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Durée 14 heures
Plan du cours
Introduction à GPT-5 et aux capacités des développeurs
- Capacités clés de GPT-5, multimodalité et fonctionnalités d'agents
- Choix des modèles, compréhension de la tarification et des limites
- Considérations éthiques et gouvernance d'entreprise
Prompts et conception système pour des résultats fiables
- Modèles de prompts, messages système et ingénierie de contexte
- Raisonnement en chaîne (chain-of-thought) vs 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 et sandboxing
- Versionnage, schémas de requête/réponse et gestion des erreurs
Construction d'agents et intégrations d'outils
- Conception d'architectures d'agents sûres et d'interfaces d'outils
- Routage, orchestration et stratégies de secours (fallback)
- Limites de débit, contrôle de la concurrence et considérations transactionnelles
Test, évaluation et validation
- Suites de tests automatisés pour les prompts et les comportements
- Red-teaming, test de flou (fuzz testing) et exemples adversariaux
- Métriques de précision, taux d'hallucinations et satisfaction utilisateur
Déploiement, surveillance et observabilité
- Modèles CI/CD pour les fonctionnalités basées sur des modèles et lancements en canari
- Journalisation, traçabilité et télémétrie pour l'observabilité au niveau des prompts
- Alertes, considérations SLA et réponse aux incidents
Sécurité, confidentialité et optimisation des coûts
- Gestion des données, considérations PI/PHI et assainissement du contexte
- Contrôle d'accès, audit et points de contrôle de conformité
- Optimisation de l'utilisation des tokens, traitement par lots (batching) et stratégies de mise en cache
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension 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 connaissance basique des concepts ML/IA et des structures de données JSON
Public cible
- Ingénieurs logiciels
- Ingénieurs ML
- Ingénieurs DevOps / SRE
Nos clients témoignent (1)
Capable de s'adapter en fonction des suggestions du public, par exemple en créant un scénario d'agent IA en temps réel.
Brett McLaren - Zoll Itamar
Formation - ChatGPT for Productivity: A Beginner’s Guide
Traduction automatique