Pas un simple bootcamp Python + ChatGPT. Un programme d'ingénierie IA complet, orienté projets réels, avec les technologies les plus demandées en entreprise. De la conception au déploiement.
Un bootcamp technique pour les professionnels qui veulent passer du développement classique à l'ingénierie IA.
Une progression structurée qui correspond à l'évolution réelle des métiers de l'IA en entreprise.
Création d'applications utilisant des API d'IA et des workflows simples.
Conception de systèmes RAG, agents IA, déploiement cloud, observabilité et sécurité.
Architecture distribuée, gouvernance, optimisation des coûts et conception de plateformes IA.
12 blocs progressifs. Chaque module combine théorie, live coding et projet pratique.
Typage statique, POO avancée, programmation asynchrone, testing et packaging de projets Python professionnels.
Manipulation de données à grande échelle avec les outils modernes de l'écosystème Python.
Requêtes complexes, optimisation de performances et modélisation relationnelle pour l'IA.
Construction de pipelines de données robustes et scalables avec les outils de référence.
Fondamentaux du ML supervisé et non supervisé : classification, régression, clustering et pipelines ML.
Techniques avancées de préparation des données pour maximiser la performance des modèles.
Tensors, calcul GPU, architectures profondes CNN, RNN, LSTM et Transformers from scratch.
Comprendre et utiliser les grands modèles de langage : architectures, API, comparaisons et cas d'usage.
Techniques de prompting avancées pour des sorties fiables, structurées et reproductibles.
Retrieval Augmented Generation : indexation, recherche sémantique, chunking et reranking.
Chaînes de traitement LLM, mémoire, outils et orchestration pour des applications IA complexes.
Graphes d'exécution pour agents conversationnels avancés avec gestion d'état et branchements.
Architecture MCP, création d'outils, de ressources et de serveurs MCP pour intégration IDE.
Systèmes multi-agents collaboratifs avec les frameworks de référence.
Concevoir et exposer des API IA performantes, documentées et prêtes pour la production.
Sécuriser les applications IA avec les standards d'authentification et d'autorisation.
Communication temps réel et streaming de réponses LLM pour des interfaces réactives.
Construire des interfaces modernes pour applications IA avec React et Next.js.
Conteneurisation d'applications IA : Dockerfile, multi-stage builds, volumes et networking.
Orchestration de conteneurs, scaling automatique et déploiement de services IA en cluster.
Infrastructure as Code pour provisionner et gérer les ressources cloud de manière reproductible.
Services Azure OpenAI, Cognitive Services, Azure ML et déploiement sur Azure.
Pipeline ML, Gemini API, Model Garden et déploiement sur Google Cloud.
Foundation models, SageMaker, Lambda et déploiement sur Amazon Web Services.
Suivi d'expériences, registre de modèles, reproductibilité et versionnement des artefacts ML.
Surveillance des modèles et des pipelines LLM en production.
Automatisation du cycle de vie des applications IA avec GitHub Actions.
Logs structurés, traces distribuées et métriques pour diagnostiquer les systèmes IA en production.
Automatisation open-source de workflows IA avec intégrations natives et custom nodes.
Scénarios d'automatisation visuelle pour connecter applications et services IA.
Conception de workflows intelligents combinant LLM, APIs et logique métier.
Déployer des agents IA sur les plateformes de communication.
Les 10 vulnérabilités critiques des applications LLM et comment s'en protéger.
Attaques par injection de prompts, jailbreaks et techniques de défense en profondeur.
Protection des données personnelles, anonymisation et conformité réglementaire pour systèmes IA.
Cadres de gouvernance, IA Act européen, audits de biais et IA responsable en entreprise.
Appliquez vos compétences sur des problématiques réelles dans 6 secteurs d'activité.
Analyse documentaire automatisée, scoring de risque et détection de fraude par ML.
Matching CV intelligent, assistant de recrutement et automatisation des processus RH.
Analyse de contrats, extraction de clauses et vérification de conformité par IA.
OCR de documents médicaux, synthèse documentaire et aide à la décision clinique.
Maintenance prédictive, détection d'anomalies et optimisation de processus industriels.
Moteur de recommandation, chatbot SAV intelligent et personnalisation de l'expérience client.
Chaque équipe développe une solution IA complète de A à Z, prête pour la production :
Pour obtenir la certification, chaque participant doit valider :
10 sessions bonus pour aller encore plus loin dans votre expertise.
12 semaines, 3 modules par semaine. Un rythme intensif avec environ 15 à 20 heures d'investissement hebdomadaire.
3 niveaux d'accompagnement pour s'adapter à votre rythme et vos objectifs.
Tarifs de lancement réservés à la liste d'attente. Ils seront garantis aux pré-inscrits à l'ouverture de la cohorte, sans paiement avant.
Des développeurs qui ont accéléré leur carrière grâce au bootcamp.
"En 12 semaines, je suis passé de développeur backend classique à AI Engineer. Le module RAG + agents m'a permis de décrocher un poste avec 30% d'augmentation."
"Le programme est dense mais extrêmement bien structuré. Le bloc MLOps/LLMOps m'a donné les compétences qui manquaient à mon profil Data Scientist."
"Le capstone project est un vrai différenciateur. J'ai pu montrer un projet production-ready en entretien. C'est ce qui a fait la différence."
Rejoignez la prochaine cohorte et construisez des systèmes IA de niveau production.