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Fonctionnement et développement avec les grands modèles de langues (LLM)
En cinq sessions intensives, apprenez à passer du simple prompt à la mise en production en maîtrisant fondamentaux, RAG, évaluation, workflows agents et optimisation des modèles de langage à grande échelle.
Ce que vous apprendrez
Découvrez nos formateurs
Louis-François Bouchard est un vulgarisateur et ingénieur en intelligence artificielle basé à Montréal, mieux connu sous le pseudonyme « What’s AI » sur YouTube, Substack et Medium. Cofondateur de la plateforme Towards AI, il s’est donné pour mission de rendre l’IA accessible au plus grand nombre : chaque semaine, il décortique les avancées de la recherche, publie des guides pratiques et forme des milliers de développeurs à construire des solutions alimentées par les LLM.
Ancien doctorant au Mila et à Polytechnique Montréal, Louis-François combine une solide expertise académique (vision par ordinateur, NLP) avec une expérience terrain dans la mise en production de modèles – compétences qu’il partage à travers des cours, conférences et livres (« Building LLMs for Production »).
Aujourd’hui, il dirige la création de contenus éducatifs chez Towards AI, anime une communauté de plus de 500 000 passionnés et conseille des entreprises et institutions sur l’intégration responsable de l’IA. Son style clair, visuel et orienté application lui vaut d’être reconnu comme l’une des voix francophones de référence pour démystifier la « boîte noire » de l’IA.
Omar Solano est ingénieur en apprentissage automatique chez Towards AI et candidat à la maîtrise en intelligence artificielle à l’ÉTS. Depuis 2021, il transforme les avancées en IA générative en produits concrets : fine-tuning de modèles diffusion et LLM avec Hugging Face, déploiement d’API FastAPI sur GCP/AWS et orchestration de pipelines RAG / agents avec Llama-Index.
Rédacteur technique et consultant depuis 2023, il a publié plus de dix articles, un chapitre dans Building LLMs for Production et co-conçoit un programme de formation corporative de 15 heures qui accompagne des équipes logicielles, du prompt engineering au monitoring en production.
Omar est également l’architecte du AI Tutor open-source intégré aux cours Towards AI, démontrant son savoir-faire en optimisation de coûts, évaluation continue et expérience-utilisateur. Passionné par le transfert de connaissances, il aide entreprises et développeurs à passer du prototype au déploiement fiable grâce à une expertise pointue en LLM, RAG, évaluation et bonnes pratiques DevOps.
Témoignages
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Prenez une longueur d’avance avec les modèles de langage.
Vous rêvez de transformer vos idées en produits propulsés par l’IA ? Apprenez à maîtriser les LLM, de la première ligne de prompt jusqu’au déploiement en production dans votre application, et démarquez-vous sur un marché qui évolue à toute vitesse.
Au fil des cinq sessions, vous découvrirez d’abord comment fonctionnent réellement les transformeurs, leurs forces, leurs limites et le moment opportun pour choisir un modèle open-source plutôt qu’une solution propriétaire.
Vous apprendrez ensuite à concevoir une chaîne complète : rédaction de prompts avancés, mise en place de la Retrieval-Augmented Generation (RAG) et affinage sur vos données métier.
Parce qu’un bon système se mesure, vous saurez évaluer la qualité et la sûreté de vos résultats grâce à des métriques automatisées et à une boucle de validation humaine.
Vous irez plus loin en orchestrant des workflows et des agents multi-étapes capables de résoudre des problèmes concrets – tout en restant performants et économiques.
Enfin, vous maîtriserez les techniques d’optimisation, de sécurisation et de monitoring : distillation, quantisation, RLHF, mais aussi détection et mitigation du prompt-hacking pour garantir la fiabilité de vos déploiements.
En sortant de cette formation, vous serez capable de comprendre, construire, évaluer, automatiser et maintenir des solutions LLM robustes et prêtes pour la production.
* bien que nous ayons on aspect “pour développeurs”, ce cours reste pertinent pour tous! Il n’y a pas de connaissances à avoir au préalable. Des fondations en python aideront, mais ne sont pas essentiels pour tirer profit de cette formation.
