Développement IT
Formation IA pour développeurs (intégration API OpenAI, agents, etc.)
Cette formation permet de concevoir, intégrer et industrialiser des usages d’IA générative dans des applications, services et workflows métiers.
Format
Intra-entreprise
Durée recommandée
≈ 28 à 42 heures
Démarrage
Sous 15 jours
Sur-mesure
Programme co-construit avec le formateur
Mis à jour le
Pour qui ?
- ›Développeurs back-end, front-end ou full-stack souhaitant intégrer des fonctionnalités d’IA dans leurs applications.
- ›Chefs de projets techniques, architectes, lead developers ou profils produit intervenant sur des projets IA orientés usage.
- ›Équipes IT, innovation ou data souhaitant structurer des agents, automatisations et intégrations API de manière fiable et exploitable.
Prérequis
- ›Maîtriser les bases du développement logiciel et comprendre les principes généraux des API, des échanges HTTP et des formats de données courants
Objectifs pédagogiques
- ›Comprendre les principaux cas d’usage de l’IA générative pour le développement logiciel, l’automatisation et l’assistance métier.
- ›Intégrer des modèles d’IA via API dans une application ou un service en tenant compte des contraintes techniques, fonctionnelles et économiques.
- ›Concevoir des prompts, des chaînes de traitement et des interactions robustes pour améliorer la qualité, la pertinence et la stabilité des réponses.
- ›Mettre en place des agents et orchestrations adaptés à des besoins concrets : génération, extraction, classification, assistance, recherche et automatisation.
- ›Sécuriser les usages de l’IA en prenant en compte la confidentialité, la gouvernance des données, les risques d’erreur et les mécanismes de contrôle.
- ›Évaluer, tester et superviser un système intégrant de l’IA afin d’en améliorer la fiabilité, la maintenabilité et l’expérience utilisateur.
- ›Identifier les bonnes pratiques d’industrialisation, de déploiement et d’évolution d’une brique IA dans un environnement professionnel.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Moyens & supports pédagogiques
- Accueil des stagiaires
- Supports de formation projets
- Apports théoriques et pratiques
- Études de cas concrets
- Auto-positionnement
- Accès en ligne aux ressources
Évaluation & suivi des acquis
Feuille de présence
Émargement des stagiaires en présentiel ou à distance, via support papier ou signature électronique.
Émargement sécurisé
Signatures électroniques collectées en ligne et conservées dans un coffre-fort numérique sécurisé par Dendreo.
Auto-positionnement
Évaluation du niveau des stagiaires en début et en fin de formation pour mesurer la progression.
Évaluations pédagogiques
Validation des acquis par des questions orales ou écrites tout au long de la formation.
Mises en situation
Exercices pratiques et cas concrets pour ancrer les compétences dans la réalité métier.
Attestation de fin de formation
Remise d'une attestation officielle à l'issue de la formation.
Délai d’accès
Sous 15 jours après validation du devis
Accessibilité PSH
Adaptations possibles en situation de handicap. En savoir plus
Prochaine étape
Construire votre formation IA pour développeurs (intégration API OpenAI, agents, etc.)
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- Réponse sous 24h ouvrées
- 01 85 71 00 29
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