Prompt Engineering et optimisation LLM pour développeurs
Les grands modèles de langage sont maintenant une couche pratique dans les logiciels en production — utilisés pour la génération de code, l'extraction de données, la synthèse et les agents autonomes. Cette formation vous enseigne comment communiquer avec ces modèles de manière précise et fiable, comment évaluer et sécuriser leurs résultats, et comment les intégrer dans des applications réelles sans coûts incontrôlables ni comportements imprévisibles. L'approche est appliquée et spécifique aux développeurs : chaque sujet correspond à des décisions que vous prenez en utilisant des API comme OpenAI, Anthropic, ou des modèles open-weight.
Ce que vous apprendrez
Vous commencerez par les fondamentaux des prompts — clarté des instructions, encadrement du rôle et patterns few-shot — puis progresserez vers des stratégies avancées incluant chain-of-thought, auto-cohérence et contraintes de sortie. Les cours suivants couvrent l'intégration des LLM dans les workflows de développement, le prompt engineering spécifiquement pour la génération de code et les tâches de données, et la construction d'applications alimentées par LLM de bout en bout. La formation aborde aussi l'évaluation et la sécurisation des résultats de modèle, l'identification des modes de défaillance et la défense contre l'injection de prompts. Les cours finaux traitent l'optimisation de performance, l'optimisation des coûts, le fine-tuning spécifique à un domaine, les patterns IA agentic avec utilisation d'outils et orchestration, et l'ensemble du pipeline pour la production et la mise à l'échelle des solutions LLM.
Le parcours d'apprentissage
Douze cours progressent de A1 à C1. Le cours d'ouverture, Principes fondamentaux du Prompt Engineering, établit le vocabulaire et le modèle mental. Les cours intermédiaires — Intégration des LLM dans les workflows de développement, Prompt Engineering pour le code et les données, et Construire des applications alimentées par LLM — vous font progresser vers la construction pratique. La formation se termine à C1 avec IA Agentic avancée et orchestration, Personnaliser les LLM pour des domaines spécifiques, et Production et mise à l'échelle des solutions LLM, couvrant les préoccupations d'ingénierie qui surviennent quand les fonctionnalités LLM vont en production à grande échelle.
Comment cela fonctionne
Chaque cours est divisé en leçons courtes et ciblées que vous complétez avec des retours en temps réel et un tuteur IA disponible quand vous êtes bloqué. Les exercices sont pratiques : vous écrivez, testez et itérez sur les prompts et le code d'intégration directement dans l'éditeur intégré, voyant l'effet de chaque changement immédiatement plutôt que de le lire de manière abstraite.