IA for Dev

À la pointe des technologies actuelles, cette formation permet de maîtriser les grands modèles de langage (LLM), d’en comprendre les fondements et d’apprendre à les utiliser concrètement via API pour des cas d’usage variés.

Objectifs pédagogiques

• Comprendre la théorie fondamentale derrière les LLM.
• Explorer et comparer différents LLM open source et propriétaires.
• Utiliser les API de fournisseurs comme OpenAI, Claude, Mistral, TogetherAI ou Groq.
• Exploiter les API de speech-to-text et de clonage vocal.
• Charger et utiliser des modèles open source via notebooks.
• Comprendre les fondements des RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Public et prérequis

Public cible

Public de développeurs.

Prérequis

Aucun prérequis nécessaire.

Programme

1. Matin

   Introduction et théorie des LLM

   • Introduction et terminologie
   • Tokenization, embeddings et ingestion de texte
   • Architecture des Transformers
   • Mise en pratique avec des API propriétaires : GPT-4o, Mistral…
   • Paramètres d’API : temperature, top-p, rôle des utilisateurs
   • Utilisation de notebooks (Google Colab)
   • Théorie : fonctionnement des LLM, hyperparamètres, architecture
   • Cas d’usage et prompts avancés

   Après-midi

   Pratique et intégration des LLM

   • Function calling, structured output, batch API
   • Implémentation d’un RAG : base vectorielle, chunking, embeddings
   • Chargement et conversion de données
   • Exploitation via Pinecone, API LLM et pipeline complet

Modalités

Évaluation et validation

• Feuilles de présence
• Questions orales ou écrites
• Mises en situation
• Certificat de réalisation

Accessibilité

Référent handicap : Martin Toussaint, contact@polaria.ai. Signalez-nous tout besoin d’adaptation avant l’inscription : nous étudions avec vous les aménagements possibles (rythme, supports, format à distance ou en présentiel).

Modalités d’accès

Merci de nous contacter afin d’échanger sur vos besoins.

Indicateurs de résultat

Note moyenne 8,4/10, taux de recommandation 90 % (octobre 2025).