- Cours pratique
- Informatique
Formation Architecte IA Générative : Intégration, industrialisation et gouvernance
Concevoir, intégrer et gouverner des architectures d’intelligence artificielle générative à l’échelle de l’entreprise
- Durée
- 3 jours
- Niveau
- Fondamental
- Modalités
- Présentiel / Distanciel
Description de la formation Architecte IA generative
Qu’est-ce que l’architecture IA générative ?
L’architecture d’IA générative (GenAI) repose sur l’intégration de modèles de langage de grande taille (LLM), de chaînes d’orchestration comme LangChain, et de composants tels que les architectures RAG. Ces technologies permettent de créer des systèmes capables de générer du texte, des images ou des décisions intelligentes à partir de données contextuelles, tout en respectant les contraintes techniques et réglementaires des systèmes d’information modernes.
Pourquoi suivre une formation Architecte IA Générative ?
Dans un contexte où les entreprises cherchent à tirer parti de la puissance des modèles d’IA générative, savoir concevoir des architectures robustes, sécurisées et gouvernées devient essentiel. Cette formation apporte les clés pour maîtriser la conception, l’intégration et l’industrialisation de solutions GenAI à grande échelle. Les participants apprendront à équilibrer performance, coûts, sécurité et conformité, tout en préparant la gouvernance opérationnelle et réglementaire (RGPD, AI Act, NIS2, ISO).
Objectifs pédagogiques
À l'issue de cette formation Architecte IA Générative, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :
- Comprendre le fonctionnement interne des LLM et leurs impacts architecturaux
- Choisir et intégrer des modèles de langage selon les contraintes techniques et réglementaires
- Concevoir des architectures GenAI robustes (RAG, orchestration, intégration SI)
- Anticiper les enjeux de performance, coûts, sécurité et scalabilité
- Mettre en place une gouvernance IA conforme et opérationnelle
Objectifs opérationnels
Savoir concevoir et gouverner des architectures d’intelligence artificielle générative robustes, sécurisées et industrialisées.
Programme
Contenu du cours, module par module
10 modules
- Définitions : IA générative, LLM, modèles de fondation
- Écosystème actuel : GPT, Claude, LLaMA, Mistral
- Modèles open-source vs propriétaires
- Cas d’usage réels en environnement entreprise
- Impacts de la GenAI sur l’architecture des SI
- Architecture des modèles de langage :
- Transformers
- Mécanismes d’attention
- Encoder / decoder
- Tokens, fenêtres de contexte et limitations
- Contraintes de latence et de performance
- Non-déterminisme et limites structurelles des LLM
- Accès aux modèles :
- APIs cloud
- Self-hosted
- Architectures hybrides
- Fine-tuning, prompting, RAG : cas d’usage et limites
- Impacts sur les coûts, la sécurité et la conformité
- Critères de choix en contexte réglementé
- Hallucinations et dérives des outputs
- Biais et qualité des réponses
- Sécurité des données et des prompts
- Traçabilité et auditabilité
- Alignement RGPD, ISO, NIS2, AI Act
- Stratégies de sandboxing et contrôle des sorties
Travaux pratiques : Analyse d’une architecture GenAI
Description :
Analyse critique d’une architecture existante
Identification des faiblesses techniques
Discussion des arbitrages possibles
- Limites des LLM sans contexte
- Architecture RAG : du document à la réponse
- Chaîne de traitement :
- ingestion
- parsing
- chunking
- indexation
- Impacts sur performance et qualité
- Rôle des embeddings
- Vector stores :
- FAISS
- Chroma
- Pinecone
- Weaviate
- Critères de choix (volumétrie, latence, sécurité)
- Schémas d’architecture associés
- Principes de LangChain :
- chaînes
- outils
- mémoire
- Rôle de l’orchestration dans une architecture GenAI
- Patterns d’assemblage des composants
- Introduction aux agents (positionnement architectural)
Travaux pratiques : Design d’une architecture RAG
Description :
Définition des composants techniques
Schéma d’architecture
Discussion sur scalabilité, sécurité et gouvernance
- Connexion aux systèmes existants (API, bases de données)
- Gestion des identités et authentification (SSO)
- Gestion des flux de données
- Observabilité et monitoring des systèmes GenAI
- Coûts :
- tokens
- embeddings
- requêtes
- Stratégies d’optimisation :
- cache
- batch processing
- réutilisation des prompts
- Scalabilité horizontale
- Architectures distribuées et multi-composants
- Politique d’accès et contrôle des usages
- Auditabilité et traçabilité des réponses
- Cycle de vie des prompts et modèles
- Supervision humaine et validation
- Mise à jour des modèles et gestion des versions
Travaux pratiques : Élaboration d’une architecture cible GenAI
Description :
Architecture complète intégrant :
- LLM
- RAG
- intégration SI
- gouvernance
Présentation et retour critique collectif
Programme mis à jour le 10/07/2026
Public concerné
Ce cours s’adresse aux architectes logiciels, aux architectes SI et architectes d’entreprise, aux tech leads, ainsi qu’aux responsables techniques impliqués dans des projets d’intelligence artificielle.
Prérequis
Avoir une expérience en architecture logicielle ou cloud, une bonne connaissance des microservices, API et principes de sécurité. Des notions de base en machine learning et en APIs REST sont un plus pour tirer pleinement profit de la formation.
J’évalue mes connaissances pour vérifier que je dispose des prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant le test de prérequis.
Faire le testFinancement
Cette formation peut être prise en charge par votre entreprise, seule ou avec l’appui de son opérateur de compétences. Nous fournissons le devis et les pièces attendues par l’OPCO.
4,7/5
7 avis
« Mon avis sur le contenu du stage : "J'avais dans mes attentes une partie plus axée sur le fonctionnement interne des LLM, mais j'ai appris tellement de choses que je reste totalement satisfait du temps investi. Le niveau technique de la formation me correspondait (profil dév à l'origine). Le TP sont absolument nécessaires pour illustrer les concepts ; python a l'avantage d'être lisible." Mon avis sur le formateur : "Amel maîtrise parfaitement son sujet, ça se sent bien. Un tout petit bémol sur la pédagogie pour souligner un volume d'information parfois trop élevé et trop rapide. Après, elle prend le temps d'expliquer, de revenir, donc pas une remarque personnelle mais plutôt sur le périmètre." Ce que j'ai le plus apprécié : "Environnements prêt et fonctionnel. Anticipation des tests de connexion." »
SARRAZIN LaurentEDF - Direction des Services Tertiaires « Mon avis sur le formateur : "La formatrice était excellente : elle maîtrise parfaitement le sujet et sait le transmettre de manière accessible et engaging. Ses explications étaient claires, ses exemples pertinents et adaptés à notre réalité, et elle a su ajuster le rythme selon le niveau du groupe. Son écoute des questions et sa capacité à relier les concepts à nos besoins opérationnels ont permis à notre équipe de gagner en confiance et en efficacité sur GenAI. Formation utile et motivante, merci pour cette prestation de grande qualité." »
ABASSI OmarAVANSSUR « Mon avis sur le contenu du stage : "Formation avec un contenu très dense. L'expérience terrain de la formatrice fait la différence" Mon avis sur le formateur : "contrairement à la session précédente, cette fois-ci la formation correspondait vraiment au programme annoncé. une durée de 5 jours aurait été préférable" Ce que j'ai le plus apprécié : "Parcours complet des architectures multi-agents, MCP, RAG" Ce que j'ai le moins apprécié : "durée de 3 jours trop courte" »
EL-ISSAOUI Abdel-MounhimSOCIETE DU FIGARO
Les avis figurant ci-dessus sont issus des fiches d’évaluation que remplissent les participants à la fin de la formation. Ils sont ensuite publiés automatiquement si les personnes ont explicitement accepté que nous les diffusions.
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