La formation LLMOps vous donne les méthodes pour faire passer vos modèles de langage du prototype à la production. Entre une démonstration qui impressionne et un assistant qui tient la charge, répond de manière fiable et reste sous contrôle, il existe un fossé que peu d’équipes franchissent sans incident.
En deux jours, vous parcourez les étapes qui comptent : architecture d’une plateforme LLMOps, préparation des données, évaluation des modèles, gouvernance et conformité, puis déploiement et montée en charge. La dernière partie est consacrée à l’observabilité : quelles métriques suivre, comment détecter une dérive de qualité ou de coûts avant vos utilisateurs.
Le formateur illustre chaque concept par des démonstrations tirées de projets réels, et la session laisse une large place aux échanges sur vos propres cas d’usage.
Module 1 : Introduction aux grands modèles de langage (LLMs) et au LLMOps
Module 2 : Les composants fondamentaux d’une plateforme LLMOps
Module 3 : Préparation et traitement des données dans une chaîne LLMOps
Module 4 : Développement, évaluation et gestion des modèles avec le LLMOps
Module 5 : Gouvernance, validation et conformité des solutions LLMOps
Module 6 : Stratégies d’inférence, de déploiement et de montée en charge des modèles
Module 7 : Supervision, observabilité et amélioration continue des solutions LLMOps
Module 8 : L’avenir du LLMOps et les technologies émergentes
Le LLMOps désigne l’ensemble des pratiques, des outils et des processus qui permettent d’exploiter des grands modèles de langage en production de manière fiable, mesurable et maîtrisée. Là où un prototype se contente de produire une réponse plausible, une solution en production doit répondre dans un délai contraint, à un coût prévisible, avec une qualité constante et une traçabilité complète de ce qui a été généré. Cet écart explique pourquoi tant de projets d’intelligence artificielle générative s’arrêtent au stade de la démonstration.
Les entreprises suisses qui déploient aujourd’hui des assistants internes, des moteurs de recherche documentaire ou des agents métier se heurtent toutes aux mêmes questions : comment savoir si la qualité des réponses se dégrade, comment détecter une dérive avant que les utilisateurs ne la signalent, comment justifier une décision assistée par un modèle devant un auditeur, comment maîtriser une facture d’inférence qui grimpe sans prévisibilité. Le LLMOps apporte une réponse structurée à chacune de ces questions, et c’est précisément l’objet de cette formation.
Le LLMOps hérite du MLOps, qui hérite lui-même du DevOps, mais il introduit des contraintes qui lui sont propres. Un modèle de machine learning classique produit une sortie déterministe que l’on compare à une vérité terrain. Un modèle de langage produit du texte, dont la qualité dépend du contexte, du prompt et de la formulation. L’évaluation ne peut donc plus reposer sur une simple métrique de précision.
Comprendre ce qui se transpose depuis vos pratiques existantes et ce qui doit être inventé vous évite de reconstruire une chaîne complète là où une adaptation suffisait. C’est l’un des acquis les plus directement applicables de ces deux jours.
La plupart des équipes instrumentent correctement leur infrastructure et leurs applications, puis découvrent que cette instrumentation ne dit rien de ce qui les intéresse vraiment : la pertinence des réponses. Un assistant peut afficher une disponibilité parfaite et des temps de réponse excellents tout en produisant des réponses de moins en moins utiles, parce qu’un fournisseur a changé de version de modèle, parce que la base documentaire a évolué ou parce qu’un prompt a été modifié sans contrôle.
L’observabilité appliquée aux LLM consiste donc à instrumenter la chaîne complète : la requête de l’utilisateur, la recherche de contexte, l’appel au modèle, la réponse produite, le coût associé et le retour éventuel de l’utilisateur. Elle suppose des métriques spécifiques, des jeux d’évaluation de référence et des seuils d’alerte définis à l’avance. La formation détaille cette mise en place et montre comment l’articuler avec une stack de supervision existante, sujet que vous pouvez approfondir avec la formation Observabilité avec Prometheus et Grafana (PRM-01).
Le LLMOps est un domaine jeune, où la documentation disponible mélange discours d’éditeurs, standards en cours de stabilisation et retours d’expérience contradictoires. Trier seul ce qui est mature de ce qui ne l’est pas représente un investissement considérable, avec le risque de bâtir une chaîne autour d’un outil qui n’existera plus dans dix-huit mois.
Ces deux jours vous font gagner ce temps de tri. Le formateur, praticien du domaine, présente les approches qui ont fait leurs preuves, signale celles qui restent instables et explique les arbitrages à poser selon la taille de votre organisation et votre niveau d’exigence réglementaire. Le format privilégie délibérément la discussion et la démonstration plutôt que l’exercice guidé : vous repartez avec des recommandations applicables à votre contexte, pas avec un tutoriel à rejouer.
La formation se donne à Genève, à Lausanne et en classe virtuelle, en petit effectif, ce qui permet au formateur de traiter les situations que vous apportez. Elle s’inscrit dans un parcours complet consacré à l’intelligence artificielle : vous pouvez la préparer avec Comprendre les grands modèles de langage (LLM) en entreprise (AI-01-05) si vos équipes découvrent le sujet, ou avec Développer des applications LLM et RAG avec LangChain (AI-06-06) si vous construisez déjà des applications et souhaitez maintenant les opérer correctement. Le financement Temptraining est mobilisable selon votre situation.
La suite logique consiste rarement à déployer une plateforme complète. Elle commence par instrumenter une seule application existante, définir trois à cinq métriques qui comptent réellement pour ses utilisateurs, puis constituer un jeu d’évaluation de référence d’une cinquantaine de cas représentatifs. Cette base modeste suffit déjà à détecter les régressions les plus coûteuses. Vient ensuite la mise sous contrôle des coûts, puis la formalisation du cadre de gouvernance. Cette progression par paliers, présentée en fin de session, évite l’effet tunnel d’un chantier trop ambitieux.
Faut-il savoir entraîner un modèle pour suivre cette formation ?
Non. Le LLMOps porte sur l’exploitation de modèles existants, pas sur leur entraînement. Une expérience opérationnelle sur un projet utilisant un modèle de langage suffit.
La formation est-elle liée à un fournisseur particulier ?
Non. Les principes présentés s’appliquent aux modèles propriétaires accessibles par API comme aux modèles ouverts hébergés en interne. Les démonstrations couvrent plusieurs environnements.
Y a-t-il des travaux pratiques sur un environnement dédié ?
Cette session repose sur des démonstrations du formateur et des échanges à partir de cas réels, sans environnement technique fourni aux participants. Ce format permet de consacrer davantage de temps à vos propres problématiques.
Le LLMOps concerne-t-il aussi les agents et les systèmes multi-agents ?
Oui. Les agents amplifient les enjeux de supervision, puisqu’une même demande déclenche plusieurs appels enchaînés. Les principes d’observabilité vus en cours s’y appliquent directement.
Quelle est la différence avec une formation MLOps ?
Une formation MLOps traite du cycle de vie des modèles entraînés en interne. Le LLMOps se concentre sur les spécificités des modèles de langage : gestion des prompts, évaluation qualitative, maîtrise des coûts par token et traçabilité des générations.
Cette formation débouche-t-elle sur une certification ?
Non, il n’existe pas à ce jour de certification reconnue sur le LLMOps. Un badge de réussite ITTA vous est remis à l’issue de la session.
ITTA
Route des jeunes 35
1227 Carouge, Suisse
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