1. Fondamentaux des LLM pour développeur·euses
Comprendre tokens, fenêtre de contexte, température et coûts sans passer par les maths — juste ce qu'il faut pour prendre de bonnes décisions d'architecture.
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Jeunes diplômé·es en développement, personnes en reconversion tech, développeur·euses qui veulent intégrer l'IA générative à leur pratique
Devenir développeur·se IA, du prototype au produit en prod
Ce parcours forme aux trois visages d'un même métier émergent : le Développeur IA qui construit des features assistées par LLM, l'AI Engineer qui architecture des systèmes agentiques fiables (RAG, orchestration, évaluation), et le Forward Deployed Engineer qui déploie et adapte ces systèmes directement chez le client, au contact du terrain. Pas de recherche fondamentale ici — l'objectif est l'ingénierie appliquée : prompts robustes, pipelines RAG qui ne hallucinent pas en silence, agents qu'on peut déboguer, et une posture qui tient face à un client en pleine réunion.
Je m'inscrisLe parcours
Des fondamentaux aux réflexes du quotidien
2. Prompt engineering et function calling en production
Écrire des prompts robustes qui survivent aux entrées inattendues, structurer les sorties, brancher des outils (function calling / tool use) de façon fiable.
3. RAG et bases vectorielles sans mystère
Construire un pipeline de recherche augmentée qui cite ses sources, gérer le chunking et l'embedding, et repérer quand le RAG n'est pas la bonne solution.
4. Agents et orchestration multi-étapes
Concevoir des agents qui exécutent des tâches en plusieurs étapes sans partir en boucle infinie, avec des garde-fous et des points d'arrêt humains.
5. Évaluer et déboguer un système IA
Passer du « ça a l'air de marcher » à des évaluations reproductibles — jeux de tests, détection de régression de prompt, observabilité des appels LLM.
6. La posture Forward Deployed Engineer
Déployer et adapter une solution IA directement chez un client, comprendre son contexte métier en temps réel, et itérer sur place plutôt qu'en vase clos.
Réflexes day-one
Ce qui manque le plus aux juniors
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Toujours prévoir un fallback quand le LLM échoue ou hallucine
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Logger les prompts et réponses pour pouvoir déboguer après coup
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Tester un prompt sur des cas limites avant de le mettre en prod
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Chiffrer le coût par requête avant de scaler une feature IA
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Écouter le contexte métier du client avant de proposer une architecture
Inscription
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