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AI Engineering Accelerator

IA ProdX : De la Proof of Concept à l’Industrialisation

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Par IDRISSI

Français

Date Début : 04/05/2026 Date Fin : 27/05/2026

Ce que vous apprendrez ?

  • Déployer et industrialiser des solutions avec MLOps
  • Maîtriser la stack complète IA (RAG, Fine-Tuning, Full-Stack)
  • Concevoir des systèmes IA autonomes et multi-agents
  • Concevoir des systèmes IA autonomes et multi-agents
  • Devenir un expert en IA générative et LLMs

Prérequis

  • Maîtrise de Python et bases en programmation Connaissances en Machine Learning / IA Notions en API et environnement technique (Jupyter, Git) Bases en Docker ou déploiement Compréhension du passage POC → production

Contenu de la Formation

Total: 42 Chapitres Total hours: 24
  • Écosystème et Benchmark comparatif : OpenAI (GPT-4o), Anthropic (Claude 3.5), Google (Gemini), et les modèles open-source leaders (Llama 3, Mistral). Taxonomie IA : discriminatif vs génératif
  • Architecture Transformer & mécanisme d'attention. Tokenisation, embeddings.
  • Panorama des modèles et benchmarks 2025
  • Stratégies de Fallback et Routing : comment ne jamais être dépendant d’un seul fournisseur.
  • Appels API (OpenAI, Anthropic, HuggingFace), orchestration avec LangChain, gestion des erreurs.
  • Zero-shot, few-shot, chain-of-thought, ReAct, Anthropic Workbench
  • System prompts, structured outputs, XML tagging, Claude API · JSON mode
  • Évaluation & scoring automatisé des prompts, PromptFlow, LangSmith
  • Vector DBs : Indexation et recherche sémantique avec : Pinecone, Weaviate, ChromaDB, pgvector
  • Hybride Search, Re-ranking (Cohere), et gestion des fenêtres de contexte étendues (200k+ tokens), multi-hop, agentic RAG
  • Gestion des tokens, du contexte et du retry logic.
  • LlamaIndex · LangChain retrievers
  • Quand fine-tuner vs RAG vs prompting ? Arbre de décision stratégique
  • LoRA, QLoRA, PEFT, HuggingFace · Unsloth · Axolotl
  • RLHF, DPO, Constitutional AI (Claude)
  • Évaluation · dataset curation
  • Architecture d'une app IA end-to-end, FastAPI · Next.js · Vercel AI SDK
  • Streaming, tool use, function calling, Anthropic SDK · OpenAI SDK Claude API · ChromaDB · React
  • Autonomous Business Logic
  • Human-in-the-loop : Designer des interfaces de validation humaine pour les actions critiques.
  • Pipelines ML : data ingestion → serving
  • Déploiement : Serving de modèles via AWS Bedrock ou Google Vertex AI.
  • Observabilité : Monitoring des chaînes de pensée avec LangSmith ou Arize Phoenix.
  • Évaluation (Evals) : Création de benchmarks automatiques pour valider la fiabilité des agents.
  • Observabilité, drift, coût & sécurité LLM, LangSmith · Prometheus · Guardrails AI
  • Déploiement & Scalabilité: API & Microservices, Docker, Kubernetes, CI/CD pour modèles. Stratégies de blue/green deployment.
  • AI Architect patterns : gateway, fallback, caching
  • LiteLLM
  • Architecture Agentique
  • Anatomie d'un agent : perception → action → mémoire
  • ReAct · Plan-and-Execute · Reflexion
  • LangChain Agents, LangGraph, tool calling
  • Mémoire : episodique, sémantique, procédurale
  • Intégration Claude API
  • Utilisation avancée de Claude API (tool use, vision, long contexte). Comparatif des capacités agentiques.
  • CrewAI & AutoGen : Orchestrer une équipe d'agents (ex: un Agent "Chercheur", un "Rédacteur" et un "Critique", architecture multi-agents
  • Rôles, orchestrateur, workers, handoffs
  • Claude comme orchestrateur : MCP, tool use, Computer Use
  • Agentic RAG
  • Anthropic SDK · Model Context Protocol
  • Autonomous business logic : validation, boucles, guardrails
  • Prévention des injections de prompts et contrôle des permissions d'exécution de code

À TÉLÉCHARGER

Détails du cours en PDF

À propos de l'instructeur

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IDRISSI

nouhaila.idrissi@openskillroom.com

Nouhaila IDRISSI est Maître de conférences en Informatique et en Intelligence Artificielle. Après avoir terminé ses études à l’ENSIAS, elle a obtenu un doctorat en informatique et en apprentissage profond de l’École Mohammadia d'ingénieurs (EMI). Notre formatrice dispose de compétences pluridisciplinaires et complémentaires en IA, Big Data, Machine Learning, Deep Learning, NLP, Data Warehousing, BI et Cloud computing. Parallèlement à ses activités académiques, Dr IDRISSI est une collaboratrice active dans le milieu industriel, contribuant à combler le fossé entre la recherche académique et les applications du monde réel.

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Aperçu de ce cours

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4 days Restant à ce prix !

Caractéristiques du cours

  • Durée 24 hour
  • Language Français
  • Niveau de compétence. Débutant
  • CertificateOui
  • Nombre maximum d'inscrits 50
  • Type de formation distanciel

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