Prompt Engineering Appliqué - Construire et déployer des pipelines IA

Formation créée le 13/03/2026.
Version du programme : 1

Type de formation

Mixte

Durée de formation

14 heures (2 jours)
Cette formation est gratuite.
S'inscrire
Cette formation est gratuite.
S'inscrire
Cette formation est gratuite.
S'inscrire

Prompt Engineering Appliqué - Construire et déployer des pipelines IA


Cette formation de niveau avancé s'adresse aux développeurs, data analysts et chefs de projet technique souhaitant aller bien au-delà de l'usage conversationnel des IA génératives. Elle couvre la conception de pipelines de prompts complexes, l'intégration via les APIs OpenAI et Anthropic, les architectures RAG, l'évaluation en production et la sécurisation des usages applicatifs — sur 2 jours intensifs en pédagogie 100% pratique.

Objectifs de la formation

  • Appeler les APIs OpenAI et Anthropic en Python avec paramétrage fin (temperature, top_p, max_tokens,stop sequences, streaming)
  • Concevoir des system prompts structurés, des instructions multi-rôles et des chaînes de prompts conditionnelles
  • Construire un pipeline RAG complet (embeddings, vectorstore, retrieval, reranking) sur un corpus documentaire professionnel
  • Implémenter un workflow d'orchestration avec LangChain ou LlamaIndex incluant mémoire, outils et agents autonomes
  • Évaluer la qualité des réponses en production avec RAGAS, LLM-as-judge et tests de régression automatisés
  • Sécuriser un pipeline IA applicatif contre le prompt injection, la fuite de contexte et les expositions de données sensibles
  • Monitorer les coûts, la latence et la qualité en production avec Langfuse et définir des seuils d'alerte
  • Livrer un prototype fonctionnel de pipeline IA documenté, testé et prêt pour une revue de code

Profil des bénéficiaires

Pour qui
  • Développeurs Python (junior à senior)
  • Data analysts et data engineers
  • Chefs de projet technique / architectes
  • Ingénieurs DevOps exposés aux pipelines IA
  • Consultants techniques grands comptes
Prérequis
  • Maîtrise de Python intermédiaire (fonctions, librairies, environnements virtuels)
  • Notions d'API REST (requêtes HTTP, JSON, authentification)
  • Avoir suivi PE-PRO-200 ou niveau équivalent recommandé
  • Environnement Python 3.10+ opérationnel sur le poste

Contenu de la formation

Module 1 — APIs OpenAI & Anthropic : Architecture, Auth & Paramétrage fin (2h00)
  • Architecture des APIs : endpoints, versioning, rate limits, quotas et gestion des erreurs
  • Authentification sécurisée : gestion des clés API, variables d'environnement, secrets managers
  • Paramètres avancés : temperature, top_p, top_k, max_tokens, stop sequences, presence/frequency penalty
  • Streaming de réponses et gestion asynchrone avec asyncio
  • Comptage et optimisation des tokens : tiktoken, estimation des coûts, fenêtres de contexte
  • Comparatif OpenAI vs Anthropic : SDK, modèles disponibles, spécificités de l'API Claude
  • Bonnes pratiques de structuration d'une requête API en production
  • Activité pratique — Lab : Premier pipeline API fonctionnel. (Appels API authentifiés en Python depuis un notebook/ Comparaison des paramètres sur un même prompt — mesure de l'impact/ Calcul du coût de session et optimisation)
Module 2 — System Prompts avancés, instructions structurées & gestion du contexte (2h00)
  • Architecture d'un system prompt professionnel : rôle, contraintes, format de sortie, garde-fous
  • Formats de sortie structurés : JSON mode, XML, Markdown — parsing et validation côté code
  • Gestion du contexte long : fenêtres de 128k/200k tokens, stratégies de compression et de résumé
  • Few-shot avancé dans le contexte API : exemples dynamiques, sélection contextuelle
  • Instructions multi-étapes et raisonnement guidé : chain-of-thought via API
  • Versioning des prompts : gestion des modifications, rollback, documentation
  • Activité pratique — Lab : System prompt production-grade. (Conception d'un system prompt pour un cas métier réel/ Implémentation du parsing JSON et de la validation Pydantic/ Test de robustesse sur inputs adversariaux)
Module 3 — Chaînage de prompts & Orchestration avec LangChain / LlamaIndex (3h00)
  • Introduction à LangChain : chains, agents, tools, memory — architecture et cas d'usage
  • Introduction à LlamaIndex : index, query engines, pipelines de traitement documentaire
  • Chaînes séquentielles, parallèles et conditionnelles — patterns de routing
  • Gestion de la mémoire conversationnelle : ConversationBufferMemory, SummaryMemory, VectorStoreMemory
  • Agents et outils : ReAct, function calling, définition d'outils personnalisés
  • Gestion des erreurs, des timeouts et des fallbacks dans un pipeline multi-étapes
  • Activité pratique — Lab : Pipeline de traitement documentaire (Construction d'un agent avec outil de recherche et mémoire/ Chaîne de synthèse → analyse → restitution structurée/ Gestion des erreurs et fallback sur modèle secondaire)
Module 4 — RAG : Retrieval-Augmented Generation de bout en bout (3h00)
  • Architecture RAG : ingestion, chunking, embeddings, vectorstore, retrieval, reranking, génération
  • Modèles d'embeddings : OpenAI text-embedding-3, Cohere, modèles open-source (BGE, E5)
  • Vectorstores : FAISS (local), Chroma, Pinecone, Weaviate — comparatif et critères de choix
  • Reranking : cross-encoders, Cohere Rerank, amélioration du recall
  • RAG avancé : HyDE, Self-RAG, Corrective RAG, Adaptive Retrieval
  • Évaluation du RAG : métriques de retrieval et de génération (recall@k, faithfulness, relevance)
  • Activité pratique — Lab : Pipeline RAG sur corpus d'entreprise (Ingestion et indexation d'un corpus de 50+ documents/ Comparaison de stratégies de chunking sur la qualité des réponses/ Implémentation du reranking et mesure du gain)
Module 5 — Évaluation, métriques et tests automatisés (1h30)
  • Frameworks d'évaluation : RAGAS, TruLens, UpTrain — mise en place et interprétation
  • LLM-as-judge : évaluation automatisée de la qualité, de la cohérence et de la fidélité
  • Métriques clés : faithfulness, answer relevancy, context recall, context precision
  • Tests de régression : détecter les régressions lors d'un changement de modèle ou de prompt
  • Golden datasets : construction, maintenance et utilisation pour les benchmarks internes
  • Golden datasets : construction, maintenance et utilisation pour les benchmarks internes
  • Activité pratique — Lab : Suite de tests automatisés (Setup RAGAS sur le pipeline RAG du Module 4/ Détection de régression simulée (changement de modèle)/ Rapport d'évaluation automatisé)
Module 6 — Sécurité applicative IA & Mise en production (1h30)
  • Menaces spécifiques aux systèmes LLM : prompt injection directe/indirecte, jailbreak, data exfiltration
  • Classification des données en entrée : ce qui ne doit jamais transiter par un LLM externe
  • Sanitisation des inputs utilisateurs et filtrage des outputs sensibles
  • Monitoring de production : Langfuse, Helicone — traces, métriques de coût, alertes qualité
  • Optimisation des coûts à l'échelle : caching sémantique (GPTCache), batching, modèle fallback
  • Stratégies de déploiement : rate limiting, retry logic, circuit breaker, multi-région
  • Conformité RGPD et politique d'usage : données utilisateurs, logs, durée de conservation
  • Activité pratique — Lab : Hardening et monitoring du pipeline (Tests de prompt injection sur le pipeline existant/ Setup Langfuse : traces, dashboard de coûts et alertes/ Implémentation du caching sémantique)
Module 7 — Atelier final : Pipeline IA complet de bout en bout (1h00)
  • Conception et implémentation d'un pipeline IA complet sur un cas métier réel choisi par le groupe
  • Intégration de tous les composants : API, RAG, orchestration, évaluation, monitoring
  • Revue de code croisée : architecture, sécurité, maintenabilité, documentation
  • Présentation des choix techniques et justification devant le groupe
  • Plan de déploiement et de maintenance : versioning, tests de régression, budget tokens
  • Activité pratique — Production & Revue (Chaque participant/équipe produit un pipeline fonctionnel documenté/ Revue de code croisée guidée par le formateur/ Feedback structuré sur architecture, sécurité et qualité du code)

Équipe pédagogique

Professionnel expert technique et pédagogique.