Développement professionnel en IA générative
Théo Beaumont
Spécialisé dans l'architecture des modèles de langage depuis 2021. A travaillé sur l'intégration de GPT dans des environnements industriels et développé des protocoles d'évaluation pour systèmes génératifs.
Julien Mercier
Architecte de solutions IA avec focus sur déploiement production. Développe des frameworks pour évaluation de qualité de sortie et optimisation de prompts dans contextes métier.
Approche pédagogique progressive
Nos programmes suivent une logique cumulative où chaque compétence devient fondation pour la suivante. Nous structurons l'apprentissage autour de cas réels, pas d'exemples théoriques isolés. Les participants manipulent des modèles directement plutôt que de seulement observer des démonstrations. Cette méthode permet d'identifier rapidement les difficultés conceptuelles avant qu'elles bloquent la progression.
Ce qui change concrètement
D'où vient notre connaissance du domaine
Recherche continue
Nous suivons les publications techniques hebdomadaires, testons les nouvelles architectures dès leur sortie, et adaptons contenus selon évolutions du domaine. Nos supports reflètent état actuel des pratiques, pas celui d'il y a six mois.
Expérience terrain
Formation construite depuis consultation avec équipes techniques confrontées aux problèmes réels d'implémentation. Nous connaissons les pièges parce que nous les avons rencontrés dans projets client.
Validation pratique
Chaque concept enseigné est testé dans environnement réel avant intégration au programme. Si technique ne fonctionne pas en production, elle ne figure pas dans formation, même si elle semble intéressante théoriquement.
Testez la formation sans engagement
Nous proposons accès limité aux premiers modules pour évaluer adéquation entre vos besoins et notre approche. Vous verrez exactement comment contenus sont structurés, quel niveau technique est attendu, et si rythme correspond à votre disponibilité. Pas de vente forcée, pas de compte à rebours artificiel.
Modules d'introduction
Fondamentaux des transformers et mécanismes attention
Exercices pratiques
Manipulation directe de modèles pré-entraînés
Jours d'accès
Durée suffisante pour évaluer qualité sans pression
Parcours d'apprentissage typique
Semaines 1-2 : Concepts fondamentaux
Architecture des modèles génératifs, tokenisation, embeddings vectoriels. Vous manipulez API OpenAI et Anthropic pour comprendre comportements de base.
Semaines 3-4 : Prompt engineering
Techniques structurées pour obtenir sorties cohérentes. Zero-shot, few-shot, chain-of-thought. Vous construisez bibliothèque de prompts réutilisables.
Semaines 5-7 : Fine-tuning et adaptation
Ajustement de modèles pour cas d'usage spécifiques. RAG (Retrieval Augmented Generation), embedding de données propriétaires.
Semaines 8-10 : Déploiement production
Gestion coûts, monitoring qualité, gestion erreurs. Vous mettez en place pipeline complet du prompt à sortie validée.
« J'avais déjà suivi deux formations IA qui restaient trop théoriques. Ici, dès première semaine, j'ai intégré génération de contenu dans workflow. L'écart entre apprentissage et application réelle était quasi nul. »