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.
Multi-Query Retriever dans un RAG : pourquoi l'utiliser ?
L'efficacité d'un système RAG repose en grande partie sur la qualité de la récupération de documents. Pourtant, une limitation fondamentale persiste : la requête initiale de l'utilisateur ne capture pas toujours l'ensemble des informations nécessaires pour obtenir une réponse complète. Un utilisateur qui demande 'Quels sont les avantages du télétravail ?' s'attend implicitement à des informations sur la productivité, l'équilibre vie professionnelle, les économies réalisées, ou encore l'impact environnemental, autant d'angles que sa question unique ne couvre pas explicitement.
OpenWebUI : une interface pour vos modèles d'IA
L'essor de l'IA générative a démocratisé l'accès aux modèles de langage, mais une question revient régulièrement pour les équipes techniques : comment offrir une interface utilisateur de qualité à ses propres modèles sans investir des mois de développement ? Les interfaces comme ChatGPT ou Claude ont établi un standard d'expérience que les utilisateurs attendent désormais, avec leur historique de conversations, leurs fonctionnalités de partage et leur ergonomie soignée.
Agent Skills : définitions et exemples
Les agents IA ont considérablement évolué ces derniers mois, passant de simples assistants conversationnels à de véritables systèmes autonomes capables d'exécuter des tâches complexes. Des outils comme Claude Code, GitHub Copilot ou Cursor incarnent cette nouvelle génération d'agents qui interagissent directement avec notre environnement de travail. Mais ce qui distingue un agent véritablement utile d'un simple chatbot amélioré, c'est sa capacité à maîtriser des compétences spécifiques et contextualisées : les agent skills.
Context Engineering : le futur du Prompt Engineering
Le Context Engineering est une approche qui déplace l'attention de la formulation des instructions vers l'orchestration de toutes les informations pertinentes pour une tâche donnée. System prompts, historique de conversation, données utilisateur, documents de référence, résultats d'outils externes. L'enjeu est désormais de composer ce contexte de manière optimale pour que le LLM dispose de tout ce dont il a besoin pour répondre avec justesse.
AI Engineer : compétences, salaire et débouchés
L'essor fulgurant de l'IA générative a fait émerger un nouveau profil technique au croisement du génie logiciel et de l'intelligence artificielle : l'AI Engineer. Là où le Data Scientist se concentre traditionnellement sur l'analyse de données et l'entraînement de modèles, l'AI Engineer se spécialise dans la construction d'applications exploitant les LLM, les systèmes RAG et les architectures d'agents IA.
Tool Calling des LLM : tout savoir
Le tool calling permet à un LLM de reconnaître quand une requête utilisateur nécessite l'exécution d'une fonction externe, de déterminer quelle fonction appeler et avec quels paramètres, puis de formuler sa réponse en intégrant le résultat obtenu. Cette capacité transforme le modèle de langage d'un simple générateur de texte en un orchestrateur capable d'actions concrètes.
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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