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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 de prompts et de système pour des résultats fiables
- Modèles de prompts, messages système et ingénierie du contexte
- Raisonnement étape par étape (Chain-of-thought) vs prompts concis et techniques few-shot
- Test des prompts et établissement de critères d’acceptation
APIs, SDK et flux de développement local
- Appel des API GPT-5, utilisation des SDK, authentification et gestion des secrets
- Développement local, simulation de réponses (mocking) et environnement de test (sandboxing)
- Versionnage, schémas de requêtes/réponses et gestion des erreurs
Construction d’agents et d’intégrations d’outils
- Conception d’architectures d’agents sûres et d’interfaces d’outils
- Aiguillage, orchestration et stratégies de repli
- Limites de débit (rate-limits), contrôle de la concurrence et considérations transactionnelles
Tests, évaluation et validation
- Suites de tests automatisés pour les prompts et les comportements
- Rééquipe rouge (Red-teaming), tests de robustesse (fuzz testing) et exemples adverses
- Métriques de précision, taux d’hallucinations et satisfaction des utilisateurs
Déploiement, surveillance et observabilité
- Modèles CI/CD pour les fonctionnalités activées par les modèles et déploiements progressives (canary)
- Journalisation, traçabilité et télémétrie pour une observabilité au niveau des prompts
- Alertes, considérations relatives aux SLA et gestion des incidents
Sécurité, confidentialité et optimisation des coûts
- Gestion des données, considérations relatives aux PII/PII et assainissement du contexte
- Contrôle d’accès, audit et points de contrôle de conformité
- Optimisation de l’utilisation des jetons (tokens), regroupement (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
- De l’expérience dans l’appel d’API REST ou de SDK
- Une familiarité de base avec les concepts d’IA/ML et les structures de données JSON
Public cible
- Ingénieurs logiciels
- Ingénieurs IA/ML
- Ingénieurs DevOps / SRE
Nos clients témoignent (2)
la méthode correcte pour formuler des requêtes et intégrer des garde-fous dans les instructions.
YEO SHI MIN - ST Engineering Aerospace Ltd
Formation - ChatGPT and Microsoft 365 Copilot for Advanced Productivity
Traduction automatique
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