Applications d’IA générative avec LangChain

Formation créée le 13/05/2026.
Version du programme : 1

Type de formation

Mixte

Durée de formation

21 heures (3 jours)

Accessibilité

Oui

Applications d’IA générative avec LangChain


Ce module permet aux participants de concevoir, développer, intégrer, automatiser et préparer au déploiement des applications d’IA générative avec LangChain. Il s’adresse à des développeurs AI et data engineers disposant de connaissances en Python et en modèles de langage. La formation vise à leur permettre de construire des applications capables d’interagir avec des LLM, d’orchestrer des prompts, de connecter des sources de données, d’exploiter des chaînes de traitement, d’automatiser des tâches génératives et de préparer une solution IA à un usage opérationnel. La formation couvre les principes de l’IA générative appliquée, l’utilisation de LangChain, la conception de prompts, l’intégration de modèles de langage, la création de chaînes, l’exploitation de documents, la mise en œuvre de workflows génératifs, l’utilisation d’outils et d’agents, ainsi que les bonnes pratiques de déploiement, d’évaluation et de supervision. L’approche pédagogique privilégie la pratique : les participants développent progressivement une application d’IA générative, construisent des chaînes LangChain, connectent des sources documentaires, automatisent des traitements, évaluent les réponses générées et réalisent un cas pratique complet.

Objectifs de la formation

  • Créer des applications basées sur l’IA générative.
  • Intégrer des modèles de langage.
  • Automatiser des tâches génératives.
  • Déployer des solutions IA.

Profil des bénéficiaires

Pour qui
  • Développeurs AI
  • Data engineers
Prérequis
  • Connaissances en Python et LLM

Contenu de la formation

Séquence 1 — Comprendre les applications d’IA générative
  • Comprendre les principes d’une application d’IA générative.
  • Identifier les cas d’usage adaptés aux modèles de langage.
  • Situer LangChain dans l’écosystème des outils de développement IA.
  • Identifier plusieurs cas d’usage d’IA générative.
  • Distinguer les cas adaptés et non adaptés à une approche LLM.
  • Définir un premier besoin applicatif simple.
  • Prendre en main l’environnement Python et LangChain.
Séquence 2 — Prendre en main LangChain et intégrer un modèle de langage
  • Comprendre la structure de base d’une application LangChain.
  • Connecter un modèle de langage.
  • Paramétrer les interactions avec le modèle.
  • Configurer un projet LangChain.
  • Connecter un modèle de langage.
  • Réaliser un premier appel au modèle.
  • Modifier les paramètres de génération.
  • Comparer les effets de plusieurs réglages sur les réponses obtenues.
Séquence 3 — Concevoir et structurer des prompts efficaces
  • Concevoir des prompts adaptés à un cas d’usage.
  • Structurer les consignes pour améliorer la qualité des réponses.
  • Maîtriser les principaux paramètres influençant la génération.
  • Rédiger un prompt simple.
  • Transformer un prompt simple en template réutilisable.
  • Ajouter des variables.
  • Tester plusieurs variantes.
  • Comparer la qualité, la précision et la stabilité des réponses.
Séquence 4 — Créer une première chaîne LangChain
  • Comprendre la logique des chaînes LangChain.
  • Orchestrer un prompt et un modèle de langage.
  • Construire un premier traitement génératif réutilisable.
  • Créer une première chaîne LangChain.
  • Injecter des variables dans un prompt.
  • Exécuter la chaîne sur plusieurs entrées.
  • Transformer un résultat génératif en sortie exploitable.
Séquence 5 — Automatiser des tâches génératives avec des chaînes
  • Orchestrer plusieurs étapes génératives.
  • Automatiser des tâches de production ou de transformation de contenus.
  • Structurer un workflow simple d’IA générative.
  • Créer une chaîne de résumé.
  • Créer une chaîne d’extraction d’informations.
  • Produire une sortie structurée.
  • Automatiser le traitement d’un petit lot de contenus.
  • Comparer les résultats obtenus selon les consignes.
Séquence 6 — Exploiter des documents avec LangChain
  • Comprendre le principe d’une application augmentée par documents.
  • Charger, découper et indexer des documents.
  • Interroger une base documentaire avec un modèle de langage.
  • Charger un corpus documentaire simple.
  • Découper les documents.
  • Créer un index vectoriel.
  • Interroger le corpus.
  • Générer une réponse contextualisée.
  • Identifier les passages mobilisés pour produire la réponse.
Séquence 7 — Construire une application de question-réponse documentaire
  • Mettre en œuvre une chaîne de question-réponse documentaire.
  • Adapter la réponse au contexte utilisateur.
  • Améliorer la fiabilité des réponses générées.
  • Construire une chaîne de question-réponse.
  • Tester plusieurs questions utilisateurs.
  • Vérifier la pertinence des réponses.
  • Améliorer le prompt de restitution.
  • Ajouter une règle de réponse en cas d’information absente.
Séquence 8 — Utiliser des outils et agents pour automatiser des actions
  • Comprendre les principes des outils et agents.
  • Identifier les cas d’usage pertinents.
  • Concevoir une première logique d’automatisation assistée par LLM.
  • Définir une tâche automatisable.
  • Identifier les outils nécessaires.
  • Simuler ou créer un outil simple.
  • Analyser les conditions de contrôle et de validation.
Séquence 9 — Évaluer la qualité d’une application générative
  • Définir des critères d’évaluation adaptés à une application d’IA générative.
  • Tester la qualité, la stabilité et la pertinence des réponses.
  • Identifier les axes d’amélioration.
  • Définir une grille d’évaluation.
  • Construire un mini jeu de tests.
  • Tester plusieurs réponses générées.
  • Identifier les défauts récurrents.
  • Proposer des améliorations de prompts, chaînes ou corpus.
Séquence 10 — Préparer le déploiement d’une application LangChain
  • Comprendre les étapes de déploiement d’une solution IA générative.
  • Identifier les contraintes techniques, fonctionnelles et organisationnelles.
  • Préparer une application LangChain pour l’intégration opérationnelle.
  • Identifier les composants à déployer.
  • Définir les paramètres à externaliser.
  • Préparer une structure de projet exploitable.
  • Définir les points de contrôle avant mise en production.
  • Proposer un plan de supervision simple.
Séquence 11 — Encadrer les risques et sécuriser les usages
  • Identifier les risques propres aux applications d’IA générative.
  • Définir des mesures de sécurisation et de contrôle.
  • Mettre en place des garde-fous adaptés.
  • Identifier les risques d’une application générative.
  • Définir les garde-fous nécessaires.
  • Rédiger une courte grille de contrôle avant déploiement.
  • Proposer des règles d’usage pour les utilisateurs finaux.
Séquence 12 — Cas pratique de synthèse
  • Mobiliser l’ensemble des acquis de la formation.
  • Concevoir une application d’IA générative de bout en bout.
  • Présenter et justifier les choix réalisés.
  • cadrer un cas d’usage d’IA générative
  • définir les utilisateurs et les résultats attendus
  • configurer une application LangChain
  • intégrer un modèle de langage
  • concevoir les prompts nécessaires
  • créer une ou plusieurs chaînes de traitement
  • automatiser une tâche générative
  • intégrer un corpus documentaire
  • construire une chaîne de question-réponse documentaire
  • évaluer la qualité des réponses
  • identifier les risques et garde-fous
  • préparer les éléments nécessaires au déploiement
  • présenter les choix techniques, les limites et les conditions d’exploitation

Équipe pédagogique

Le formateur mobilisé pour ce module dispose d’une expertise confirmée en intelligence artificielle générative, modèles de langage, développement Python et orchestration d’applications IA avec LangChain.

Suivi de l'exécution et évaluation des résultats

  • Questions de validation sur les composants LangChain.
  • Vérification de la première chaîne réalisée par les participants.
  • Vérification de la capacité à construire une chaîne documentaire.
  • Analyse d’une réponse générée à partir d’un contexte.
  • Identification des limites et points de contrôle.
  • Le cas pratique de synthèse permet de vérifier la capacité du participant à créer une application d’IA générative avec LangChain, à intégrer un modèle de langage, à automatiser des tâches génératives et à préparer le déploiement d’une solution IA.
  • Le suivi des apprenants est assuré tout au long de la formation par : un tour de table initial ; une identification des attentes et du niveau des participants ; des vérifications régulières de compréhension ; l’observation des réalisations pendant les exercices ; des corrections commentées ; des temps de remédiation ; des synthèses intermédiaires ; un accompagnement individualisé lors des travaux pratiques ; une évaluation finale à travers le cas pratique de synthèse.
  • L’évaluation des acquis est progressive et articulée autour de plusieurs temps.

Ressources techniques et pédagogiques

  • support pédagogique numérique
  • environnement Python configuré pour les travaux pratiques
  • installation ou environnement préparé pour LangChain
  • accès à un modèle de langage ou à un environnement de démonstration équivalent
  • notebooks, scripts ou fichiers de configuration d’exercices
  • exemples de prompts et templates
  • exemples de chaînes LangChain
  • corpus documentaire d’entraînement
  • exemples de workflows génératifs
  • exemples de grilles d’évaluation
  • fiches de bonnes pratiques sur le prompt engineering
  • fiches de bonnes pratiques sur la sécurisation des usages IA
  • corrigés ou éléments de correction
  • ressources complémentaires pour approfondissement
  • Les participants reçoivent : le support pédagogique du module ; les fichiers de configuration utilisés pendant la formation ; les exemples de prompts et templates ; les exemples de chaînes LangChain ; les scripts ou notebooks d’exercices ; le corpus documentaire utilisé pour les exercices ; les exemples de workflows génératifs ; les exercices pratiques ; les éléments de correction ; une fiche mémo sur les composants principaux de LangChain ; une fiche de bonnes pratiques sur le prompt engineering ; une fiche de synthèse sur l’évaluation des réponses génératives ; une fiche de points de vigilance pour le déploiement d’applications IA générative ; une bibliographie ou sitographie indicative pour approfondissement.

Délai d'accès

2 semaines

Accessibilité

Les modalités d’accueil, d’accompagnement et d’évaluation peuvent être adaptées aux besoins des participants en situation de handicap. Les adaptations peuvent notamment porter sur : • les supports pédagogiques ; • le rythme de progression ; • les modalités d’interaction ; • l’organisation des exercices ; • les conditions de réalisation des évaluations ; • les outils numériques utilisés. Toute adaptation est étudiée en amont afin de garantir l’accessibilité de la formation, la participation effective du stagiaire et l’atteinte des objectifs pédagogiques, dans le respect du cadre prévu.