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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 d'invites (prompts) et d'architecture système pour des sorties fiables
- Modèles d'invites, messages système et ingénierie du contexte
- Raisonnement étape par étape (chain-of-thought) vs invites concises et techniques few-shot
- Test des invites et établissement de critères d'acceptation
APIs, SDKs et flux de développement local
- Appel des API GPT-5, utilisation des SDK, authentification et gestion des secrets
- Développement local, simulation de réponses et environnement de test (sandboxing)
- Gestion des versions, schémas de requête/réponse et gestion des erreurs
Construction d'agents et d'intégrations d'outils
- Conception d'architectures d'agents sécurisées et d'interfaces d'outils
- Acheminement, orchestration et stratégies de repli (fallback)
- Limites de débit (rate-limits), contrôle de la concurrence et considérations transactionnelles
Test, évaluation et validation
- Suites de tests automatisés pour les invites et les comportements
- Tests d'adversaire (red-teaming), test de flou (fuzz testing) et exemples adverses
- Métriques de précision, taux d'hallucination et satisfaction des utilisateurs
Déploiement, surveillance et observabilité
- Modèles CI/CD pour les fonctionnalités activées par des modèles et déploiements en canari
- Journalisation, traçage et télémétrie pour l'observabilité au niveau des invites
- Alertes, considérations relatives aux SLA et réponse aux incidents
Sécurité, confidentialité et optimisation des coûts
- Gestion des données, considérations PI/PHI et assainissement du contexte
- Contrôle d'accès, audit et points de contrôle de conformité
- Optimisation de l'utilisation des jetons (tokens), groupement (batching) et stratégies de mise en cache
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une bonne compréhension d'au moins un langage de programmation tel que Python ou JavaScript
- De l'expérience dans l'appel d'API REST ou de SDK
- Une connaissance de base des concepts de ML/IA et des structures de données JSON
Public cible
- Ingénieurs logiciels
- Ingénieurs ML
- Ingénieurs DevOps / SRE
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
Capable de s'adapter en fonction des suggestions du public, par exemple en créant un scénario d'agent IA en temps réel.
Brett McLaren - Zoll Itamar
Formation - ChatGPT for Productivity: A Beginner’s Guide
Traduction automatique
