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  • Cours pratique
  • Informatique

Formation Intégrer les LLMs dans vos applications avec LangChain

Concevez et déployez des applications intelligentes basées sur les LLMs et LangChain

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Une formatrice accompagne deux participants penchés sur leurs notes, en salle de formation
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.

Atelier en salle : une participante présente des notes au tableau

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

Programme mis à jour le 14/01/2026

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