Brancher un modèle de langage dans une application d'entreprise et le faire tenir.
Prochaine rentrée : le lundi 5 octobre, inscriptions jusqu'au 2 octobre. La suivante le 4 janvier 2027.
Situer ce qu'un modèle de langage sait faire, ne sait pas faire, et ce qu'il coûte au jeton
Choisir entre modèle hébergé et modèle ouvert selon la confidentialité et le budget
Consommer une API de modèle : messages, paramètres, flux, sorties structurées
Industrialiser l'appel : nouvelles tentatives, limites de débit, dégradation gracieuse
Écrire des consignes à l'échelle d'une application et les tester en non-régression
Démontrer une injection de consigne et poser les parades
Constituer un jeu d'évaluation et décider d'une mise en service sur des chiffres
Alternance systématique entre apports théoriques courts et travaux pratiques, la majorité du temps étant passée en pratique
Progression du plus simple au plus complexe : chaque module s'appuie sur les acquis du précédent
Mises en situation réalistes tirées de cas d'entreprise camerounais
Recours raisonné à l'IA générative comme outil de travail, conformément au tronc commun
Évaluations formatives régulières et travail final intégrateur mobilisant les quatre modules
Évaluation formative en fin de chaque module (mise en situation et exercices pratiques notés)
Travaux pratiques évalués sur la base de fiches de compétences
Travail final intégrateur, présenté et soutenu devant le formateur
Un devoir noté par module dans l'espace de cours en ligne
API Claude, OpenAI ou équivalent, avec budget encadré
Ollama ou vLLM pour l'exécution d'un modèle ouvert en local
Un cadriciel d'appel et de validation de schéma
Un outil de suivi des consignes et des évaluations
Tableau de bord de suivi de la dépense par appel
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