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 Durée 14 heures

Plan du cours

Introduction à GPT-5 et aux capacités des développeurs

  • Principales capacités de GPT-5, multimodalité et fonctionnalités d'agents
  • Choix des modèles, compréhension de la tarification et des limites
  • Considérations éthiques et gouvernance d'entreprise

Conception de prompts et du système pour des sorties fiables

  • Modèles de prompts, messages système et ingénierie du contexte
  • Raisonnement étape par étape (chain-of-thought) contre prompts concis et techniques few-shot
  • Test des prompts et établissement de critères d'acceptation

API, SDK et flux de travail de développement local

  • Appel des API GPT-5, utilisation des SDK, authentification et gestion des secrets
  • Développement local, simulation des réponses (mocking) et environnement de test (sandboxing)
  • Gestion des versions, schémas de requête/réponse et gestion des erreurs

Construction d'agents et intégration d'outils

  • Conception d'architectures d'agents sûres et d'interfaces d'outils
  • Aiguillage, orchestration et stratégies de repli
  • Limites de débit (rate-limits), contrôle de la concurrence et considérations transactionnelles

Tests, évaluation et validation

  • Suites de tests automatisées pour les prompts et les comportements
  • Red-teaming, tests de robustesse (fuzz testing) et exemples adverses
  • Métriques de précision, taux d'hallucinations et satisfaction des utilisateurs

Déploiement, surveillance et observabilité

  • Modèles CI/CD pour les fonctionnalités basées sur des modèles et déploiements en canari
  • Journalisation, suivi et télémétrie pour une observabilité au niveau des prompts
  • Alertes, considérations SLA et réponse aux incidents

Sécurité, confidentialité et optimisation des coûts

  • Gestion des données, considérations relatives aux PI/PHI et assainissement du contexte
  • Contrôle d'accès, audit et points de contrôle de conformité
  • Optimisation de l'utilisation des jetons, traitement par lots (batching) et stratégies de mise en cache

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Une connaissance d'au moins un langage de programmation tel que Python ou JavaScript
  • De l'expérience dans l'appel d'API REST ou de SDK
  • Une familiarité de base avec les concepts de ML/IA et les structures de données JSON

Public cible

  • Ingénieurs logiciels
  • Ingénieurs en machine learning (ML)
  • Ingénieurs DevOps / SRE

Nombre de participants


Prix par participant

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