Formation Ingénieur avant-déployé IA : Dimensionnement, construction et mise en production de systèmes IA de niveau production

L'ingénieur avant-déployé IA

• Rôle par rapport à l'ingénieur ML et l'ingénieur solutions
• Prise en charge des résultats plutôt que des jalons de livraison
• Collaboration avec les équipes produit, recherche et sécurité

Découverte dans les environnements d'entreprise complexes

• Suivi détaillé d'un flux de travail de bout en bout
• Cartographie des systèmes, des données et des points de bascule
• Identification de la contrainte bloquant la valeur

Dimensionnement et priorisation du problème

• Qualification des cas d'usage en fonction de la faisabilité
• Évaluation des flux de travail candidats par rapport à l'effort
• Choix du premier flux de travail à démontrer

Positionnement de la valeur et critères d'acceptation

• Établissement de lignes de base des métriques avant toute construction
• Argumentaire du cas d'affaires pour les sponsors financiers
• Définition des critères d'acceptation avec les utilisateurs

Sélection des modèles : pointe et poids ouverts

• Comparaison de GPT-6, Claude 5.5 et des modèles ouverts
• Compromis entre contexte, latence et coût unitaire
• Cas où les règles de données imposent des modèles hébergés localement

Ingénierie du contexte et conception de prompts

• Structuration des instructions pour un comportement fiable
• Assemblage du contexte à partir des systèmes de référence
• Mise en cache des prompts et minimisation des jetons

Récupération et ancrage des connaissances

• Découpage et indexation du contenu d'entreprise
• Recherche hybride, reranking et citations
• Évaluation de la récupération distincte de la génération

Agents et utilisation d'outils

• Conception des outils et interfaces typées
• Construction avec les SDK d'agents OpenAI et Claude
• Approbations, reprises et gestion des échecs

MCP et intégration en entreprise

• Révision du Model Context Protocol du 28 juillet 2026
• Construction et sécurisation des serveurs MCP
• Gestion des permissions des outils par rapport à l'identité d'entreprise

L'évaluation comme langue de la livraison

• Joues d'or construites à partir du travail réel
• Notation automatisée et juges LLM
• Jalons de libération liés aux seuils d'évaluation

Garde-fous, sécurité et supervision humaine

• Garde-fous aux niveaux des prompts, des outils et des politiques
• Points d'escalade et de revue humaine
• Journal d'audit et obligations de gestion des données

Architecture de déploiement dans le périmètre client

• Contraintes d'identité, réseau et résidence des données
• Passerelle de modèles et abstraction multi-fournisseurs
• Infrastructure as code et processus de libération

Observabilité, coûts et économie des jetons

• Suivi des exécutions d'agents et des appels d'outils
• Tableaux de bord pour la qualité et les dépenses
• Réduction des coûts sans perte de qualité

Adoption et changement

• Autonomisation des personnes réalisant le travail
• Réseaux de champions et boucles de retour
• Mesure de la vitesse d'adoption

De l'engagement à la capacité réutilisable

• Emballage des flux de travail éprouvés
• Playbooks, plans directeurs et accélérateurs
• Transmission aux équipes internes