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 Durée 14 heures

Plan du cours

Introduction à GPT-5 et aux capacités des développeurs

  • Capacités clés de GPT-5, multimodalité et fonctionnalités d'agents
  • Choix des modèles, compréhension de la tarification et des limites
  • Considérations éthiques et gouvernance d'entreprise

Conception des prompts et du système pour des sorties fiables

  • Modèles de prompts, messages système et ingénierie du contexte
  • Raisonnement chaîne de pensée (chain-of-thought) vs prompts concis et techniques few-shot
  • Test des prompts et établissement de critères d'acceptation

API, SDK et flux de développement local

  • Appel des API GPT-5, utilisation des SDK, authentification et gestion des secrets
  • Développement local, simulation des réponses (mocking) et environnement de test (sandbox)
  • Gestion des versions, schémas de demande/réponse et gestion des erreurs

Construction d'agents et intégration d'outils

  • Conception d'architectures d'agents sûres et d'interfaces d'outils
  • Aiguillage, orchestration et stratégies de repli
  • Limites de débit, contrôle de la concurrence et considérations transactionnelles

Test, évaluation et validation

  • Suites de tests automatisés pour les prompts et les comportements
  • Red-teaming, tests de flou (fuzz testing) et exemples adverses
  • Métriques pour la précision, les taux d'hallucination et la satisfaction utilisateur

Déploiement, surveillance et observabilité

  • Modèles CI/CD pour les fonctionnalités activées par des modèles et déploiements canari
  • Journaux (logging), traçage (tracing) et télémétrie pour l'observabilité au niveau des prompts
  • Alertes, considérations SLA et réponse aux incidents

Sécurité, confidentialité et optimisation des coûts

  • Gestion des données, considérations PII/PHI et assainissement du contexte
  • Contrôle d'accès, audit et points de contrôle de conformité
  • Optimisation de l'utilisation des jetons (tokens), traitement par lots (batching) et stratégies de mise en cache

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension d'au moins un langage de programmation tel que Python ou JavaScript
  • Une expérience dans l'appel d'API REST ou de SDK
  • Une familiarité de base avec les concepts d'ML/IA et les structures de données JSON

Public cible

  • Ingénieurs logiciels
  • Ingénieurs ML
  • Ingénieurs DevOps / SRE

Nombre de participants


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