Ateliers pratiques sur des cas réels6 semaines (180 heures)
Formation Intelligence Artificielle Appliquée
L'intelligence artificielle n'est plus réservée aux géants de la tech. Avec les API d'OpenAI, Claude, et les modèles open-source, il est désormais possible d'intégrer des capacités IA dans n'importe quel projet web ou applicatif. Cette formation vous apprend à utiliser l'IA de manière pratique : créer des chatbots intelligents, générer du contenu, analyser des données, et construire des fonctionnalités basées sur le machine learning. Pas de théorie académique lassante — uniquement des cas d'usage concrets et applicables immédiatement.
Public cible
- Développeurs souhaitant intégrer l'IA dans leurs projets
- Entrepreneurs qui veulent utiliser l'IA pour améliorer leurs services
- Chefs de projet cherchant à identifier les cas d'usage IA
- Professionnels du marketing souhaitant automatiser la création de contenu
- Toute personne curieuse de l'IA et de ses applications concrètes
Prérequis
- Bases en Python (recommandé) ou JavaScript
- Comprendre le concept d'API REST
- Un ordinateur avec Python 3.10+ ou Node.js installés
- Un compte OpenAI ou accès à une clé API
Compétences acquises
Utiliser les API d'OpenAI (GPT-4, DALL-E, Whisper)
Concevoir des prompts efficaces (prompt engineering)
Créer des chatbots contextuels avec mémoire
Implémenter un système RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Analyser et classifier du texte automatiquement
Automatiser la création de contenu avec l'IA
Intégrer des modèles IA dans des applications web
Comprendre les enjeux éthiques et les biais de l'IA
Programme de la formation
Module 1 — Introduction à l'IA pour développeurs
- Types d'IA : IA faible vs IA forte, ML, deep learning
- Modèles de langage (LLM) : comment ils fonctionnent
- Les API d'OpenAI : GPT-4, GPT-4o, DALL-E, Whisper, TTS
- Setup : création de compte et clé API
- Requêtes API avec Python et JavaScript
- Gestion des tokens, des coûts et des limites
Module 2 — Prompt Engineering
- Anatomie d'un bon prompt
- Few-shot prompting et chain of thought
- Rôles et personas
- Contraintes de sortie (JSON, Markdown, XML)
- Prompt chaining pour des tâches complexes
- Évaluation et itération des prompts
Module 3 — Chatbots et conversation
- Architecture d'un chatbot avec mémoire
- Historique de conversation (message array)
- Gestion du contexte et de la fenêtre de tokens
- Streaming des réponses pour une meilleure UX
- Intégration dans un site web (widget React)
- Gestion des erreurs et fallbacks
Module 4 — RAG : Retrieval-Augmented Generation
- Pourquoi le RAG : limites des LLM (hallucinations, données obsolètes)
- Architecture RAG : indexation → récupération → génération
- Chunking de documents (PDF, TXT, Markdown)
- Embeddings et recherche sémantique
- Vector stores : Pinecone, Supabase pgvector, ChromaDB
- Requête RAG complète : de la question à la réponse sourcée
Module 5 — IA pour le contenu et le marketing
- Génération de texte optimisé SEO avec l'IA
- Résumé automatique d'articles
- Traduction et localisation de contenu
- Analyse de sentiment de avis clients
- Classification automatique de documents
- Génération d'images avec DALL-E et Midjourney
Module 6 — Déploiement et bonnes pratiques
- Coûts : estimation et optimisation des appels API
- Sécurité : ne jamais exposer la clé API côté client
- Rate limiting et gestion des quotas
- Éthique de l'IA : biais, transparence, RGPD
- Alternatives open-source : Mistral, Llama, Ollama
- Projet final : application IA complète
Résultats attendus
- Intégrer l'IA dans n'importe quel projet web ou applicatif
- Maîtriser le prompt engineering
- Construire des solutions RAG pour des connaissances métier
- Évaluer les coûts et la pertinence d'une solution IA
Technologies utilisées
OpenAI APIPythonJavaScriptLangChainSupabasePineconeReactVercel
Questions fréquentes
Faut-il être data scientist pour cette formation ?
Non, cette formation est destinée aux développeurs et professionnels, pas aux chercheurs en IA. Nous nous concentrons sur l'utilisation pratique des API et modèles existants, pas sur l'entraînement de modèles from scratch.
Combien coûte l'utilisation de l'API OpenAI ?
Les coûts dépendent de l'usage. Pour de l'exploration et des petits projets, comptez 5-20$/mois. Pour des applications en production avec beaucoup d'utilisateurs, les coûts peuvent monter. Nous enseignons les optimisations pour minimiser les frais.
L'IA va-t-elle remplacer les développeurs ?
L'IA est un outil puissant qui amplifie la productivité des développeurs, pas un remplaçant. Les développeurs qui maîtrisent l'IA seront toujours plus performants. Cette formation vous apprend à être développeur AVEC l'IA, pas contre elle.
Prêt à commencer ?
Intégrer l'IA dans mes projets. Contactez-nous pour obtenir un devis personnalisé ou pour toute question sur la formation.