IA Générative
Construisez les applications IA de demain
L'IA Générative regroupe l'ensemble des techniques permettant à des modèles d'intelligence artificielle de créer du contenu original : texte, code, images ou données synthétiques. Portée par les Large Language Models (LLM) comme GPT-4, Llama ou Mistral, elle transforme en profondeur la façon dont les entreprises conçoivent leurs produits et automatisent leurs processus.
Qu'est-ce que l'IA Générative ?
L'IA Générative regroupe l'ensemble des techniques permettant à des modèles d'intelligence artificielle de créer du contenu original : texte, code, images ou données synthétiques. Portée par les Large Language Models (LLM) comme GPT-4, Llama ou Mistral, elle transforme en profondeur la façon dont les entreprises conçoivent leurs produits et automatisent leurs processus.
Les points clés à retenir
- Des modèles capables de comprendre et générer du langage naturel
- Des architectures RAG pour ancrer les LLM dans vos données métiers
- Des agents IA autonomes capables d'agir sur des systèmes complexes
- Un écosystème en pleine explosion : LangChain, LlamaIndex, CrewAI...
- Des cas d'usage concrets : chatbots, copilots, automatisation de workflows
Les métiers de l'IA Générative
Découvrez les rôles clés, les compétences attendues, les responsabilités et les niveaux de rémunération.
AI Engineer
L'AI Engineer conçoit et déploie des solutions d'Intelligence Artificielle en production. Il fait le lien entre la recherche IA et les besoins métiers, en intégrant des modèles de langage, des pipelines d'inférence et des architectures cloud scalables dans des produits à forte valeur ajoutée.
- LLM & modèles de fondation (GPT-4o, Llama, Mistral, Gemini)
- RAG & bases vectorielles (Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma)
- Orchestration IA (LangChain, LlamaIndex, CrewAI)
- API & microservices (FastAPI, Docker, Kubernetes)
- Prompt Engineering avancé & évaluation LLM
- Python avancé & ML frameworks (PyTorch, HuggingFace)
LLM Engineer
Le LLM Engineer est spécialiste des grands modèles de langage. Il maîtrise leur déploiement, leur optimisation (quantization, fine-tuning) et leur évaluation approfondie, afin d'adapter des modèles open-source ou commerciaux aux besoins spécifiques de l'entreprise tout en maîtrisant les coûts.
- Fine-tuning & PEFT (LoRA, QLoRA, DPO)
- Quantization & optimisation (vLLM, TGI, GGUF, ONNX)
- Évaluation LLM (RAGAS, DeepEval, LLM-as-a-Judge)
- Serving & inférence scalable (Triton, vLLM, TorchServe)
- HuggingFace ecosystem (Transformers, PEFT, TRL)
- GPU computing & CUDA, calcul distribué
Se former en IA Générative
Des parcours de formation 100% pratiques, construits sur des cas d'usage réels d'entreprises.
Articles sur sur l'IA Générative
Approfondissez vos connaissances avec nos articles techniques, tutoriels et analyses.
LM Studio vs Ollama : exécuter des LLM en local
L'exécution de modèles de langage en local est devenue une option crédible pour de nombreux développeurs et entreprises. Plutôt que de dépendre exclusivement des API cloud facturées au token, il est désormais possible de faire tourner des LLM performants directement sur sa machine. Cette approche répond à des préoccupations variées : maîtrise des coûts, confidentialité des données, réduction de la latence, ou simplement la volonté d'expérimenter librement sans contraintes d'utilisation.
Guardrails : sécuriser les agents IA
Les architectures d'agents IA ont considérablement gagné en puissance ces derniers mois. Grâce au tool calling, les agents peuvent désormais exécuter des actions concrètes : interroger des bases de données, manipuler des fichiers, appeler des APIs externes ou envoyer des communications. Cette capacité d'action, qui fait toute la valeur des systèmes agentiques, constitue également leur principal vecteur de risque. Un agent mal protégé peut être manipulé pour divulguer des informations sensibles, exécuter des actions non autorisées ou contourner les règles métier définies par ses concepteurs.
Tokenization : comment les LLM découpent le texte
Les modèles de langage ne lisent pas le texte comme nous. Là où un humain perçoit des mots, des phrases et des paragraphes, un LLM travaille avec des unités plus fondamentales appelées tokens. Cette étape de découpage, la tokenization, constitue la première transformation que subit tout texte avant d'être traité par un modèle. Elle influence directement les capacités du modèle, ses performances, et ce que vous payez à chaque requête API.
RLHF : aligner un LLM sur les préférences humaines
Les modèles de langage impressionnent par leur capacité à générer du texte fluide et cohérent, mais cette maîtrise linguistique ne garantit pas des réponses utiles, sûres ou alignées avec les attentes des utilisateurs. Un LLM pré-entraîné sur des téraoctets de textes web peut produire des contenus toxiques, des informations erronées présentées avec assurance, ou des réponses qui ignorent complètement l'intention derrière une question. Le RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) est la technique qui a permis de transformer ces modèles bruts en assistants véritablement utiles.
Modèles de diffusion : comment fonctionne la génération d'images
Les modèles de génération d'images ont connu une révolution spectaculaire ces dernières années. Des outils comme Midjourney, DALL-E ou Stable Diffusion produisent désormais des visuels d'une qualité saisissante à partir de simples descriptions textuelles. Derrière ces capacités impressionnantes se cache une architecture particulière : les modèles de diffusion. Cette approche, qui peut sembler contre-intuitive au premier abord, a supplanté les techniques précédentes pour devenir le standard de facto en génération d'images.
Tree of Thoughts et exploration de raisonnement
Les architectures d'agents IA ont considérablement progressé dans leur capacité à résoudre des problèmes complexes. Les patterns ReAct et Plan-and-Execute ont démontré comment un agent peut raisonner et agir de manière itérative. Pourtant, ces approches partagent une limitation fondamentale : elles suivent un chemin de raisonnement linéaire. Une fois engagé dans une direction, l'agent continue sur cette voie sans explorer les alternatives potentiellement plus prometteuses.
Ce que disent nos Alumnis
Des centaines d'alumnis nous ont fait confiance pour accélérer leur carrière.
"Le parcours Data Engineer m'a été très bénéfique. C'est une formation complète axée sur la pratique ce qui permet une rapide montée en compétences. Elle m'a permis de sortir de ma zone de confort."
"Grâce à la formation Data Science, j'ai pu ajouter une composante Data dans mes équipes techniques. Dorénavant, nous utilisons des algorithmes auto-apprenants pour améliorer les performances."
"J'avais beaucoup d'attente et je ne suis pas déçue. Les explications sont très détaillées, on voit de nombreux outils mais cela permet d'aller dans le détail pour maîtriser l'essentiel."
"J'ai fait tous les parcours de formation que Blent a proposé depuis le commencement et je ne regrette pas du tout. Pour moi ça reste ma plus belle rencontre professionnelle."
"Pour une personne qui maitrise déjà les fondamentaux, c'est un régal de voir de vrais cas issus du monde réel avec les derniers outils. J'ai pu voir des choses que je n'avais jamais vu ailleurs."
"Ayant participé à cette formation, je peux confirmer que cette formation est excellentissime. N'hésitez pas à profiter du bootcamp gratuit, qui fournit déjà une bonne introduction."
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