Cours · 11 chapitres
IA en production
Mets en production et opère des fonctionnalités IA. Le cycle de vie LLMOps complet en 11 chapitres : tests, évals, déploiement, observabilité, garde-fous, coûts, streaming et tests de charge.
Ce que tu sauras faire
- Livre des fonctionnalités IA du prototype à la production
- Construis des suites d'évals qui détectent les régressions
- Débogue des agents IA multi-étapes
- Ajoute des garde-fous à l'exécution dans tes systèmes IA
- Réduis les coûts IA avec une stratégie de modèles intelligente
- Migre des modèles entre différents fournisseurs
Ce qu’il contient
- 1Production AI : intro
La carte du parcours Production AI — ce que chaque chapitre enseigne, comment ils s'articulent, et par où commencer.
- 2Tests & évaluations d'IA
Construis des suites d'évals, détecte les régressions de prompt et arrête de livrer au feeling. Des patterns d'évaluation concrets pour les ingénieurs IA.
- 3LLMOps en production
Deploie, surveille et exploite des systemes IA qui restent fiables a grande echelle.
- 4Observabilité IA & Traçage d'Agents
Instrumente, débogue et optimise des agents IA multi-étapes en production.
- 5Sécurité de l'IA et garde-fous
Protège tes applications d'IA, de l'injection de prompt à la conformité — la sécurité que tout ingénieur IA doit maîtriser.
- 6Strategie de couts et de modeles IA
Maitrise l'economie des tokens, le routage de modeles et la gouvernance budgetaire pour exploiter l'IA de maniere durable.
- 7Streaming & Patterns IA en Temps Réel
Construis des interfaces IA réactives avec SSE, les APIs de streaming, le parsing JSON partiel et les appels d'outils en temps réel.
- 8Conception de systèmes IA
Architecturer des applications IA fiables et scalables pour la production.
- 9Patterns UX pour l'IA
Des patterns de design que les ingénieurs peuvent implémenter dès aujourd'hui pour créer des interfaces IA auxquelles les utilisateurs font vraiment confiance.
- 10Migration de modèles et stratégie multi-fournisseurs
Prépare-toi aux dépréciations de modèles, construis des couches d'abstraction et route entre les fournisseurs en toute confiance.
- 11Tests de charge des systèmes IA
Pourquoi k6 et Locust mentent sur les LLM en streaming — et les métriques, outils et gates qui tiennent réellement sous trafic.
Questions fréquentes
- Qu'est-ce que ce cours sur l'IA en production couvre ?
- Il couvre le cycle de vie complet de l'exploitation de fonctionnalités IA en production, plutôt qu'un seul sujet précis. En 11 chapitres, tu travailles les tests et évals, le LLMOps et le déploiement, l'observabilité et le traçage d'agents, les garde-fous, les coûts et la stratégie de modèles, le streaming, la conception de systèmes, les patterns UX pour l'IA, la migration de modèles et les tests de charge.
- En quoi ce parcours diffère-t-il des parcours approfondis sur les évals, la sécurité et la gouvernance ?
- Ce parcours est le parcours en largeur : il enseigne l'ensemble du workflow de mise en production et d'exploitation de bout en bout. Les parcours complémentaires approfondissent un seul domaine, comme l'évaluation des LLM, la sécurité adversariale ou la gouvernance selon l'AI Act. Commence ici pour avoir une vue d'ensemble, puis plonge dans un parcours approfondi là où tu as besoin d'aller plus loin.
- À qui ce cours s'adresse-t-il ?
- Il est conçu pour les ingénieurs logiciels et ML qui développent déjà avec des LLM et ont maintenant besoin de mettre en production et d'exploiter ces fonctionnalités de manière fiable. Le niveau est praticien : il suppose que tu sais lire et écrire du code et que tu as déjà appelé une API LLM.
- Combien de temps dure ce cours et y a-t-il un certificat ?
- Le parcours dure environ 228 minutes, soit à peu près 3,8 heures, réparties en 11 chapitres que tu suis à ton propre rythme. Le terminer te permet d'obtenir un certificat de complétion AI Academy.
- Ce cours est-il gratuit ?
- Non. Production AI est un parcours payant inclus dans un abonnement AI Academy by Anthropos.
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