Piloter et Encadrer l'IA Générative en Entreprise
- Durée
- Durée :3 jours
- Niveau
- Niveau :Fondamental
- Certification
- Certification :Non
1990€ HT
Prochaine session :
Description de la formation Architecte IA generative
Qu’est-ce que l’architecture IA générative ?
L’architecture d’IA générative (GenAI) repose sur l’intégration de modèles de langage de grande taille (LLM), de chaînes d’orchestration comme LangChain, et de composants tels que les architectures RAG. Ces technologies permettent de créer des systèmes capables de générer du texte, des images ou des décisions intelligentes à partir de données contextuelles, tout en respectant les contraintes techniques et réglementaires des systèmes d’information modernes.
Pourquoi suivre une formation Architecte IA Générative ?
Dans un contexte où les entreprises cherchent à tirer parti de la puissance des modèles d’IA générative, savoir concevoir des architectures robustes, sécurisées et gouvernées devient essentiel. Cette formation apporte les clés pour maîtriser la conception, l’intégration et l’industrialisation de solutions GenAI à grande échelle. Les participants apprendront à équilibrer performance, coûts, sécurité et conformité, tout en préparant la gouvernance opérationnelle et réglementaire (RGPD, AI Act, NIS2, ISO).
Programme de la formation
Objectif opérationnel :
Savoir concevoir et gouverner des architectures d’intelligence artificielle générative robustes, sécurisées et industrialisées.
Objectif pédagogiques :
À l'issue de cette formation Architecte IA Générative, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :
- Comprendre le fonctionnement interne des LLM et leurs impacts architecturaux
- Choisir et intégrer des modèles de langage selon les contraintes techniques et réglementaires
- Concevoir des architectures GenAI robustes (RAG, orchestration, intégration SI)
- Anticiper les enjeux de performance, coûts, sécurité et scalabilité
- Mettre en place une gouvernance IA conforme et opérationnelle
Jour 1 – Fondamentaux techniques et architecturaux de la GenAI
Écosystème actuel : GPT, Claude, LLaMA, Mistral
Modèles open-source vs propriétaires
Cas d’usage réels en environnement entreprise
Impacts de la GenAI sur l’architecture des SI
- Transformers
- Mécanismes d’attention
- Encoder / decoder
Tokens, fenêtres de contexte et limitations
Contraintes de latence et de performance
Non-déterminisme et limites structurelles des LLM
- APIs cloud
- Self-hosted
- Architectures hybrides
Fine-tuning, prompting, RAG : cas d’usage et limites
Impacts sur les coûts, la sécurité et la conformité
Critères de choix en contexte réglementé
Biais et qualité des réponses
Sécurité des données et des prompts
Traçabilité et auditabilité
Alignement RGPD, ISO, NIS2, AI Act
Stratégies de sandboxing et contrôle des sortiesTravaux pratiques : Analyse d’une architecture GenAIObjectif : Évaluer la robustesse technique d’une architecture GenAI
Description :
Analyse critique d’une architecture existante
Identification des faiblesses techniques
Discussion des arbitrages possiblesJour 2 – Architecture des solutions IA génératives
Architecture RAG : du document à la réponse
Chaîne de traitement :
- ingestion
- parsing
- chunking
- indexation
Impacts sur performance et qualité
Vector stores :
- FAISS
- Chroma
- Pinecone
- Weaviate
Critères de choix (volumétrie, latence, sécurité)
Schémas d’architecture associés
- chaînes
- outils
- mémoire
Rôle de l’orchestration dans une architecture GenAI
Patterns d’assemblage des composants
Introduction aux agents (positionnement architectural)Travaux pratiques : Design d’une architecture RAGObjectif : Concevoir une architecture RAG complète
Description :
Définition des composants techniques
Schéma d’architecture
Discussion sur scalabilité, sécurité et gouvernanceJour 3 – Intégration SI, performance et gouvernance
Gestion des identités et authentification (SSO)
Gestion des flux de données
Observabilité et monitoring des systèmes GenAI
- tokens
- embeddings
- requêtes
Stratégies d’optimisation :
- cache
- batch processing
- réutilisation des prompts
Scalabilité horizontale
Architectures distribuées et multi-composants
Auditabilité et traçabilité des réponses
Cycle de vie des prompts et modèles
Supervision humaine et validation
Mise à jour des modèles et gestion des versionsTravaux pratiques : Élaboration d’une architecture cible GenAIObjectif : Concevoir une architecture GenAI industrialisable
Description :
Architecture complète intégrant :
- LLM
- RAG
- intégration SI
- gouvernance
Présentation et retour critique collectif
Panorama technique de l’IA générative
Définitions : IA générative, LLM, modèles de fondationÉcosystème actuel : GPT, Claude, LLaMA, Mistral
Modèles open-source vs propriétaires
Cas d’usage réels en environnement entreprise
Impacts de la GenAI sur l’architecture des SI
Architecture interne des LLM et implications systèmes
Architecture des modèles de langage :- Transformers
- Mécanismes d’attention
- Encoder / decoder
Tokens, fenêtres de contexte et limitations
Contraintes de latence et de performance
Non-déterminisme et limites structurelles des LLM
Modalités d’intégration des LLM
Accès aux modèles :- APIs cloud
- Self-hosted
- Architectures hybrides
Fine-tuning, prompting, RAG : cas d’usage et limites
Impacts sur les coûts, la sécurité et la conformité
Critères de choix en contexte réglementé
Risques techniques et gouvernance dès la conception
Hallucinations et dérives des outputsBiais et qualité des réponses
Sécurité des données et des prompts
Traçabilité et auditabilité
Alignement RGPD, ISO, NIS2, AI Act
Stratégies de sandboxing et contrôle des sortiesTravaux pratiques : Analyse d’une architecture GenAIObjectif : Évaluer la robustesse technique d’une architecture GenAI
Description :
Analyse critique d’une architecture existante
Identification des faiblesses techniques
Discussion des arbitrages possiblesJour 2 – Architecture des solutions IA génératives
Principes d’architecture RAG
Limites des LLM sans contexteArchitecture RAG : du document à la réponse
Chaîne de traitement :
- ingestion
- parsing
- chunking
- indexation
Impacts sur performance et qualité
Stockage vectoriel et recherche sémantique
Rôle des embeddingsVector stores :
- FAISS
- Chroma
- Pinecone
- Weaviate
Critères de choix (volumétrie, latence, sécurité)
Schémas d’architecture associés
Orchestration avec LangChain
Principes de LangChain :- chaînes
- outils
- mémoire
Rôle de l’orchestration dans une architecture GenAI
Patterns d’assemblage des composants
Introduction aux agents (positionnement architectural)Travaux pratiques : Design d’une architecture RAGObjectif : Concevoir une architecture RAG complète
Description :
Définition des composants techniques
Schéma d’architecture
Discussion sur scalabilité, sécurité et gouvernanceJour 3 – Intégration SI, performance et gouvernance
Intégration dans le SI d’entreprise
Connexion aux systèmes existants (API, bases de données)Gestion des identités et authentification (SSO)
Gestion des flux de données
Observabilité et monitoring des systèmes GenAI
Performance, coûts et passage à l’échelle
Coûts :- tokens
- embeddings
- requêtes
Stratégies d’optimisation :
- cache
- batch processing
- réutilisation des prompts
Scalabilité horizontale
Architectures distribuées et multi-composants
Gouvernance et bonnes pratiques en production
Politique d’accès et contrôle des usagesAuditabilité et traçabilité des réponses
Cycle de vie des prompts et modèles
Supervision humaine et validation
Mise à jour des modèles et gestion des versionsTravaux pratiques : Élaboration d’une architecture cible GenAIObjectif : Concevoir une architecture GenAI industrialisable
Description :
Architecture complète intégrant :
- LLM
- RAG
- intégration SI
- gouvernance
Présentation et retour critique collectif
Public cible :
Ce cours s’adresse aux architectes logiciels, aux architectes SI et architectes d’entreprise, aux tech leads, ainsi qu’aux responsables techniques impliqués dans des projets d’intelligence artificielle.
Prérequis :
Avoir une expérience en architecture logicielle ou cloud, une bonne connaissance des microservices, API et principes de sécurité. Des notions de base en machine learning et en APIs REST sont un plus pour tirer pleinement profit de la formation.
J'évalue mes connaissances pour vérifier que je dispose des prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant le test de prérequis.
Date de mise à jour du programme : 27/01/2026
Dates et lieux
Période souhaitée
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