- Cours pratique
- Informatique
Formation LLM first : intégrer, structurer et déployer un modèle en production

- Durée
- 2 jours
- Niveau
- Intermédiaire
- Modalités
- Présentiel / Distanciel
Description de la formation LLM
L'avènement des modèles de langages massifs, Large Language Models ou LLMs, tels ChatGPT, constitue une étape clé pour l'IA. Nous sommes au stade où des machines désormais peuvent appréhender une quantité extrême de contenu et d'en développer des formes nouvelles de services aujourd'hui efficients. Pour les entreprises et les organisation il s'agit de se positionner face à ces évolutions majeures en terme de création de valeur. Il devient dès lors nécessaire pour elles de : comprendre les mécanismes sous-jacents à ces modèles, savoir choisir le bon LLM, connaître les écosystèmes incontournables du domaine, de comprendre la personnalisation dans l’usage via le Prompt Engineering, de mieux cerner les capacités d’enrichissement de ces modèles (via des sources internes ou des outils), d’aborder sereinement les processus de réglage fin sur des cas d’usage précis et enfin d’identifier les problématiques de mise en œuvre de tels modèles.
À travers cette formation LLM, les participants pourront appréhender, sur la base d'explications et d’ateliers sur cas concrets, chacune des composantes significatives de ces modèles disruptifs.

Objectifs pédagogiques
À l'issue de cette formation LLM, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Comprendre le fonctionnement technique d'un modele de langage (LLM)
- Configurer et securiser un appel API vers un modele IA
- Structurer un prompt technique robuste et reproductible
- Contraindre et valider une sortie structuree au format JSON
- Gerer les erreurs, hallucinations et incoherences
- Optimiser les couts d'utilisation d'un modele
Objectifs opérationnels
Savoir se connecter un LLM à une application métier via son API, de structurer des prompts robustes et des sorties JSON validées, et de déployer un micro-service IA fiable, sécurisé et prêt pour la production
Programme
Contenu du cours, module par module
5 modules
- Expliquer le fonctionnement general d'un LLM
- Decrire la notion de token et de fenetre de contexte
- Identifier l'impact des parametres (temperature, top_p, max_tokens)
- Comprendre le principe des embeddings
- Configurer un environnement de developpement adapte
- Generer et securiser une cle API
- Construire une requete API vers un modele LLM
- Traiter la reponse generee
- Gerer les erreurs reseau et limites d'appel
- Structurer un prompt clair et deterministe
- Definir un role et un contexte explicite
- Contraindre le format de reponse attendu
- Reduire les hallucinations par structuration
- Definir un schema JSON cible
- Forcer un format de sortie structure
- Implementer une validation cote serveur
- Mettre en place une logique de retry controle
- Estimer le cout d'un appel modele
- Reduire la consommation de tokens
- Proteger les donnees sensibles
Atelier pratique fil rouge
Programme mis à jour le 03/06/2026
Public concerné
Cette formation s'adresse aux : Developpeurs Backend et FullStack, freelances techniques, Lead Developers

Prérequis
Maitrise d'un langage de programmation (Python, JavaScript, Java ou equivalent). Comprendre le fonctionnement des API REST. Savoir manipuler des requetes HTTP.
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.
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