[{"data":1,"prerenderedAt":45},["ShallowReactive",2],{"course-ia-pour-les-developpeurs-panorama-et-outillage":3,"highlight-python-def choisir_architec":44},{"id":4,"name":5,"slug":6,"location":7,"targetAudienceFormatMarkdown":8,"prerequisitesFormatMarkdown":9,"objectivesFormatMarkdown":10,"descriptionFormatMarkdown":11,"teachingMethodsFormatMarkdown":12,"teachingResourcesFormatMarkdown":13,"evaluationMethodsFormatMarkdown":14,"accessibilityFormatMarkdown":15,"accessMethodsFormatMarkdown":16,"minimumParticipants":7,"maximumParticipants":7,"duration":17,"reference":18,"trainerType":7,"updated_at":19,"created_at":20,"price":21,"organizationMode":22,"theme":25,"code":29,"tags":34,"metadata":35},"/api/courses/bc8a87e5-b343-11f1-a993-d8ca06000363","IA pour les développeurs : panorama et outillage","ia-pour-les-developpeurs-panorama-et-outillage",null,"Développeurs, architectes, responsables techniques, chefs de projet techniques abordant l'intégration de l'IA.","-   Pratique du développement logiciel et des API REST.","-   situer les briques d'IA mobilisables dans une application\n-   choisir entre appel direct, recherche augmentée, agent et affinage selon le besoin\n-   évaluer le coût, la latence et les risques d'une solution envisagée\n-   construire une première intégration fonctionnelle dans une application existante","--day1--\n\n## Briques disponibles et critères de choix\n\n-   Panorama des composants : modèles de langage, plongements, bases vectorielles, orchestrateurs, agents\n-   Modèles propriétaires et modèles ouverts : accès, coûts, contraintes de confidentialité\n-   Arbre de décision : appel direct, recherche augmentée, appel d'outils, agent, affinage\n-   Ce qui relève d'un modèle et ce qui doit rester du code classique\n-   Fournisseurs du marché, y compris européens, et critères de sélection\n-   Travaux pratiques : qualification de cinq besoins applicatifs et choix argumenté de l'approche\n\n--break--\n\n## Première intégration\n\n-   Appel d'un modèle depuis du code : bibliothèques, authentification, paramètres\n-   Structure d'une requête : consigne système, messages, paramètres de génération\n-   Sorties structurées et validation des réponses côté application\n-   Gestion des erreurs, des délais et des limites de débit\n-   Journalisation des appels et des réponses à des fins de diagnostic\n-   Travaux pratiques : intégration d'un modèle dans une application existante avec sortie structurée\n\n--day2--\n\n## Coûts, performance et confidentialité\n\n-   Facturation à l'usage : jetons d'entrée et de sortie, effet du contexte sur la facture\n-   Latence : sources, mesure, diffusion en continu des réponses\n-   Mise en cache et réduction des appels redondants\n-   Confidentialité : données transmises, rétention côté fournisseur, options d'hébergement\n-   Choix du modèle selon le rapport qualité, coût et latence\n-   Travaux pratiques : mesure du coût et de la latence de l'intégration réalisée et optimisation\n\n--break--\n\n## Qualité et mise en production\n\n-   Non-déterminisme : conséquences sur les tests et sur l'expérience utilisateur\n-   Jeu de cas de test et première évaluation de la qualité des réponses\n-   Garde-fous minimaux : filtrage des entrées, validation des sorties, limites d'usage\n-   Supervision d'une fonctionnalité d'IA en production\n-   Trajectoire depuis le prototype : ce qui doit être repris avant mise en service\n-   Travaux pratiques : construction du jeu de test et du dispositif de supervision de l'intégration","Présentiel, distanciel, hybride","Les supports pédagogiques sont remis aux stagiaires sous format numérique et/ou papier selon les modalités de la formation.\n\nIls comprennent des supports de cours, des présentations, des fiches pratiques, des études de cas, des exercices applicatifs ainsi que des QCM d’entraînement selon la formation. (adapté au choix du formateur)\n\nLes formations s’appuient sur des moyens techniques adaptés : ordinateurs, logiciels professionnels, connexion internet, écran ou vidéoprojecteur, ainsi que des outils collaboratifs et de visioconférence pour les formations à distance.\n\nL’ensemble des supports pédagogiques est accessible pendant et après la formation afin de favoriser l’appropriation et la mise en pratique des compétences acquises.","En amont de la formation, un recueil des besoins permet de récolter des informations sur le stagiaire et ses attentes. L’évaluation se fait en cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques. En fin de formation, par un questionnaire d’auto-évaluation et/ou un examen.\n\nUn suivi de qualité est effectué grâce à nos sessions en groupe restreint (entre 2 et 9 participants maximum). Le stagiaire émargera par demi-journée et recevra une attestation de formation.","Nous informons l’ensemble de nos clients et stagiaires que nous sommes dans la capacité d’adapter les sessions selon les handicaps et les situations spécifiques. Nous nous engageons à répondre à toutes vos demandes sous un délai de 48h ouvré.","Si l’une de nos formations vous intéresse, contactez-nous au +33 4 93 65 34 24 ou à l’adresse mail contact@m2g-intellect.fr. 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.\n\nLes dates de la formation seront à convenir sous 30 jours maximum.","14.00","L2-ITE-01","2026-09-18T11:42:27+00:00","2026-09-18T11:31:33+00:00","1660.00",{"id":23,"name":24},"/api/organization_mode_types/6","HYBRID",{"id":26,"name":27,"slug":28},"/api/themes/1bfd6e41-c2b0-4813-a29b-c9e1c486b5d0","Intelligence Artificielle","intelligence-artificielle",{"id":30,"label":31,"domain":32},"/api/training_specialities/163","326 - Informatique, traitement de l’information, réseaux de transmission des données",{"label":33},"32 - Communication et information",[],{"desc-accroche":36,"Description":37,"icon-color":38,"icon-name":39,"code-langage":40,"code-snippet":41,"courte-description":42,"titre-accroche":43},"Ce cadrage technique passe en revue les options concrètes : appel direct à un modèle, recherche augmentée (RAG), agents outillés et affinage, avec leur coût, leur latence et leurs risques respectifs, jusqu'à une première intégration fonctionnelle.","Cette formation de deux jours s'adresse aux équipes techniques qui doivent choisir une architecture d'IA avant de s'engager dans un développement coûteux. Elle situe les briques mobilisables — appel direct à un modèle de langage, recherche augmentée (RAG), agents outillés, affinage — et donne les critères de choix : nature du besoin, budget d'inférence, latence tolérée, exigences de confidentialité et risques associés à chaque option. Les participants comparent des scénarios réels, chiffrent le coût de développement et d'exploitation de chaque approche, puis construisent une première intégration fonctionnelle dans une application existante. Elle s'adresse aux développeurs, architectes et chefs de projet techniques découvrant l'intégration de l'IA.","#4C6EF5","mdi:toolbox-outline","python","def choisir_architecture(besoin, corpus_prive, budget_ms):\n    if not corpus_prive and besoin == \"generation\":\n        return \"appel_direct\"\n    if corpus_prive and budget_ms > 800:\n        return \"rag\"\n    if besoin == \"action_multi_etapes\":\n        return \"agent_outille\"\n    return \"affinage\"","Panorama technique des briques d'IA disponibles pour comparer appel direct, RAG, agents et affinage, et choisir l'architecture adaptée à un besoin applicatif réel.","Repérez les briques d'IA mobilisables dans vos applications et choisissez entre appel direct, recherche augmentée, agent ou affinage selon vos contraintes réelles.","\u003Cpre class=\"hljs\">\u003Ccode class=\"language-python\">\u003Cspan class=\"hljs-keyword\">def\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-title function_\">choisir_architecture\u003C/span>(\u003Cspan class=\"hljs-params\">besoin, corpus_prive, budget_ms\u003C/span>):\n    \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">if\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">not\u003C/span> corpus_prive \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">and\u003C/span> besoin == \u003Cspan class=\"hljs-string\">"generation"\u003C/span>:\n        \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">return\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-string\">"appel_direct"\u003C/span>\n    \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">if\u003C/span> corpus_prive \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">and\u003C/span> budget_ms > \u003Cspan class=\"hljs-number\">800\u003C/span>:\n        \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">return\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-string\">"rag"\u003C/span>\n    \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">if\u003C/span> besoin == \u003Cspan class=\"hljs-string\">"action_multi_etapes"\u003C/span>:\n        \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">return\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-string\">"agent_outille"\u003C/span>\n    \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">return\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-string\">"affinage"\u003C/span>\u003C/code>\u003C/pre>",1789740845582]