Formations Développement avec les LLM et les agents

Pourquoi le développement avec les LLM est une compétence critique pour les développeurs en 2026

Les grands modèles de langage (LLM) ont transformé le développement logiciel. En 2026, savoir appeler une API OpenAI, concevoir une architecture RAG ou orchestrer un système multi-agents n’est plus une spécialité de niche : c’est une compétence attendue dans de nombreux projets IT. Les entreprises investissent massivement dans les applications IA, et la demande en développeurs capables de travailler avec les LLM dépasse largement l’offre disponible.

Ces formations en développement LLM s’adressent aux développeurs Python ou backend qui veulent acquérir les compétences pratiques pour construire des applications IA en production. Contrairement aux formations généralistes sur l’IA, elles se concentrent sur le code, les APIs, les architectures et les patterns que vous utiliserez réellement dans vos projets. Chaque formation est structurée autour de labs pratiques avec du code réel, des problèmes réels et des solutions directement réutilisables.

Formation développement IA avec Python : le socle technique

La formation Développer des applications IA avec Python est le point de départ recommandé pour tout développeur souhaitant construire des applications basées sur les LLM. Elle couvre les fondamentaux : gestion des prompts et des contextes, appels API, streaming de réponses, gestion des tokens, traitement des erreurs et intégration dans des applications web ou services.

API OpenAI : GPT, assistants et RAG

OpenAI reste la plateforme de référence pour de nombreux projets IA. La formation Développer avec l’API OpenAI : GPT, assistants et RAG couvre l’ensemble de l’écosystème OpenAI : API de complétion, API Assistants avec threads et files, function calling, gestion du contexte long, et implémentation de patterns RAG avec des embeddings OpenAI. Des labs pratiques permettent de construire un assistant complet avec mémoire et accès à des données propriétaires.

Claude API, Gemini et AWS Bedrock : les autres plateformes majeures

Claude est reconnu pour ses capacités de raisonnement étape par étape. La formation Développer avec Claude API et Anthropic Platform couvre l’API Anthropic, les spécificités de Claude (vision, tool use), la gestion des prompts system et la mise en place de garde-fous de sécurité. La formation Développer avec Gemini et Vertex AI couvre les modèles Gemini sur Google Cloud et les capacités multimodales. La formation Développer avec AWS Bedrock : applications et agents couvre l’accès aux modèles de fondation (Claude, Llama, Mistral) sur l’infrastructure Amazon.

LangChain et RAG : construire des applications de recherche augmentée

LangChain est devenu le framework de référence pour construire des applications LLM complexes en Python. La formation Développer des applications LLM et RAG avec LangChain couvre les chaînes de traitement, les agents LangChain, l’intégration de bases vectorielles (Chroma, Pinecone, Weaviate), le chunking et l’indexation de documents, et la mise en place d’un pipeline RAG complet permettant à vos applications de répondre à des questions sur des données propriétaires.

Architecture multi-agents : concevoir des systèmes IA collaboratifs

La formation Concevoir une architecture multi-agents IA couvre les patterns de coordination entre agents (orchestration, parallélisme, spécialisation), les frameworks comme LangGraph et AutoGen, la gestion des états et des contextes partagés, et les stratégies de test et de monitoring des systèmes multi-agents. C’est la formation la plus avancée de ce domaine, destinée aux développeurs expérimentés.

GitHub Copilot et Azure Semantic Kernel

Pour les développeurs qui souhaitent augmenter leur productivité de codage, la formation GitHub Copilot (GH-300) couvre l’utilisation de GitHub Copilot dans VS Code, les techniques de prompt pour générer du code de qualité et les bonnes pratiques pour intégrer Copilot dans un workflow de développement professionnel. La formation Développer des solutions d’IA générative avec Azure OpenAI et le SDK Semantic Kernel (AZ-2005) couvre la création d’applications et d’agents IA avec Azure OpenAI Service et Semantic Kernel.

Liens avec les autres domaines pour les développeurs

Pour les développeurs travaillant spécifiquement sur l’écosystème Microsoft Azure, notre domaine Plateformes IA Azure couvre les services cognitifs Azure AI et la certification AI-102. Pour la création d’agents IA dans l’écosystème Microsoft 365, explorez nos formations en Copilot Studio et agents Microsoft. Pour les aspects de science des données et de machine learning, notre domaine Science des données et IA appliquée couvre TensorFlow, machine learning et les solutions Azure Databricks.

Formation développement LLM à Genève, Lausanne et en classe virtuelle

Ces formations de 2 jours sont dispensées par des développeurs experts en IA qui construisent et déploient des applications LLM en production. Les sessions se déroulent en présentiel à Genève et Lausanne ou en classe virtuelle. Elles sont éligibles au financement Temptraining pour les salariés résidant ou travaillant en Suisse.