Formation Ingénieur IA déployé sur site : cadrage, construction et mise en production de systèmes IA

L'ingénieur IA déployé sur site

• Le rôle par rapport à l'ingénieur ML et à l'ingénieur de solutions
• Responsabilité des résultats plutôt que des jalons de livraison
• Collaboration avec les équipes produit, recherche et sécurité

Découverte dans les environnements d'entreprise complexes

• Suivi d'un flux de travail de bout en bout
• Cartographie des systèmes, des données et des passations
• Identification de la contrainte qui bloque la valeur

Cadrage et priorisation des problèmes

• Qualification des cas d'usage selon la faisabilité
• Scoring des flux de travail candidats en fonction des efforts
• Choix du premier flux de travail à prouver

Cadrage de la valeur et critères d'acceptation

• Établissement d'une référence (baseline) des métriques avant toute construction
• Langage du cas d'affaires pour les promoteurs financiers
• Accord sur les critères d'acceptation avec les utilisateurs

Sélection de modèles : Pointe et poids ouverts

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

Ingénierie du contexte et conception des invites (prompts)

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

Récupération et ancrage des connaissances

• Segmentation (chunking) et indexation du contenu d'entreprise
• Recherche hybride, rétriage (reranking) et citation
• Évaluation de la récupération séparément de la génération

Agents et utilisation d'outils

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

MCP et intégration d'entreprise

• Révision de 2026-07-28 du protocole de contexte modèle (Model Context Protocol)
• Construction et sécurisation des serveurs MCP
• Attribution de permissions aux outils par rapport à l'identité d'entreprise

L'évaluation comme langage de la livraison

• Ensembles dorés (golden sets) construits à partir de travaux réels
• Notation automatisée et juges IA
• Portes de release liées aux seuils d'évaluation

Garde-fous, sécurité et supervision humaine

• Garde-fous aux niveaux des invites, des outils et des politiques
• Points d'escalade et de revue humaine
• Pistes d'audit et obligations de traitement des données

Architecture de déploiement dans l'environnement du client

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

Observabilité, coût et économie des jetons (tokens)

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

Adoption et changement

• Activation (enablement) des personnes qui effectuent le travail
• Réseaux de champions et boucles de retour d'information
• Mesure de la vitesse d'adoption

De l'engagement à la capacité réutilisable

• Emballage des flux de travail éprouvés
• Plans d'action (playbooks), plans de construction (blueprints) et accélérateurs
• Passation aux équipes internes