IA pour les développeurs
- Mise à jour : 2026
- 30 heures
- Quiz
Apprenez à exploiter les grands modèles de langage grâce à notre formation professionnelle à distance : API, SDK, agents, MCP, CLI et sécurité pour construire des applications IA robustes et performantes.
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Les notions abordées dans la formation
- Fondamentaux du NLP et des LLM : comprenez l'histoire, le fonctionnement et les limites des grands modèles de langage, des LRM, les benchmarks et pourquoi le code est un cas à part
- Mécanique des modèles : maîtrisez la tokenisation, la fenêtre de contexte, les coûts input/output, le problème du lost-in-the-middle et les bonnes pratiques de conception de prompts
- Écosystème des LLM : découvrez les environnements d'utilisation, les agents IA, les workflows, le RAG et les modes de facturation des modèles
- API des LLM : maîtrisez les API d'OpenAI et d'Anthropic : requêtes, réponses, streaming, gestion du contexte, prompt caching, outils et compaction
- SDK backend : intégrez les LLM dans vos applications avec les SDK d'OpenAI et d'Anthropic, la gestion des erreurs, la résilience et le monitoring des appels API
- CLI de code assisté : prenez en main Claude Code et Codex CLI, configurez-les et utilisez-les pour accélérer votre développement au quotidien
- Extensions IDE et applications : explorez les extensions VS Code et JetBrains pour Claude Code et Codex, ainsi que Claude Desktop et l'app Codex
- Instructions et configuration : configurez vos agents avec les AGENTS.md, les hooks, les rules, les skills et les Structured Outputs
- Workflows et agents IA : concevez des agents autonomes avec subagents, les Agent SDK d'OpenAI et d'Anthropic, et les frameworks LangChain et LangGraph
- Model Context Protocol (MCP) : comprenez l'architecture du MCP, les modes de transport, les serveurs MCP et leur déploiement avec Docker
- Sécurité des applications IA : protégez vos systèmes contre les injections de prompt, appliquez le sandboxing, le RBAC, les guardrails et mettez en place la journalisation et l'audit
Qu'est-ce que l'IA pour les développeurs ?
Les grands modèles de langage (LLM) et les modèles de raisonnement (LRM) transforment en profondeur la manière dont les développeurs conçoivent, écrivent et déploient des applications. En 2025-2026, maîtriser cet écosystème — des API aux agents autonomes — est devenu une compétence clé pour tout profil technique souhaitant rester compétitif sur le marché.
Grâce aux avancées d'OpenAI, d'Anthropic et de l'écosystème open source, il est désormais possible d'intégrer des capacités de compréhension, de génération et de raisonnement directement dans vos applications, vos pipelines CI/CD et vos outils de développement quotidiens. Des entreprises de toutes tailles adoptent déjà ces technologies pour accélérer leur productivité et créer de nouveaux produits.
Cette formation vous propose une montée en compétence progressive et structurée. Vous commencerez par les fondamentaux du NLP, l'histoire des LLM, leur fonctionnement interne (tokenisation, fenêtre de contexte, benchmarks) et leurs limites, avant de plonger dans la mécanique des prompts et les bonnes pratiques de conception.
Le parcours vous guidera ensuite à travers l'écosystème technique des LLM. Vous maîtriserez les API d'OpenAI et d'Anthropic en profondeur : structure des requêtes et réponses, streaming, gestion du contexte, prompt caching et optimisation des coûts. Vous apprendrez à utiliser les SDK backend pour construire des applications robustes avec gestion des erreurs, monitoring et résilience. Vous prendrez en main les CLI de code assisté — Claude Code et Codex — ainsi que les extensions IDE pour VS Code et JetBrains.
Vous découvrirez ensuite les workflows et agents IA : conception d'agents autonomes, subagents, parallélisation des tâches, et utilisation des frameworks comme LangChain, LangGraph et les Agent SDK d'OpenAI et d'Anthropic. Un volet complet est consacré au Model Context Protocol (MCP) — de l'architecture interne à la mise en œuvre concrète de serveurs MCP avec Docker — à travers un projet pratique de bout en bout.
La sécurité fait l'objet d'un traitement approfondi : injections de prompt, validation du code généré, sandboxing, contrôle d'accès (RBAC/LLMAC), guardrails, journalisation et audit en production. Vous apprendrez à sécuriser chaque couche de vos applications IA pour un usage professionnel fiable.
Que vous soyez développeur backend, fullstack, DevOps ou ingénieur logiciel, cette formation est conçue pour faire de vous un professionnel capable d'intégrer l'IA dans vos projets de manière autonome, efficace et sécurisée. Elle couvre aussi bien les outils du quotidien (CLI, IDE, assistants agentiques) que les architectures avancées (agents, MCP, IA locale, CI/CD augmentée).
Les prérequis pour suivre cette formation
- La formation est accessible aux débutants.
Obtenez un certificat de réussite
Pour chaque formation que vous accomplirez, vous obtiendrez une certification que vous pourrez partager sur Linkedin.
Plan de la formation
Afficher tout- Chapitre 1 : Introduction au NLP, aux LLM et aux LRM8 leçons 04:21:10
- À l'abordage
- Introduction historique et conceptuelle au NLP et aux grands modèles de langage
- Historique et environnement des sociétés de l'IA
- Du modèle de langage au cycle de vie des LLM
- Introduction aux LRM
- Les limites des LLM
- Evaluer la qualité des modèles (les benchmarks)
- Pourquoi le code est un cas à part pour les LLM
- Chapitre 2 : Mécanique des modèles et du contexte4 leçons 01:30:34
- Chapitre 3 : Introduction à l'écosystème des LLM : API, tools, agents et RAG4 leçons 01:16:50
- Chapitre 4 : Antigravity10 leçons 02:20:15
- Chapitre 5 : Présentation et fonctionnement des API13 leçons 03:19:44
- Chapitre 6 : Utilisation des SDK pour les applications backend6 leçons 01:09:14
- Chapitre 7 : Vue d'ensemble des CLI6 leçons 00:58:16
- Chapitre 8 : Applications de bureau et extensions IDE6 leçons 00:16:31
- Chapitre 9 : Instructions6 leçons 00:22:34
Également inclus dans cette formation
Claude Code
Développé par Anthropic, Claude Code est conçu pour raisonner efficacement sur du code et des systèmes complexes. Vous apprendrez à l’utiliser pour analyser des bases de code, générer des architectures et résoudre des problèmes techniques avancés, avec une approche orientée fiabilité et compréhension.
OpenAI Codex
Avec OpenAI Codex, vous découvrirez comment l’intelligence artificielle peut écrire, comprendre et améliorer du code. Cette partie vous montre comment utiliser Codex pour accélérer votre développement, automatiser des tâches complexes et créer des outils intelligents directement intégrés à vos workflows.
Gemini
Gemini est le modèle développé par Google pour répondre aux besoins des développeurs modernes. Vous apprendrez à exploiter ses capacités multimodales, à structurer vos prompts efficacement et à l’intégrer dans vos applications. L’objectif est de comprendre comment tirer parti de Gemini dans des cas concrets, du prototypage rapide à des systèmes plus avancés.
MCP (Model Context Protocol)
Le Model Context Protocol est un standard émergent qui permet aux modèles d’interagir avec leur environnement. Cette partie courte vous introduit les concepts clés du MCP : connexion à des outils, accès à des données externes et orchestration d’actions. Un élément essentiel pour construire des applications IA réellement opérationnelles.
Agents IA
Les agents sont au cœur des applications modernes basées sur l’intelligence artificielle. Vous apprendrez à concevoir des agents capables de raisonner, planifier et exécuter des actions de manière autonome. Cette partie vous montre comment structurer des workflows intelligents, orchestrer plusieurs modèles et connecter vos agents à des outils pour créer des systèmes réellement utiles.
Évaluations et avis sur la formation IA pour les développeurs : environnement et workflow
Je cherchais une formation qui couvre vraiment l'écosystème IA pour les développeurs, pas juste du prompt engineering superficiel. Ici on va en profondeur sur les API, les SDK, le streaming, la gestion du contexte et les coûts. Les chapitres sur Claude Code et le MCP m'ont permis de complètement changer ma façon de travailler au quotidien.
Maxime L.Étudiant(e) vérifié(e)En tant que développeuse backend, je voulais intégrer les LLM dans mes projets sans partir de zéro. La progression est très bien pensée : on commence par comprendre comment fonctionnent les modèles, puis on passe aux API, aux SDK et enfin aux agents. La partie sécurité (injections de prompt, guardrails, sandboxing) est un vrai plus que je n'ai trouvé nulle part ailleurs.
Sarah K.Étudiant(e) vérifié(e)La formation m'a donné une vision complète de l'écosystème : je suis passé de "j'utilise ChatGPT" à "je construis des agents IA avec le SDK d'Anthropic et des serveurs MCP". Les explications sur la tokenisation, la fenêtre de contexte et les arbitrages de coûts sont très claires. Le projet MCP avec Docker est exactement le type de projet qu'on peut montrer en entretien.
Antoine R.Étudiant(e) vérifié(e)
Ces entreprises offrent cette formation à leurs collaborateurs
Questions fréquemment posées sur la formation IA pour les développeurs : environnement et workflow
À quoi sert cette formation ?
Cette formation vous apprend à exploiter les grands modèles de langage (LLM) et les modèles de raisonnement (LRM) dans vos projets de développement. Elle couvre l'ensemble de l'écosystème : API OpenAI et Anthropic, SDK backend, agents IA, workflows agentiques, CLI de code assisté (Claude Code, Codex), Model Context Protocol (MCP), sécurité et déploiement. Vous apprendrez à construire des applications intelligentes, robustes et sécurisées en vous appuyant sur les outils les plus récents du marché.
La formation est-elle accessible aux débutants ?
La formation s'adresse aux développeurs et profils techniques ayant des bases en programmation. Elle commence par une introduction complète au NLP, à l'histoire des LLM et à leur fonctionnement (tokenisation, fenêtre de contexte, benchmarks), avant de monter en complexité vers les API, les agents et le MCP.
La formation est-elle en ligne ou en présentiel ?
La formation est 100 % en ligne. Vous pouvez progresser à votre rythme, avec un suivi détaillé de votre avancement. Chaque chapitre comprend des vidéos, des quiz, des exercices pratiques et des projets complets. Vous avez accès en permanence à l'ensemble du contenu, sans limite de temps, avec toutes les futures mises à jour incluses.
Quelles compétences vais-je acquérir grâce à cette formation ?
- Comprendre le fonctionnement des LLM et des LRM : tokenisation, fenêtre de contexte, limites et benchmarks.
- Maîtriser les API d'OpenAI et d'Anthropic : requêtes, réponses, streaming, prompt caching et gestion du contexte.
- Utiliser les SDK backend pour intégrer les LLM dans des applications robustes avec gestion des erreurs et monitoring.
- Travailler avec les CLI et extensions IDE de code assisté : Claude Code, Codex, extensions VS Code et JetBrains.
- Concevoir et déployer des agents IA, des workflows agentiques et des systèmes multi-agents avec subagents.
- Implémenter le Model Context Protocol (MCP) : architecture, serveurs, Docker et intégration dans vos projets.
- Sécuriser les applications IA : injections de prompt, sandboxing, RBAC, guardrails, journalisation et audit.
La formation est-elle à jour des derniers modèles et outils ?
Oui, le programme couvre les modèles et outils les plus récents : Claude Code, Codex CLI, les SDK d'OpenAI et d'Anthropic, le Model Context Protocol, LangChain, LangGraph et les assistants agentiques de nouvelle génération. Le contenu est mis à jour régulièrement pour refléter les évolutions rapides de l'écosystème IA.
Y a-t-il des travaux pratiques dans la formation ?
Oui, la formation inclut plusieurs projets pratiques. Vous réaliserez notamment un projet MCP complet avec Docker, l'installation et le test de serveurs MCP (Git, GitHub), ainsi que des exemples concrets d'agents avec les SDK d'OpenAI et d'Anthropic. Chaque chapitre technique allie théorie et mise en pratique pour vous rendre opérationnel immédiatement.
Comment cette formation m'aidera-t-elle dans ma carrière ?
L'intégration des LLM dans les applications est devenue une compétence incontournable pour les développeurs. Maîtriser les API, les agents IA, le MCP et la sécurité des systèmes IA vous ouvre les portes de postes comme développeur IA, ingénieur prompt, ingénieur ML/MLOps, architecte solutions IA ou consultant spécialisé. Cette formation vous permettra de valoriser des compétences immédiatement applicables dans des projets professionnels.
Le contenu de la formation est-il suffisant pour réaliser un projet complet ?
Absolument. Le parcours vous donne toutes les briques nécessaires : compréhension des modèles, appels API, gestion du contexte et des coûts, conception d'agents, intégration MCP, sécurité et déploiement. Le projet MCP des chapitres 11 et 12 constitue une expérience pratique de bout en bout directement valorisable dans un CV ou un portfolio.
