Formation Ingénieur IA en déploiement avancé : Cadrage, Construction et Mise en production de systèmes IA

L'ingénieur IA en déploiement avancé

• Le rôle par rapport à celui de l'ingénieur ML et de l'ingénieur solutions
• Responsabilisation des résultats plutôt que des jalons de livraison
• Collaboration avec les équipes produit, recherche et sécurité

Recherche dans les environnements d'entreprise complexes

• Observation d'un flux de travail de bout en bout
• Cartographie des systèmes, des données et des points de relais
• Identification de la contrainte qui bloque la création de valeur

Cadrage et priorisation des problèmes

• Qualification des cas d'usage en termes de faisabilité
• Notation des flux de travail candidats par rapport aux efforts requis
• Choix du premier flux de travail à démontrer

Cadrage de la valeur et critères d'acceptation

• Établissement des métriques de référence avant toute construction
• Langage du dossier commercial pour les sponsors financiers
• Accord sur les critères d'acceptation avec les utilisateurs

Sélection de modèles : Pointe et poids ouverts

• Comparaison de GPT-6, Claude 5.5 et des modèles ouverts
• Compromis entre contexte, latence et coût unitaire
• Lorsque les règles sur les données imposent des modèles hébergés localement

Ingénierie du contexte et conception de prompts

• Structuration des instructions pour un comportement fiable
• Assemblage du contexte depuis les systèmes de référence
• Mise en cache des prompts et minimisation des jetons

Récupération et ancrage des connaissances

• Segmentation et indexation du contenu d'entreprise
• Recherche hybride, réordonnancement et citations
• Évaluation de la récupération séparément de la génération

Agents et utilisation d'outils

• Conception d'outils et interfaces typées
• Construction avec les SDK d'agents OpenAI et Claude
• Approbations, répétitions et gestion des échecs

MCP et intégration d'entreprise

• La révision du Model Context Protocol du 28 juillet 2026
• Construction et sécurisation des serveurs MCP
• Authorisation des outils par rapport à l'identité d'entreprise

L'évaluation comme langage de la livraison

• Joues d'or (Golden sets) construits à partir de tâches réelles
• Notation automatisée et juges IA (LLM judges)
• Portes de release liées aux seuils d'évaluation

Filets de sécurité, sûreté et supervision humaine

• Filets de sécurité aux niveaux du prompt, de l'outil et de la politique
• Points d'escalade et de revue humaine
• Traces d'audit et obligations de traitement des données

Architecture de déploiement dans le périmètre du client

• Contraintes d'identité, de réseau et de résidence des données
• Passerelle de modèles et abstraction multi-fournisseurs
• Infrastructure en code et processus de release

Observabilité, coût et économie des jetons

• Trace des exécutions d'agents et des appels d'outils
• Tableaux de bord pour la qualité et les dépenses
• Réduction des coûts sans perte de qualité

Adoption et changement

• Activation des personnes réalisant le travail
• Réseaux de champions et boucles de feedback
• Mesure de la vitesse d'adoption

De la mission à la capacité réutilisable

• Empaquetage des flux de travail éprouvés
• Jeux d'outils opérationnels, plans directeurs et accélérateurs
• Transmission aux équipes internes