Ce module s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent passer de bots monofonctionnels à des architectures modulaires et évolutives. Vous maîtriserez la conception avancée de systèmes afin de créer des IA faciles à maintenir et capables d'évoluer en fonction des besoins de l'entreprise. Le programme se concentre sur l'évaluation de boucles de raisonnement telles que ReAct et Reflexion à l'aide de tests A/B basés sur les données. Au cours d’exercices pratiques, vous appliquerez les meilleures pratiques en matière d’ingénierie logicielle pour développer des composants réutilisables — Planner, Memory et Executor — à l’aide de contrats API typés. À l’issue de cette formation, vous serez en mesure de concevoir et de documenter un package Python complet de composants d’agents, prêt à être intégré de manière transparente dans des environnements de production à forte valeur ajoutée.

Ce module est axé sur la conception de systèmes rapides, évolutifs et réactifs. Partant du principe que la vitesse est tout aussi essentielle que l’intelligence, ce programme permet aux ingénieurs d’acquérir les compétences nécessaires pour diagnostiquer et résoudre les goulots d’étranglement critiques en matière de performances. Vous maîtriserez les techniques d’optimisation, en remplaçant les méthodes par force brute par des algorithmes sophistiqués tels que la recherche par faisceaux. Au cours de travaux pratiques, vous appliquerez la notation Big-O pour analyser des pipelines de raisonnement multi-outils et utiliserez des profileurs pour identifier les ralentissements. En apprenant à mettre en œuvre des optimisations — telles que l’indexation pour réduire la complexité de O(n²) à O(log n) —, vous acquerrez l’expertise technique nécessaire pour justifier vos décisions d’ingénierie à travers des propositions professionnelles.

Ce module s'adresse aux ingénieurs et aux data scientists qui souhaitent développer des systèmes de recherche intelligents et fiables sur le plan factuel. Si l'IA générative excelle dans le raisonnement, elle est souvent sujette à des « hallucinations » ; la recherche traditionnelle est précise, mais manque de contexte. Ce programme vous apprend à concevoir des workflows hybrides qui ancrent les grands modèles de langage (LLM) dans des données vérifiables. Vous irez au-delà des simples invites pour concevoir et optimiser des systèmes en termes de performances et de coûts. Grâce à des travaux pratiques, vous maîtriserez le réglage des paramètres et la modularisation du code pour des pipelines CI/CD prêts pour la production. À l’issue de cette formation, vous serez en mesure de déployer des applications d’IA fiables et sensibles au contexte, capables de fournir des résultats fiables à grande échelle.

Ce module s'adresse aux professionnels du machine learning qui accordent la priorité à la confiance et à la responsabilité. Dans le domaine de l'IA moderne, une précision élevée ne suffit pas : vous devez justifier les résultats des modèles et atténuer les biais préjudiciables. Ce programme vous apprend à associer l'ingénierie avancée des caractéristiques à l'interprétabilité des modèles pour un déploiement éthique. Grâce à une formation pratique, vous transformerez des journaux de discussion non structurés en tenseurs prêts à être utilisés par un modèle à l’aide de Python, de scikit-learn, du TF-IDF et de l’agrégation d’embeddings. Vous déconstruirez ensuite des modèles de type « boîte noire » à l’aide de SHAP afin de diagnostiquer les erreurs de classification et de signaler les corrélations fallacieuses. À l’issue de cette formation, vous développerez une boîte à outils de prise de décision pour les modèles d’IA, qui vous permettra de fournir des rapports destinés aux parties prenantes garantissant une IA de production transparente et fiable.

Ce module s'adresse aux ingénieurs et aux data scientists et met l'accent sur les workflows évolutifs et faciles à maintenir. Au-delà de la simple sélection de modèles, ce programme vous apprend à créer des pipelines standardisés et réutilisables qui accélèrent le développement et garantissent la cohérence. Vous évaluerez de manière stratégique les compromis entre les grands modèles pré-entraînés et les alternatives personnalisées et efficaces, en trouvant le juste équilibre entre performances, vitesse d'inférence et coût. Grâce à des travaux pratiques, vous maîtriserez la construction modulaire à l’aide de Scikit-learn, en mettant l’accent sur les meilleures pratiques en matière de gestion des modèles et de gestion des versions. À l’issue de cette formation, vous passerez d’un développement ponctuel à une approche systématique, axée sur les pipelines, indispensable pour déployer des solutions d’IA robustes et prêtes à être mises en production.