Date de dernière mise à jour du plan : 30/07/2026

Durée : 2 jours

La formation "Industrialiser l'IA générative" est dispensée à Nantes, Rennes, Paris, Bordeaux, Angers, Toulouse, Brest, Lille, Montpellier, Lyon.

La formation "idustrialiser l'IA générative" donne les clés des architectures de référence de l'IA générative en entreprise pour concevoir des solutions robustes, sécurisées et industrialisables, en intégrant LLM, RAG, agents et le protocole MCP. La plus complète du parcours, elle se déroule sur deux jours mêlant apports d'architecture, études de cas et conception de schémas, en s'appuyant sur des briques open source de référence (LiteLLM, RAGFlow, OpenSearch, Agno, Cerbos, Langfuse) et sur les solutions du marché.

Nos formations peuvent se faire en présentiel ou en distanciel, en intra ou inter-entreprises.

Nos prochaines sessions inter-entreprises pour la formation Industrialiser l'IA générative sont les suivantes :

  • 24/09/2026
  • 15/11/2026
  • 08/12/2026

Pour toute demande de tarification, nous vous remercions de nous contacter, nous vous transmettrons un devis sous 48 heures maximum.

Objectifs de la formation Industrialiser l'IA générative

  • Cartographier les briques d'une architecture d'IA générative d'entreprise
  • Choisir et dimensionner un LLM selon les contraintes : coût, latence, souveraineté
  • Concevoir une architecture RAG industrielle
  • Intégrer des serveurs MCP (Model Context Protocol) pour connecter modèles, outils et données
  • Définir une architecture d'agents et les patterns d'industrialisation : sécurité, supervision, CI / CD

Prérequis de la formation Industrialiser l'IA générative

  • Expérience confirmée du développement ou de l'architecture logicielle
  • Connaissance des principes des LLM (Niveau 3 ou équivalent)

Public visé de la formation Industrialiser l'IA générative

  • Architectes solution, logiciel et data
  • Lead developers, ingénieurs IA/ML
  • CTO et responsables techniques chargés de cadrer ou bâtir des plateformes d'IA générative

Programme de la formation Industrialiser l'IA générative

Socle LLM et architecture RAG industrielle

  • Cadre et enjeux d'industrialisation
    • De l'expérimentation à la plateforme
    • Les briques d'une architecture d'IA générative d'entreprise
  • Les LLM en production
    • Modèles propriétaires (OpenAI, Anthropic, Google) vs open-weight (Mistral, Llama, Qwen)
    • Inférence : moteurs auto-hébergés (vLLM, Ollama, TGI) vs SaaS externe (Azure AI Foundry) — arbitrage coût / souveraineté
    • Gateway LLM, routage, sécurité et budgets : LiteLLM
    • Prompting, fine-tuning, distillation : quand utiliser quoi
  • Architecture RAG de référence
    • Pipeline d'ingestion, vectorisation, indexation : LlamaIndex, LangChain ou RAGFlow
    • Recherche hybride, reranking, gestion de la fraîcheur
    • Base vectorielle et scalabilité : OpenSearch ; alternatives pgvector, Qdrant, Weaviate
    • Étude de cas : schéma d'architecture RAG d'entreprise

MCP, agents et industrialisation

    • MCP Servers : connecter modèles, outils et données
    • Le Model Context Protocol : un standard ouvert, indépendant d'un fournisseur
    • Standardiser l'accès des modèles aux outils et sources de données (serveurs et clients)
    • Mise en œuvre : serveurs MCP via développement spécifique ou la fonctionnalité MCP de n8n
    • Sécurité, périmètres d'accès et gouvernance des connexions
    • Étude de cas : intégration de serveurs MCP dans un SI existant
  • Architectures d'agents
    • Patterns d'agents : orchestration, planification, appel d'outils via MCP
    • Frameworks et runtime d'agents : LangChain / LangGraph, CrewAI, AutoGen ou Agno
    • Isolation de l'exécution du code des agents (sandboxing)
    • Habilitations et accès aux outils : Cerbos, OpenFGA ou Permit.io
    • Guardrails, supervision et limites de coût
  • Industrialisation (LLMOps)
    • Observabilité et évaluation continue (ex. Langfuse, LangSmith) ; centralisation des logs (ex. Fluentd + OpenSearch)
    • Garde-fous natifs de la passerelle LiteLLM : masquage PII (Presidio), détection de secrets, anti-injection (ex. Lakera), modération
    • CI/CD pour l'IA ; sécurité et conformité
    • Maîtrise des coûts à l'échelle : suivi et budgets LiteLLM
  • Synthèse
    • Conception d'une architecture cible de synthèse