FORMATION · AVANCÉE TECH

Formation IA avancée — RAG, Fine-Tuning, Agents Autonomes

3 jours intensifs pour les profils tech qui veulent dépasser le prompt simple. Architectures RAG en production, fine-tuning de modèles open source, agents autonomes avec tools, déploiement Docker/FastAPI. Conçu par et pour des seniors techniques.

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3 j

21 heures

5-8

Participants

Senior

Niveau requis

Python

Maîtrise OOP

Pourquoi cette formation existe

Le marché de la formation IA est saturé en niveau débutant et intermédiaire (vous trouverez 100 formations ChatGPT). Mais quand vos data scientists, vos lead tech ou vos architectes IA cherchent une formation qui va vraiment au fond des sujets — RAG, fine-tuning, agents autonomes, déploiement en production — l'offre française est extrêmement faible.

Cette formation comble ce vide. Elle est conçue pour des profils qui :

Maîtrisent déjà Python
Ont déjà manipulé les APIs LLM (OpenAI, Anthropic)
Veulent déployer des architectures IA en production
Doivent comprendre les choix techniques (cloud vs self-hosted, fine-tuning vs RAG, sync vs async)
Doivent assurer la performance, la sécurité, l'observabilité d'un système IA en prod

3 jours intensifs. Beaucoup de code. Beaucoup d'architecture. Aucun temps perdu sur les fondamentaux.

Pour qui

✅ Data scientists et ML engineers

Vous avez fait du machine learning classique, vous voulez maîtriser les LLM en production. Cette formation vous donne le delta.

✅ Lead tech et architectes IA

Vous concevez l'architecture des systèmes IA de votre entreprise. Cette formation vous donne les patterns éprouvés.

✅ Développeurs séniors (5+ ans Python)

Vous codez quotidiennement et voulez intégrer l'IA dans vos applications. Au-delà des « tutoriels OpenAI ».

✅ Chefs de projet IA en grand groupe

Vous pilotez des projets IA techniques et avez besoin de comprendre ce que vos équipes implémentent.

✅ Consultants IA techniques

Vous accompagnez des clients sur RAG ou agents et voulez monter en niveau.

❌ Pas pour…

Débutants, profils non-tech, gens qui découvrent ChatGPT. Pour eux, voir les autres formations du catalogue.

Le programme — 3 jours intensifs

JOUR 1 — RAG EN PRODUCTION

Architectures RAG complètes avec LangChain et LlamaIndex

Module 1 (2 h) — Théorie RAG : pourquoi, quand, comment. Architecture canonique. Coûts (compute, latence, qualité).
Module 2 (2 h) — Vector DBs : Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector. Embeddings (OpenAI, Voyage, Cohere, open source).
Module 3 (3 h) — Atelier RAG end-to-end. Chunking, hybrid search (vector + BM25), re-ranking.

JOUR 2 — FINE-TUNING ET OPEN SOURCE

Mistral, Llama, Qwen, DeepSeek

Module 4 (2 h) — Quand fine-tuner ? Quand ne pas fine-tuner ? LoRA, QLoRA, prompt tuning.
Module 5 (2 h) — Modèles open source : benchmarks, licences. Hugging Face, quantization (GPTQ, AWQ, GGUF).
Module 6 (3 h) — Atelier fine-tuning d'un Mistral 7B avec LoRA. Dataset, GPU, évaluation, déploiement.

JOUR 3 — AGENTS ET DÉPLOIEMENT

Agents autonomes en production

Module 7 (2 h) — Agents IA : ReAct, Tree of Thoughts, Multi-Agent. LangGraph, CrewAI, AutoGen.
Module 8 (2 h) — Atelier agent autonome avec tools (web search, code exec, DB query, API custom).
Module 9 (3 h) — Déploiement en prod. FastAPI, Docker, monitoring (LangSmith, Helicone). Sécurité : prompt injection, jailbreaks.

Stack technique de la formation

Python 3.11+
LangChain, LlamaIndex, LangGraph
OpenAI SDK, Anthropic SDK, Hugging Face Transformers
Pinecone (free tier), pgvector
Docker, FastAPI
Optionnel : GPU local ou cloud (Lambda Labs, RunPod, Modal)

Pré-requis stricts

Python : maîtrise OOP, async/await, gestion d'environnements (poetry/uv)
Git/GitHub : workflow de base
Curiosité pour la recherche : papers et leaderboards

Prêt à passer au niveau suivant en IA ?

Demander un devis pour cette formation

Modalités

Format	Intra-entreprise UNIQUEMENT
Lieu	Présentiel impératif
Durée	3 jours (21 h) consécutifs ou répartis sur 2 semaines
Effectif	5 à 8 participants
Pré-requis	Maîtrise Python (5+ ans), expérience APIs LLM (3+ mois), Git
Tarif	Indicatif : 12 000-18 000 € HT pour 6 participants en intra à Paris
Suivi	3 mois inclus : Q&A mensuelles, code review, accès Discord

Questions fréquentes

C'est vraiment du niveau senior ?

Oui. Si vous découvrez Python ou les APIs LLM, cette formation ne vous conviendra pas. Pour ces profils, voir Prompt Engineering.

Vous fournissez le matériel (GPU) ?

Non. Chaque participant doit avoir Python installé. Pour les modules GPU (J2) : comptes Lambda Labs / RunPod fournis (~50€ par participant à votre charge).

Comparé à un MOOC (Coursera, Deeplearning.ai) ?

Les MOOCs sont excellents pour les fondamentaux mais théoriques. Cette formation est en présentiel, intensive, avec coaching individuel sur VOS cas d'usage. 3 jours condensés vs 1 an de bricolage.

Vous proposez du conseil tech après formation ?

Oui, sur demande. Plusieurs anciens stagiaires me consultent ensuite ponctuellement pour des architecture reviews ou du coaching tech.