IA pour profils techniques : Python, APIs & agents
Formation avancée pour développeurs et DSI : intégrer les modèles IA via leurs APIs (OpenAI, Anthropic), concevoir des agents et systèmes RAG, déployer une IA sécurisée et conforme AI Act/RGPD. Niveau Expert (N4) à La Réunion.
Objectifs pédagogiques
- Intégrer les modèles d'IA générative via leurs APIs (OpenAI, Anthropic) en contexte applicatif
- Concevoir des assistants et agents IA métier (RAG, chaînage d'outils, function calling)
- Évaluer et fiabiliser les sorties (évaluation, monitoring, gestion des coûts)
- Mettre en place une IA responsable et sécurisée à l'échelle (AI Act, RGPD, gouvernance technique)
Public visé
Développeurs, architectes logiciels, data engineers, DSI et profils techniques amenés à intégrer l'IA générative dans des produits ou systèmes d'information.
Prérequis
Pratique régulière de Python (intermédiaire) et notions REST/JSON. Une première expérience avec les LLM en interaction directe (ChatGPT, Claude) est recommandée.
Pourquoi cette formation
Les profils techniques (développeurs, DSI, data engineers) sont en première ligne pour intégrer l'IA générative dans les produits et systèmes d'information. Mais le passage de l'usage interactif (ChatGPT en navigateur) à l'intégration applicative (APIs, agents, RAG en production) demande une montée en compétences spécifique.
Cette formation niveau Expert (N4) couvre les fondamentaux techniques de l'intégration IA, du premier appel d'API au déploiement d'un agent en production, avec une focale particulière sur la fiabilité, les coûts et la conformité.
Au programme
Jour 1 — Fondamentaux APIs et patterns d'intégration
- Architecture des LLM modernes : modèles, tokens, contexte, paramètres
- Appels d'API OpenAI et Anthropic : authentification, messages, streaming
- Prompts en contexte applicatif : system prompts, structured outputs, function calling
- Gestion des erreurs, retry, rate limiting
- Mesure et optimisation des coûts (tokens in/out, choix de modèle)
Jour 2 — Agents, RAG et orchestration
- Pattern RAG (Retrieval-Augmented Generation) : embeddings, vector stores, retrieval
- Conception d'agents : ReAct, planification, mémoire, outils externes
- Chaînage d'outils : LangChain ou approche from-scratch
- Évaluation des sorties : metrics, eval datasets, A/B testing
- Monitoring et observabilité
Jour 3 — IA responsable et gouvernance technique (optionnel selon format)
- AI Act et RGPD côté technique : obligations, documentation, traçabilité
- Sécurité : prompt injection, jailbreaks, data leakage
- Gouvernance des données : minimisation, anonymisation, on-premise vs cloud
- Charte d'usage et bonnes pratiques d'équipe
- Cas d'usage en production : architecture, déploiement, maintenance
Méthodes pédagogiques
Formation orientée projet : chaque participant construit progressivement un agent ou un système RAG sur son cas d'usage métier. Code et architecture sont versionnés sur GitHub, documentés et réutilisables après la formation.
Modalités
- Format : présentiel à La Réunion, 3 à 6 participants
- Sur-mesure : durée modulable (2 ou 3 jours selon profondeur souhaitée)
- Outils : laptop personnel avec environnement Python opérationnel, accès API OpenAI/Anthropic fournis pour la formation
Financements possibles
- OPCO : éligible (consultez votre branche professionnelle)
- France Travail : éligible (AIF, dispositifs reconversion technique)
- Plan de développement des compétences : pour les équipes tech d'entreprises ou ESN
Accessibilité & handicap
Le référent handicap prendra en compte dès l'inscription du candidat sa situation de handicap, si celle-ci est mentionnée. Il sera alors proposé au candidat un entretien afin d'envisager avec lui les aménagements qui pourront être apportés.