Dans vos locaux
Pour ancrer les apprentissages et encourager la dynamique collective.
Formation Ingénierie de solutions d’intelligence artificielle - conception, construction et mise en production
Devenez l'architecte des solutions de demain : apprenez à industrialiser l'Intelligence Artificielle pour créer des systèmes robustes, scalables et performants.
Maîtrisez le cycle de vie complet des systèmes intelligents : de la conception d'architectures ML au déploiement industriel via le MLOps, en passant par la gestion des données, le Fine-Tuning de LLM et le monitoring en production.
import mlflow
# Tracking de l'expérience et mise en production
with mlflow.start_run():
model = train_ai_solution(data)
mlflow.log_param("version", "2.0")
mlflow.log_metric("accuracy", 0.95)
# Enregistrement pour le déploiement
mlflow.sklearn.log_model(model, "production_model")Description 
L'ingénierie de solutions IA est l'étape cruciale qui transforme un prototype expérimental en un produit fini fiable. Cette formation de haut niveau s'adresse aux professionnels souhaitant maîtriser la construction et la mise en production (Deployment) de modèles d'IA. Vous explorerez les patterns d'architecture logicielle spécifiques à l'IA, les pipelines de données automatisés et les pratiques de MLOps pour garantir la stabilité des modèles dans le temps. Un volet majeur est dédié à l'IA générative, à l'optimisation des ressources de calcul et à la mise en place d'APIs performantes. À l'issue de ce cursus, vous saurez piloter des projets d'intelligence artificielle complexes en garantissant leur sécurité et leur scalabilité.
Les objectifs
Comprendre et appliquer les étapes essentielles du cycle de vie d’un projet IA, depuis l’expression du besoin jusqu’à la mise en production.
Exploiter des modèles d’IA pertinents et adaptés à des cas d’usage spécifiques (classification, génération de contenu, extraction d’informations, etc.).
Construire, entraîner et évaluer un prototype d’IA en intégrant des données réelles.
Concevoir une architecture logicielle IA fiable, intégrable à une application ou un service existant.
Adopter des bonnes pratiques de développement, de tests et de surveillance des solutions IA en production.
Public visé
Développeurs, ingénieurs logiciels et data engineers souhaitant intégrer de l’IA dans des projets techniques.
Chefs de projet, architectes système ou responsables techniques impliqués dans des projets IA.
Consultants IT et intégrateurs souhaitant structurer des solutions IA de bout en bout.
Toute personne impliquée dans la mise en œuvre opérationnelle d’applications d’IA.
Prérequis
Maîtrise de la programmation Python ou d’un langage équivalent, avec capacité à manipuler des bibliothèques et des frameworks.
Connaissance des concepts de base en informatique (structures de données, algorithmes, bases de données).
Idéalement une première sensibilisation aux notions de machine learning ou d’IA, mais ce n’est pas obligatoire.
Le programme
Jour 1
Matinée
1. Fondations et cadrage d’un projet IA
- Introduction à l’ingénierie IA : définitions, enjeux, typologies de modèles et cas d’usage possibles dans les contextes IT professionnels.
- Cycle de vie d’un projet IA : étapes clés, livrables attendus, critères de réussite.
- Cadrage d’un cas d’usage : formulation des besoins, objectifs métier, contraintes techniques et données disponibles.
- Exploration et préparation des données : collecte, nettoyage, structuration, formats et premières visualisations.
Après-midi
2. Modèles d’IA et prototypage
- Panorama des approches d’IA : apprentissage supervisé, non supervisé, apprentissage profond, IA générative.
- Sélection des modèles adaptés selon les contraintes (performances, disponibilité des données, besoins métier).
- Initiation aux environnements et bibliothèques Python (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, etc.).
- Atelier pratique : création d’un premier prototype simple avec un modèle machine learning.
Jour 2
Matinée
3. Entraînement avancé et évaluation des modèles
- Approches d’entraînement avancées : optimisation d’hyperparamètres, validation croisée, régularisation.
- Indicateurs de performance et métriques d’évaluation selon les types de modèles.
- Techniques d’analyse d’erreurs et de robustesse pour fiabiliser les résultats.
- Atelier pratique : entraîner des modèles avec différentes configurations et comparer les performances.
Après-midi
4. Architecture logicielle et intégration
- Principes d’architecture pour l’intégration de modèles IA : microservices, API, conteneurs.
- Bonnes pratiques de déploiement et tests automatisés pour les composants IA.
- Gestion des données en production : flux, pipelines, stockage, traitement des entrées/sorties.
- Atelier pratique : emballer un modèle IA dans un service API exploitable par une application.
Jour 3
Matinée
5. Mise en production et monitoring
- Stratégies de déploiement : environnements de staging, pipelines CI/CD, orchestrateurs (Docker, Kubernetes).
- Surveillance des performances en production : journaux, alertes, tableaux de bord.
- Approches de mise à jour et de réentraînement continu.
- Atelier pratique : déploiement du service IA avec une approche itérative de suivi.
Après-midi
6. Gouvernance, éthique et perspectives
- Enjeux de gouvernance des projets IA : conformité, traçabilité, documentation des décisions.
- Défis éthiques et biais dans les modèles, stratégies d’atténuation.
- Retour d’expérience et analyse de cas réels d’intégration IA.
- Session de synthèse : plan d’action individuel pour appliquer les acquis à un projet réel.
Dernière mise à jour : 28 avril 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.
- Il appartient au client de veiller à ce que le matériel mis à disposition soit conforme aux prérequis techniques indiqués dans le programme de formation.
- 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.