- Cours pratique
- Informatique
Formation Intégrer les LLMs dans vos applications avec LangChain
Concevez et déployez des applications intelligentes basées sur les LLMs et LangChain

- Durée
- 3 jours
- Niveau
- Fondamental
- Modalités
- Présentiel / Distanciel
Description de la formation LLM LangChain
Qu'est-ce que GenAI, les LLMs et LangChain ?
Les modèles de langage (LLMs) comme GPT, Claude ou Mistral sont au cœur de la révolution de l’intelligence artificielle générative (GenAI). Ils permettent de créer des systèmes capables de comprendre et de générer du texte, d’automatiser des tâches complexes et d’alimenter des assistants intelligents. LangChain, quant à lui, est un framework open-source qui simplifie la création d’applications exploitant ces modèles, en intégrant aisément sources de données, logique métier et outils externes.
Pourquoi suivre une formation Développeurs : GenAI, LLMs et LangChain ?
Cette formation permet aux développeurs et ingénieurs logiciels d’acquérir les compétences nécessaires pour concevoir, intégrer et déployer des applications conversationnelles et analytiques reposant sur les LLMs. En combinant théorie et pratique, elle offre une approche concrète du développement d’agents, de chatbots et de systèmes de génération augmentée par la recherche (RAG). Les stagiaires apprendront à utiliser OpenAI, LangChain, Hugging Face et d’autres outils de pointe pour réaliser des prototypes performants et industrialisables.

Objectifs pédagogiques
À l'issue de cette formation Développeurs : GenAI, LLMs et LangChain, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :
- Comprendre le fonctionnement et les limites des grands modèles de langage (LLM).
- Maîtriser les concepts fondamentaux du prompt engineering.
- Savoir construire des chaînes conversationnelles et des agents avec LangChain.
- Intégrer des données externes via des systèmes de retrieval (RAG).
- Déployer des applications LLM sécurisées avec FastAPI ou Streamlit.
- Optimiser les performances et la gestion des coûts liés aux API d’IA générative.
Objectifs opérationnels
Savoir pour concevoir, intégrer et déployer des applications basées sur les modèles de langage (LLM) en utilisant des frameworks modernes comme LangChain, OpenAI, Hugging Face, etc
Programme
Contenu du cours, module par module
6 modules
- Définition et concepts clés
- Historique et évolution des modèles de langage
- Présentation des principaux modèles : GPT, Claude, LLaMA, Mistral, etc.
- Cas d’usage concrets en entreprise
Travaux pratiques : Utilisation des API OpenAI
Appels simples à l’API OpenAI (chat, completion, embeddings)
Exemples pratiques
- Fonctionnement interne : tokens, context window, température, top-k, top-p
- Initiation au prompt engineering
- Limites, biais, hallucinations
Travaux pratiques : Prompt engineering
Exercices de conception de prompts pour des tâches variées
- Présentation du framework et de son architecture
- Composants essentiels : PromptTemplate, LLMChain, Tools, Agents
- Comparaison avec d’autres frameworks
Travaux pratiques : Construction de chaînes simples avec LangChain
Ajout de mémoire conversationnelle
Gestion des paramètres
- Principe du Retrieval-Augmented Generation
- Embeddings et vector stores (FAISS, ChromaDB, Pinecone)
- Traitement de documents : PDF, Markdown, pages web
Travaux pratiques : Système de question-réponse sur documents
Mise en place d'un chatbot contextuel
Utilisation de LangChain RetrevaIQA
- Définition et fonctionnement des agents dans LangChain
- Création et personnalisation d’un agent
- Ajout de tools ( web search, calcul, API, base de données)
Travaux pratiques : Création d'un assistant intelligent
Scénario d'usage : assistant de support ou copilote métier
- Déploiement avec FastAPI ou Streamlit
- Optimisation des coûts et gestion des appels API
- Sécurité, monitoring, versioning
Travaux pratiques
Programme mis à jour le 14/01/2026
Public concerné
Cette formation s’adresse aux développeurs Python, ingénieurs logiciels, data scientists et architectes souhaitant concevoir des applications basées sur l’intelligence artificielle générative.

Prérequis
Pour suivre cette formation, il est recommandé d’avoir une connaissance intermédiaire de Python, de maîtriser les notions de base liées aux API REST et de savoir utiliser un éditeur comme VS Code ou Jupyter Notebook.
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.
4,5/5
2 avis
« Mon avis sur le contenu du stage : "Contenu très descriptif. J'ai manqué un peu de conceptualité, principes généraux." Mon avis sur le formateur : "La densité technique a rendu compliqué la compréhension des principes généraux et donc de rentrer dans la formation" Ce que j'ai le plus apprécié : "petit comité donc échanges facilités" Ce que j'ai le moins apprécié : "présentation descriptive donc reste encore flou dans la mise en pratique" »
PONLET NicolasJEMS OUEST « Mon avis sur le contenu du stage : "Beaucoup d'infos à absorber mais très intéressant." Mon avis sur le formateur : "Bonne maitrise des sujets LLM ainsi que des bonnes pratiques" Ce que j'ai le plus apprécié : "échanges et partages de connaissances" »
BADIANE CheikhJEMS OUEST
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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