LLM et agents IA en production

Architecturer, déployer et opérer des systèmes LLM fiables.

Formation créée le 03/05/2026.
Version du programme : 1

Type de formation

Distanciel

Durée de formation

14 heures (2 jours)

Accessibilité

Oui

LLM et agents IA en production

Architecturer, déployer et opérer des systèmes LLM fiables.


Vous construisez une application qui repose sur un LLM, ou vous envisagez de le faire. Rapidement se posent des questions qui ne figurent pas dans les tutoriels. Quel modèle choisir, comment le servir sans ruiner l'infra, comment gérer les pannes, surveiller la qualité en production, sécuriser les données. Cette formation donne les patterns concrets que les architectes et lead tech appliquent chez les producteurs sérieux. À la sortie, vous emportez une architecture de référence modulable (local vs hébergé, RAG basique, fine-tuning ciblé), une méthode pour évaluer les coûts réels token par token, un cadre d'observabilité (logging, monitoring, alerting) adapté aux LLM, et les gardes-fous opérationnels contre les injections de prompt et les dérives de qualité. Vous verrez aussi comment les systèmes se dégradent gracieusement, comment choisir entre appels au modèle et fallbacks locaux, et pourquoi l'IA n'est jamais "la solution" toute seule.

Objectifs de la formation

  • Concevoir l'architecture d'une application LLM en fonction des contraintes métier (latence, coût, volume, régulation)
  • Évaluer le compromis coûts/qualité/latence des modèles et des stratégies d'hébergement
  • Implémenter un RAG simple en production avec un indexage robuste et une récupération fiable
  • Diagnostiquer quand le fine-tuning est utile et construire un cycle d'amélioration itératif
  • Mettre en place une observabilité (monitoring, alerting, incident post-mortem)

Profil des bénéficiaires

Pour qui
  • Architectes logiciel
  • Développeurs senior
  • Machine learning engineers
  • Lead technique pilotant l'intégration d'IA générative
  • Pratique du développement backend (Python, Node, Go ou équivalent) depuis au moins 2 ans
  • Connaissance de base des API REST et du versioning
  • Aucune expertise LLM préalable n'est requise
Prérequis
  • Pratique du développement backend (Python, Node, Go ou équivalent) depuis au moins 2 ans
  • Connaissance de base des API REST et du versioning
  • Aucune expertise LLM préalable n'est requise

Contenu de la formation

Module 0 - Architecture d'une application LLM (1h30)
  • Composantes d'un système LLM, requête, modèle, stockage, orchestration
  • Flux synchrone vs asynchrone, choix selon latence métier
  • Diagrammes d'archi pour un chatbot, une recherche documentaire, un agent de tâche
  • Livrable du module : schéma d'architecture applicable à votre cas
Module 1 - Modèles et hébergement, comparaison critique (2h)
  • Matrice de décision, modèle hébergé (OpenAI, Anthropic) vs auto-hébergé (Llama, Mistral, local)
  • Coûts réels par mille tokens input/output, temps de réponse, disponibilité
  • Contexte (window size), coût du token vs qualité, quand optimiser
  • Playground guidé avec appels réels et mesure des coûts
  • Livrable du module : extrapolation de budget pour votre charge réelle
Module 2 - RAG en production, indexation et récupération (2h30)
  • Chunk strategy et lexicon overlap, pièges courants
  • Vecteurs et distance (cosine, L2), base de la récupération
  • Contexte fourni vs hallucination, comment RAG réduit le risque
  • Reranking, filtres métadonnées et évaluation de pertinence
  • Démo, intégration LangChain ou similaire avec une base vectorielle simple
  • Livrable du module : code d'indexation documentaire minimal et exécutable
Module 3 - Fine-tuning pragmatique et évaluation (2h)
  • Quand fine-tuner, signal de besoin (données spécialisées, divergence métier)
  • Dataset construction, annotation, paires entrée-sortie
  • Mesure de qualité (loss, exemples manuels, metrics métier)
  • Coût vs gain, ROI du fine-tuning, quand rester sur RAG seul
  • Simulation, comparer fine-tuned vs zero-shot sur vos cas
  • Livrable du module : stratégie personnalisée fine-tuning ou rejet justifié
Module 4 - Sécurité, observabilité et dégradation (2h30)
  • Injections de prompt, scénarios réalistes et parades
  • Exfiltration de données, what to log, what to redact
  • Monitoring, latence, taux d'erreur, drift du modèle
  • Fallbacks et dégradation gracieuse, répondre "je ne sais pas" plutôt que halluciner
  • Alerting sur anomalies, changement de distribution, baisse de qualité
  • Livrable du module : checklist observabilité pour votre stack
Module 5 - De l'idée au jour 1 en production (1h)
  • Deux cas réels, chatbot client support et agent de planification RH
  • Déroulé complet, archi, choix technos, coûts, incidents premiers jours
  • Anti-patterns vus en prod et comment les éviter
  • Livrable du module : matrice de décision simplifiée applicable immédiatement

Équipe pédagogique

Animateur expert externe, architecte IA senior ayant piloté des déploiements LLM en production pour des entreprises scale-up et mid-market. Expertise Anthropic Claude et écosystème open source. Intervenant régulier sur les sujets opérations critiques et coûts. L'approche privilégie les cas réels, avec démos en direct et reviews d'architecture.

Suivi de l'exécution et évaluation des résultats

  • Évaluation initiale par questionnaire de positionnement
  • Évaluation continue via les productions réalisées pendant la formation
  • Évaluation finale par un cas pratique adapté au contenu du programme
  • À chaud : questionnaire d'évaluation en fin de session (contenu, pédagogie, animation, atteinte des objectifs)
  • À froid : questionnaire à J+30 (mise en application, cas d'usage réellement utilisés, gains observés, freins rencontrés)

Ressources techniques et pédagogiques

  • Supports de formation numériques
  • Études de cas réels (chatbot support, agent RH, recherche documentaire)
  • Outils IA sélectionnés par le formateur
  • Documents de travail fournis aux participants
  • Bibliothèque de prompts et templates LLM
  • Checklists conformité et données (RGPD, CNIL, AI Act, sécurité applicative)
  • Modèles de charte d'usage IA et règles de gouvernance
  • Outils collaboratifs (ex Klaxoon) pour les ateliers et productions
  • Recueil de patterns d'architecture LLM
  • Code source des démos (API calls, RAG, monitoring)

Qualité et satisfaction

Indicateurs suivis : taux de satisfaction à chaud, taux de complétion, taux de recommandation, auto-évaluation des compétences avant/après, mise en application à J+30 (questionnaire à froid), nombre de cas d'usage réellement adoptés, principaux freins identifiés et actions correctives.

Modalités de certification

Résultats attendus à l'issue de la formation
  • Être capable d'utiliser l'IA de manière responsable et efficace
Modalité d'obtention
  • Formation non certifiante. Validation des acquis par une évaluation finale sous forme de cas pratique.
Détails sur la certification
  • Aucune certification associée à ce programme à ce jour.

Délai d'accès

12 jours

Accessibilité

L'organisme de formation Knowledge Ladder Academy s'engage à garantir l'accessibilité de ses formations à toutes et tous, y compris aux personnes en situation de handicap. Afin d'anticiper et d'adapter les modalités pédagogiques aux besoins spécifiques des apprenants concernés, nous vous invitons à nous informer au moins une semaine avant le début de la formation de toute situation nécessitant un aménagement particulier. Un référent handicap est disponible pour analyser les besoins et mettre en place les mesures nécessaires : adaptation des supports pédagogiques, assistance technique, aménagement des modalités d'évaluation ou tout autre dispositif facilitant l'apprentissage. Contactez-nous pour toute demande d'aménagement ou d'information complémentaire à accessibilite@knowledgeladder.academy. Nous vous recommandons d'effectuer cette démarche avant votre inscription afin de garantir une expérience optimale et adaptée à vos besoins.