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Pour ancrer les apprentissages et encourager la dynamique collective.
Formation Advanced Generative AI Development on AWS (AIP-C01)
Développez et déployez des applications d'IA Générative industrielles, sécurisées et hautement performantes sur AWS.
Domptez la révolution de l'intelligence artificielle sur le cloud leader : maîtrisez **Amazon Bedrock**, l'ingénierie de prompt, le déploiement d'architectures **RAG** et la sécurisation des modèles pour réussir la certification **AWS Certified AI Practitioner (AIP-C01)**.
```python
import boto3
import json
# Invocation d'un modèle d'IA Générative via Amazon Bedrock
bedrock = boto3.client(service_name="bedrock-runtime")
payload = {
"prompt": "Explique l'importance de la sécurité dans les LLM.",
"max_gen_len": 512,
"temperature": 0.5
}
response = bedrock.invoke_model(
modelId="meta.llama3-70b-instruct-v1:0",
contentType="application/json",
accept="application/json",
body=json.dumps(payload)
)Description 
L'avènement de l'IA générative transforme radicalement le développement logiciel. Cette formation avancée vous prépare de manière intensive à la nouvelle certification AWS Certified AI Practitioner (AIP-C01). Vous y découvrirez comment concevoir des applications intelligentes de bout en bout en exploitant la puissance d'Amazon Bedrock et d'Amazon SageMaker. Nous aborderons de manière très concrète les techniques d'intégration de données dynamiques (RAG), l'optimisation des coûts d'inférence, la personnalisation de modèles ainsi que l'implémentation de garde-fous de sécurité (Guardrails) indispensables pour un déploiement sécurisé en entreprise.
Les objectifs
Développer des solutions d'IA générative prêtes pour la production
Évaluer et sélectionner les foundation models appropriés
Concevoir et implémenter des systèmes basés sur des foundation models
Construire des pipelines complets de traitement de données multimodales
Mettre en œuvre des bases vectorielles et des frameworks d'ingénierie de prompts
Créer et gérer des frameworks avancés d’ingénierie de prompts
Expliquer les composants des frameworks d’Agentic AI
Implémenter des contrôles complets de sécurité et de sûreté de l’IA
Optimiser les performances et gérer les coûts
Concevoir et implémenter des solutions complètes de monitoring etd’observabilité
Créer des frameworks systématiques de test et de validation
Intégrer des solutions d’IA générative dans des environnements d’entreprise
Être préparé à l’examen officiel AWS Certified Generative AI Developer - Professional
Public visé
Développeurs logiciels, professionnels techniques
Prérequis
Avoir suivi les formations "AWS Technical Essentials" ou "Generative AI Essentials on AWS"
2 ans ou plus d’expérience dans la création d’applications de niveau production sur AWS ou avec des technologies open source, ou une expérience générale en IA/ML ou en data engineering.
1 an d’expérience pratique dans la mise en œuvre de solutions d’IA générative
Le programme
Jour 1
Matinée
1. _Sélection de modèles (3h30)_
- Sélection et implémentation de foundation models (Amazon Bedrock) (1h15)
- Contenu : panorama des foundation models disponibles sur Amazon Bedrock ; critères de sélection (taille, coût, latence, multimodalité, licence) ; appel de modèles via API ; paramétrage de l'inférence (température, top-p, tokens).
- Pipelines de données multimodales (1h00)
- Contenu : ingestion et préparation de données texte, image et audio ; nettoyage et normalisation ; orchestration d'un pipeline de traitement ; stockage adapté aux workloads IA.
- Travaux pratiques - Atelier officiel AWS : déploiement d'un foundation model avec Bedrock (1h15)
- Déroulé : accès à un foundation model sur Bedrock ; premiers appels d'inférence ; comparaison de deux modèles sur une même tâche ; mesure de la latence et du coût.
Après-midi
2. _Bases vectorielles et RAG (3h30)_
- Bases vectorielles et Retrieval-Augmented Generation (RAG) (1h15)
- Contenu : principe des embeddings et des bases vectorielles ; architecture RAG (indexation, recherche sémantique, augmentation du prompt) ; cas d'usage métier (assistant documentaire, support client) ; qualité et pertinence des réponses.
- Travaux pratiques - Atelier officiel AWS : mise en œuvre d'une base vectorielle et d'un pipeline RAG (1h30)
- Déroulé : création d'embeddings à partir d'un corpus documentaire ; indexation dans une base vectorielle ; mise en place d'une chaîne RAG ; test de requêtes et évaluation de la pertinence des réponses.
- Bonnes pratiques de qualité et d'évaluation des réponses (0h45)
- Contenu : métriques d'évaluation des sorties génératives ; détection des hallucinations ; stratégies de citation des sources ; boucle d'amélioration continue.
Jour 2
Matinée
3. _Ingénierie de prompts (3h30)_
- Frameworks avancés d'ingénierie de prompts (1h15)
- Contenu : techniques de prompting (zero-shot, few-shot, chain-of-thought) ; structuration et templating des prompts ; gestion du contexte ; versionnement des prompts.
- Techniques d'optimisation et de fiabilisation des réponses (0h45)
- Contenu : réduction de la variabilité ; contraintes de format (JSON, schémas) ; validation des sorties ; stratégies de repli (fallback).
- Travaux pratiques - Atelier officiel AWS : conception et test de prompts avancés (1h30)
- Déroulé : conception d'une bibliothèque de prompts pour un cas métier ; test comparatif de plusieurs approches ; mesure de la fiabilité et de la reproductibilité des réponses.
Après-midi
4. _Agentic AI et sécurité (3h30)_
- Composants des frameworks d'Agentic AI (1h15)
- Contenu : architecture des agents (raisonnement, outils, mémoire) ; orchestration multi-étapes ; appel d'outils externes et de fonctions ; cas d'usage agentiques.
- Contrôles de sécurité et de sûreté de l'IA (guardrails) (1h00)
- Contenu développé (dimension IA responsable au cœur de la séquence) : mise en place de guardrails (filtrage des contenus, limitation des sujets, protection des données personnelles) ; prévention des injections de prompt ; sûreté et conformité des solutions d'IA générative ; traçabilité des décisions de l'agent.
- Travaux pratiques - Atelier officiel AWS : construction d'un agent IA avec contrôles de sécurité (1h15)
- Déroulé : construction d'un agent capable d'appeler un outil ; configuration de guardrails ; test de scénarios d'usage détourné et vérification du blocage.
Jour 3
Matinée
5. _Observabilité et coûts (3h30)_
- Optimisation des performances et gestion des coûts (IA générative) (1h15)
- Contenu développé (dimension RSE intégrée) : leviers d'optimisation du coût et de l'empreinte de l'inférence (choix du modèle au juste besoin, mise en cache des réponses, traitement par lots/batching, quantization) ; suivi du coût par appel ; arbitrage qualité/coût/impact environnemental.
- Monitoring et observabilité des solutions d'IA générative (1h00)
- Contenu : métriques spécifiques aux solutions génératives (latence, coût par requête, taux d'hallucination, satisfaction) ; journalisation des interactions ; tableaux de bord ; détection de dérive.
- Travaux pratiques - Atelier officiel AWS : monitoring et validation d'une solution GenAI (1h15)
- Déroulé : instrumentation d'une solution générative ; mise en place d'un tableau de bord de suivi ; définition d'alertes ; validation de la qualité sur un jeu de test.
Après-midi
6. _Intégration et certification (3h30)_
- Frameworks de test et de validation ; intégration en entreprise (1h15)
- Contenu : stratégies de test des solutions génératives ; intégration dans le SI existant ; industrialisation (CI/CD pour l'IA) ; gouvernance et conformité en production.
- Bonnes pratiques de déploiement en production (0h45)
- Contenu : déploiement progressif ; gestion des versions de modèles ; plan de reprise ; suivi post-déploiement.
- Travaux pratiques - Préparation spécifique à l'examen AIP-C01 et examen blanc commenté (1h30)
- Déroulé : synthèse des domaines de l'examen AIP-C01 et de leur pondération ; méthodologie de préparation (lecture des questions, repérage des distracteurs, gestion du temps) ; passage d'un examen blanc représentatif ; correction commentée domaine par domaine ; plan de révision individualisé ; rappel des prérequis, modalités techniques et conditions d'inscription au passage officiel.
Dernière mise à jour : 10 juillet 2026
En présentiel ou à distance : à vous de choisir
En classe virtuelle
Pour allier flexibilité et interactions en temps réel avec le formateur.
Dans nos locaux
Pour favoriser la concentration, les échanges et le confort des apprenants.
Les modalités de formation
Suivi et évaluation :
- Recueil des besoins en amont pour identifier les attentes du stagiaire
- Évaluation continue : études de cas et travaux pratiques pendant la formation
- Évaluation finale : questionnaire d'auto-évaluation
Format et encadrement :
- Formation équilibrée alliant théorie et pratique (minimum 50%)
- Sessions en petits groupes (2 à 9 participants) pour un suivi personnalisé
- Émargement par demi-journée et remise d'une attestation de formation
Moyens pédagogiques et techniques :
- Méthodes interactives et suivi des acquis : travaux pratiques, projet fil rouge, mises en situation, démonstrations, QCM…
- Les stagiaires doivent être équipés de leur matériel informatique pour suivre la formation, que ce soit dans nos locaux ou sur site externe.
- Les prérequis techniques seront communiqués aux apprenants en amont de la formation, lors de l'analyse des besoins, en fonction des spécificités de chaque client.
- Accessibilité: nous informons l'ensemble de nos clients et stagiaires que nous sommes dans la capacité d'adapter les sessions en cas de situations spécifiques. Nous nous engageons à répondre à toutes les demandes dans un délai de 48h ouvré.
Conditions et délais d'accès :
- Si l'une de nos formations vous intéresse, contactez-nous au +33 04 93 65 34 24 ou à l'adresse mail contact@le-code.dev. Selon votre besoin et vos attentes, nous organiserons un échange téléphonique avec le formateur pressenti afin d'adapter la formation et ses modules, puis nous vous adresserons un devis. Les dates de la formation seront à convenir sous 30 jours maximum.
- Concernant les formations Actions Collectives, l'inscription est possible jusqu'à 24h ouvrées avant le début de la formation.