Applications d’IA générative avec LangChain

Séquence 1 — Comprendre les applications d’IA générative

• Comprendre les principes d’une application d’IA générative.
• Identifier les cas d’usage adaptés aux modèles de langage.
• Situer LangChain dans l’écosystème des outils de développement IA.
• Identifier plusieurs cas d’usage d’IA générative.
• Distinguer les cas adaptés et non adaptés à une approche LLM.
• Définir un premier besoin applicatif simple.
• Prendre en main l’environnement Python et LangChain.

Séquence 2 — Prendre en main LangChain et intégrer un modèle de langage

• Comprendre la structure de base d’une application LangChain.
• Connecter un modèle de langage.
• Paramétrer les interactions avec le modèle.
• Configurer un projet LangChain.
• Connecter un modèle de langage.
• Réaliser un premier appel au modèle.
• Modifier les paramètres de génération.
• Comparer les effets de plusieurs réglages sur les réponses obtenues.

Séquence 3 — Concevoir et structurer des prompts efficaces

• Concevoir des prompts adaptés à un cas d’usage.
• Structurer les consignes pour améliorer la qualité des réponses.
• Maîtriser les principaux paramètres influençant la génération.
• Rédiger un prompt simple.
• Transformer un prompt simple en template réutilisable.
• Ajouter des variables.
• Tester plusieurs variantes.
• Comparer la qualité, la précision et la stabilité des réponses.

Séquence 4 — Créer une première chaîne LangChain

• Comprendre la logique des chaînes LangChain.
• Orchestrer un prompt et un modèle de langage.
• Construire un premier traitement génératif réutilisable.
• Créer une première chaîne LangChain.
• Injecter des variables dans un prompt.
• Exécuter la chaîne sur plusieurs entrées.
• Transformer un résultat génératif en sortie exploitable.

Séquence 5 — Automatiser des tâches génératives avec des chaînes

• Orchestrer plusieurs étapes génératives.
• Automatiser des tâches de production ou de transformation de contenus.
• Structurer un workflow simple d’IA générative.
• Créer une chaîne de résumé.
• Créer une chaîne d’extraction d’informations.
• Produire une sortie structurée.
• Automatiser le traitement d’un petit lot de contenus.
• Comparer les résultats obtenus selon les consignes.

Séquence 6 — Exploiter des documents avec LangChain

• Comprendre le principe d’une application augmentée par documents.
• Charger, découper et indexer des documents.
• Interroger une base documentaire avec un modèle de langage.
• Charger un corpus documentaire simple.
• Découper les documents.
• Créer un index vectoriel.
• Interroger le corpus.
• Générer une réponse contextualisée.
• Identifier les passages mobilisés pour produire la réponse.

Séquence 7 — Construire une application de question-réponse documentaire

• Mettre en œuvre une chaîne de question-réponse documentaire.
• Adapter la réponse au contexte utilisateur.
• Améliorer la fiabilité des réponses générées.
• Construire une chaîne de question-réponse.
• Tester plusieurs questions utilisateurs.
• Vérifier la pertinence des réponses.
• Améliorer le prompt de restitution.
• Ajouter une règle de réponse en cas d’information absente.

Séquence 8 — Utiliser des outils et agents pour automatiser des actions

• Comprendre les principes des outils et agents.
• Identifier les cas d’usage pertinents.
• Concevoir une première logique d’automatisation assistée par LLM.
• Définir une tâche automatisable.
• Identifier les outils nécessaires.
• Simuler ou créer un outil simple.
• Analyser les conditions de contrôle et de validation.

Séquence 9 — Évaluer la qualité d’une application générative

• Définir des critères d’évaluation adaptés à une application d’IA générative.
• Tester la qualité, la stabilité et la pertinence des réponses.
• Identifier les axes d’amélioration.
• Définir une grille d’évaluation.
• Construire un mini jeu de tests.
• Tester plusieurs réponses générées.
• Identifier les défauts récurrents.
• Proposer des améliorations de prompts, chaînes ou corpus.

Séquence 10 — Préparer le déploiement d’une application LangChain

• Comprendre les étapes de déploiement d’une solution IA générative.
• Identifier les contraintes techniques, fonctionnelles et organisationnelles.
• Préparer une application LangChain pour l’intégration opérationnelle.
• Identifier les composants à déployer.
• Définir les paramètres à externaliser.
• Préparer une structure de projet exploitable.
• Définir les points de contrôle avant mise en production.
• Proposer un plan de supervision simple.

Séquence 11 — Encadrer les risques et sécuriser les usages

• Identifier les risques propres aux applications d’IA générative.
• Définir des mesures de sécurisation et de contrôle.
• Mettre en place des garde-fous adaptés.
• Identifier les risques d’une application générative.
• Définir les garde-fous nécessaires.
• Rédiger une courte grille de contrôle avant déploiement.
• Proposer des règles d’usage pour les utilisateurs finaux.

Séquence 12 — Cas pratique de synthèse

• Mobiliser l’ensemble des acquis de la formation.
• Concevoir une application d’IA générative de bout en bout.
• Présenter et justifier les choix réalisés.
• cadrer un cas d’usage d’IA générative
• définir les utilisateurs et les résultats attendus
• configurer une application LangChain
• intégrer un modèle de langage
• concevoir les prompts nécessaires
• créer une ou plusieurs chaînes de traitement
• automatiser une tâche générative
• intégrer un corpus documentaire
• construire une chaîne de question-réponse documentaire
• évaluer la qualité des réponses
• identifier les risques et garde-fous
• préparer les éléments nécessaires au déploiement
• présenter les choix techniques, les limites et les conditions d’exploitation