnée
    Introduction aux knowledge graphs (Neo4j, RDF stores)

    Atelier : Design d’une architecture GenAI + RAG + Graphe de connaissances
    Exemple : moteur de réponse sémantique métier
    Diagramme d’architecture et justification technique

    Intégration dans le SI d’entreprise
    Connexion aux systèmes internes : API REST, bases SQL, ERP, SharePoint, etc.
    IAM, sécurité, audit, logging
    Orchestration avec Kubernetes, Airflow, workflows LLM

    Déploiement, performances et LLMOps
    Coût par token, optimisation des prompts et des embeddings
    Prompt templating, caching, évaluation continue
    Mise en place d’un LLMOps : versioning de prompts, test, A/B, analyse

    Gouvernance et supervision des systèmes GenAI
    Monitoring applicatif, métriques spécifiques aux LLMs
    Logging conversationnel, modération, règles métier
    Gouvernance : éthique, traçabilité, interactions homme-machine

    Atelier final : Design d'une solution complète GenAI + Ontologie + LangChain
    Présentation du projet en petits groupes
    Revue d’architecture, évaluation des risques et recommandations

  •   Ce qui est inclus

  • + Formateur expérimenté
    + Support du cours
    + Notes de cours divers
    + Rappels

  •   Public concerné

  • + Architectes
    + Développeurs
    + Toute personne intéressée

  •   Certification et évaluation

  • Pendant la formation, des travaux pratiques et études de cas sont proposés. Cette formation ne propose pas encore de certification.



AVANTAGES. TEMOIGNAGES

  • Votre coach Reconvert.
  • Pédagogie orientée pratique.
  • Echanges interactifs.
  • Communautés.

La qualité est excellente, l'enseignant crée un espace de confiance et rend la formation très agréable. J'ai adoré, le professeur et son cours sont très complets. La formation a été facile à comprendre et très dynamique. Le formateur est un excellent professeur.
J. Ruiz
The Moneytizer, Mexico

La formation avec vous était géniale. C'est super intéressant et très formateur. Actuellement je suis chez Micropole, en tant que Cloud & Big Data Engineer. Merci.
A. Chuttoo
Micropole, France

Ces 4 jours ont été enrichissants. Suite à la formation HTML puis CSS, celle de Javascript m'a apporté encore plus de connaissances et de compétences sur le sujet.
J. Salgueiro
The Moneytizer, Brazil



Autres références :

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DUREE (H)



Durée : 21 heures.



PRIX. DATES. RESERVER

  •   PRESENTIEL ou CLASSE VIRTUELLE


  • Diffusée en Présentiel ou en Classe Virtuelle, cette formation peut être faite soit en :
    1- inter entreprise : avec des stagiaires de plusieurs entreprises,
    2- intra entreprise : avec des stagiaires qui sont de la même entreprise.

    Quelque soit la formule souhaitée, veuillez réservez un RDV téléphonique avec un conseiller en cliquant ci-dessous.

    Prix inter HT / stagiaire : 2400 €




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