Une formation technique et immersive pour permettre à vos équipes développement de concevoir, coder et fiabiliser des solutions IA concrètes : agents autonomes, workflows multi-step, RAG, intégration d’outils, évaluation et sécurisation.
Conçue par des experts qui déploient réellement des projets IA en entreprise, cette formation permet de passer du POC à des solutions IA utiles, mesurables et exploitables.
Cette formation est basée sur la pratique. Les participants manipulent des notebooks, codent en live, expérimentent des architectures IA et travaillent sur des cas d’usage inspirés de projets clients réels.
L’objectif n’est pas seulement de comprendre les concepts, mais de savoir les appliquer dans un contexte projet : choisir la bonne architecture, intégrer les bons outils, évaluer les résultats et sécuriser les usages.
C’est bien plus qu’une formation, c’est un vrai accompagnement vers l’autonomie.
Cette formation est conçue par des praticiens de l’IA, pas par des théoriciens.
Les formateurs Proxym interviennent au quotidien sur des projets IA : agents, RAG, automatisation, intégration d’outils, architecture logicielle et industrialisation.
Tous nos formateurs :
Pour coder avec les LLM, intégrer des appels API, créer des agents et construire des pipelines RAG.
Pour guider les équipes vers les bons patterns IA, arbitrer les choix d’architecture et structurer les projets IA.
Pour concevoir des solutions intégrant agents, RAG, MCP, vector stores, outils et orchestration.
Pour comprendre concrètement ce qui est faisable, à quel coût, avec quels risques et quelles conditions d’industrialisation.
Cette formation s’adresse à des profils techniques.
Pour en tirer pleinement parti, les participants doivent disposer de :
Durée de la formation :
3 journées / 9h30 – 17h30
Lieu de la formation :
Paris ou distanciel
Nombre de place :
10 participants max.
Coût de la formation :
Nous contacter
Objectif
Comprendre les briques techniques nécessaires pour interagir avec un LLM et construire une première application IA.
Contenu
Objectif
Passer d’un appel LLM simple à un agent capable d’orchestrer plusieurs étapes, d’utiliser des outils et de gérer un état.
Contenu
Objectif
Construire une solution RAG exploitable et comprendre les enjeux d’évaluation, de performance et de sécurisation.
Contenu
Distinguer un vrai problème IA d’un gadget et qualifier la valeur métier en amont.
Savoir choisir entre prompt engineering, RAG, agent, workflow ou multi-agent selon le besoin réel.
Maîtriser les bases du function calling, de l’orchestration, de la gestion d’état et du human-in-the-loop.
Comprendre toute la chaîne : documents, chunking, embeddings, retrieval, génération et évaluation.
Anticiper les hallucinations, les dérives, les risques de prompt injection, les coûts et la qualité des réponses.
Savoir poser les bases d’une solution IA utile, maintenable, mesurable et exploitable dans un contexte projet.
Nombre de stagiaires de la formation : A venir *
Satisfaction globale : A venir *