Master 2 · 4 jours - 28 heures

IA générative : des LLM aux agents

Comprendre et utiliser les modèles génératifs : LLM, prompt engineering, RAG, agents et déploiement, avec des travaux pratiques en Python.

Objectifs

• Expliquer le fonctionnement d'un transformer et d'un LLM
• Concevoir des prompts robustes et les évaluer
• Construire un pipeline RAG sur des documents métier
• Orchestrer un agent simple avec LangChain ou LangGraph
• Évaluer les limites, risques et coûts d'un projet d'IA générative

Plan du cours Aperçu gratuit

1. Panorama de l'IA générative
2. Transformers, tokens et embeddings
3. Prompt engineering et évaluation
4. RAG : découpage, indexation vectorielle, recherche
5. Agents et outils
6. Mise en production et éthique