Architecte en intelligence artificielle

Objectifs

Avant de faire de l'IA, il faut savoir manipuler des données, interagir avec des APIs et structurer du code propre.


Dans ce module, vous découvrez Python comme langage central de l'IA pour récolter, traiter et stockage de la donnée et construire des pipelines prêts à être consommés par des modèles d'IA.

Vous apprendrez à écrire du code clair et robuste, exactement comme dans des projets professionnels.

Ce module vous plonge au cœur de l'IA générative : comment fonctionnent réellement les LLMs, comment interagir avec eux via des APIs, et comment les transformer en composants intelligents de vos applications.


Vous irez au-delà des prompts classiques puisque vous apprendrez à construire des agents capables d'agir, connecter des modèles à des outils

et évaluer et fiabiliser leurs réponses


L'objectif : comprendre l'IA générative comme un système logiciel, pas comme une boîte noire

Programme de la formation

Module 1 – Python for AI 

• Manipuler des données (Pandas), consommer des APIs et interagir avec une base de données en Python.


• Structurer un code propre et robuste, prêt à alimenter des modèles d'IA.

Module 2 – Generative AI (LLMs & Agents)

• Comprendre le fonctionnement des LLMs, les paramètres (tokens, température…) et le prompting structuré.


• Appeler les modèles (OpenAI, Mistral) depuis Python, produire des sorties structurées (JSON) et construire des agents outillés.


• Mettre en place des évaluations pour fiabiliser prompts, modèles et agents.

Module 3 – AI Applications & Automation

• Concevoir des workflows d'IA automatisés avec n8n, connectés à vos données et à vos outils métiers.


• Mettre en place un système de RAG (bases vectorielles, embeddings, recherche sémantique) pour améliorer la pertinence des réponses.


• Orchestrer l'ensemble Python ? DB ? LLM ? n8n pour des applications d'IA concrètes.

Module 4 – Demoday (Build an AI application) 

• Concevoir et développer une application complète d'IA générative (architecture, code, automatisation, évaluation).


• Livrer un système d'IA fonctionnel, documenté, démontrable et réutilisable à partir de vos cas d'usage.

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Sortie

Sans niveau spécifique