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IA générative : conception d’applications

Développez des applications fondées sur les modèles génératifs. Maîtrisez le prompting, le RAG, les agents, l’évaluation et la sécurisation afin de livrer un service utile, mesurable et fiable.

6 Mois

Bac +3 recommandé

Alternance : Oui

Vue d'ensemble

L’IA générative devient réellement utile lorsqu’elle est intégrée à un processus clair, évaluée avec des critères mesurables et reliée à des données maîtrisées. Cette formation conduit les participants de l’expérimentation à une application exploitable. Ils conçoivent des prompts robustes, mettent en place une recherche documentaire, ajoutent des outils et créent un protocole d’évaluation. Le projet fil rouge inclut la sécurité, la confidentialité, le suivi des coûts et l’expérience utilisateur afin d’éviter une simple démonstration technique sans valeur opérationnelle.

Ce que vous allez maîtriser

Prompting structuré

Conception de consignes, sorties structurées et chaînes de tâches adaptées à un cas d’usage précis.

RAG & connaissances

Indexation de contenus, recherche sémantique et génération de réponses appuyées sur des sources.

Agents & intégrations

Création de workflows outillés, orchestration d’actions et connexion sécurisée aux services métiers.

Évaluation & sécurité

Mesure de la qualité, réduction des hallucinations, contrôle des accès et suivi des coûts en production.

Frais de scolarité

6 990 €

Possibilité de financement OPCO / Alternance

Prochaine rentrée : Octobre 2026

Rythme : 3 semaines / 1 semaine

Campus : Distanciel et Hybride

Langue : Français (supports ENG)

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Places limitées à 25 étudiants par promotion pour garantir la qualité de l'encadrement.

Programme détaillé

Semestre 1 : Fondations Data & Programmation
Maîtrise des bases indispensables en programmation, manipulation de données et analyse statistique. Les étudiants travaillent notamment avec Python, SQL, Pandas et NumPy, apprennent à nettoyer, structurer et visualiser des jeux de données, puis à construire leurs premiers projets d’analyse.
Semestre 2 : Machine Learning Appliqué
Approfondissement des méthodes de machine learning supervisé et non supervisé. Régression, classification, clustering, préparation des données, feature engineering, évaluation des modèles et optimisation des performances sont abordés à travers des cas pratiques et des projets appliqués.
Semestre 3 : Deep Learning & IA Spécialisée
Introduction aux architectures avancées d’intelligence artificielle : réseaux de neurones, deep learning, NLP et vision par ordinateur. Les étudiants utilisent des frameworks comme PyTorch ou TensorFlow et travaillent sur des problématiques plus complexes jusqu’au déploiement de modèles en production.

Direction Pédagogique

Dr. Antoine Laurent

Ex-Lead Data Scientist chez TechCorp | Ph.D. en Intelligence Artificielle

"Notre objectif n'est pas seulement de vous apprendre à coder des algorithmes, mais de vous donner la vision systémique nécessaire pour transformer une architecture de données complexe en un levier de croissance stratégique pour l'entreprise. Vous serez formés aux standards d'ingénierie les plus stricts du marché."