Intégration de GenAI, LLMs et LangChain





Prix inter HT / stagiaire : 2400 €
DESCRIPTION

L'objectif de cette formation est de donner aux architectes les clés pour concevoir, piloter et sécuriser des solutions d’intelligence artificielle générative à l’échelle de l’entreprise, en s’appuyant sur les modèles de langage (LLM), LangChain, et les outils d’orchestration modernes.

Pré-requis :
  • Expérience en architecture logicielle ou cloud.
  • Connaissances générales des microservices, APIs, sécurité.
  • Notions en Machine Learning et APIs REST
  Télécharger le plan






DETAILS DE LA FORMATION

  •   Syllabus complet
  • Panorama de l’intelligence artificielle générative
    Définitions : GenAI, LLM, modèles open-source vs propriétaires
    Évolution technologique des modèles : GPT, Claude, LLaMA, Mistral
    Enjeux et opportunités dans l’architecture des SI
    Cas d’usages par domaine : finance, industrie, RH, santé

    Fonctionnement des LLMs et considérations d’architecture
    Architecture des LLMs : encoder/décoder, attention, transformers
    Tokens, coûts, performances, limitations
    Modalités d’accès : API, self-hosted, fine-tuning, RAG
    Critères de choix : open-source vs cloud API, contraintes réglementaires

    Risques, limites et gouvernance
    Biais, hallucinations, sécurité des données
    Gouvernance de l’IA : traçabilité, auditabilité, monitoring
    Alignement avec les exigences RGPD, ISO, NIS2, etc.
    Stratégie de sandboxing et de contrôle des outputs

    LangChain pour architectes
    Principes de LangChain : chaînes, agents, outils, mémoire
    Cas d’usage en architecture : copilote métier, moteurs de recherche internes, extraction d’informations
    Composants clés : LLM, retriever, vector store, tools

    Patterns d’intégration RAG (Retrieval-Augmented Generation)
    Architecture RAG : du document à la réponse
    Stockage vectoriel : FAISS, Chroma, Pinecone, Weaviate
    Pipelines de traitement : ingestion, parsing, chunking, indexation
    Schémas d’architecture : monolithique, microservices, serverless

    Atelier : Design d'une architecture RAG
    Étude de cas : assistant documentaire ou moteur de recherche métier
    Choix des composants techniques
    Discussion sur scalabilité, sécurité, et gouvernance

    Intégration dans le SI d’entreprise
    Connexions aux systèmes existants (API internes, SSO, bases de données)
    Gestion des identités et authentification
    Observabilité et monitoring d’un système GenAI

    Performance, coûts et scalabilité
    Choix du modèle : cloud vs on-premise vs hybrid
    Coût par token, par embedding, par requête : estimation et optimisation
    Mise en cache, réutilisation de prompts, batch processing
    Scalabilité horizontale des architectures LLM (multi-agents, multi-index, load balancing)

    Gouvernance et bonnes pratiques en production
    Politique d’accès et auditabilité
    Stratégie de red team et validation des prompts
    Cycle de vie des prompts et du contenu généré
    Politique de mise à jour des modèles et de supervision humaine

    Atelier final : Élaboration d’une architecture cible
    Élaboration en groupe d’une architecture complète d’un service GenAI
    Présentation, retour critique, bonnes pratiques

  •   Ce qui est inclus
  • + Formateur expérimenté
    + Alternance théorie / ateliers de design
    + Études de cas réels
    + Discussion autour des enjeux stratégiques + Support : slides, diagrammes types
    + Documentation API

  •   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 :

Cliquez sur le logo.


Capgemini Atos Allianz TheMoneytizer CPAM M2iFormation Global Knowledge Ikea Hewlett Packard Ministère de la Défense AKKA Ministère de l'intérieur AFP Enedis Viveris Titeflex Autres




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 €




Autres formations

Python par la pratique
Apprendre par la pratique à programmer en langage Python.

Django : développement web en Python
Apprendre à développer des applications web en Python avec le framework Django.

MYSQL : prise en main et langage SQL
Ecrire et tester du SQL pour les données de votre application web.

PostgreSQL
Apprendre le langage SQL à travers le serveur de bases de données PostgreSQL.

Certification Python TOSA
Se préparer en pratique à passer la certification TOSA Python3.

Scraping Web en Python
Apprendre à extraire des données depuis un site web en utilisant des modules Python.