Formation Intégrer l'IA générative : ChatGPT et GPT-4 en applications Python

Programme de la formation
Intégrer l'IA générative : ChatGPT et GPT-4 en applications Python

• Introduction aux grands modèles de langage (LLM) et à l'IA générative

  - Comprendre les concepts fondamentaux de l'IA générative
  - Vue d'ensemble des LLM et de leur architecture
  - Discussion sur le potentiel de ChatGPT et GPT-4 pour les développeurs

• Configuration de l'environnement de développement Python pour l'IA

  - Installation des outils Python essentiels (pip, venv)
  - Configuration des clés API OpenAI
  - Premiers pas avec la bibliothèque `openai` en Python

• Principes fondamentaux d'intégration de l'API OpenAI

  - Authentification et gestion des erreurs de l'API
  - Exécuter des requêtes simples pour générer du texte
  - Gestion des paramètres de base (température, max_tokens)

• Perfectionnement des requêtes : rôles et conversations structurées

  - Maîtriser les rôles (system, user, assistant) pour des interactions précises
  - Création de sessions de conversation persistantes
  - Optimisation des prompts pour des réponses pertinentes

• Techniques avancées de Prompt Engineering

  - Appliquer des patterns de prompt (Few-shot, CoT)
  - Stratégies pour éviter les biais et les réponses indésirables
  - Tests et itérations pour améliorer la qualité des sorties

• Gestion des coûts et performances des modèles

  - Comprendre la tarification des APIs OpenAI (tokens)
  - Optimisation de l'utilisation des tokens pour réduire les coûts
  - Techniques de gestion des appels concurrents et des quotas

• Intégration de ChatGPT pour des applications interactives

  - Développer un chatbot simple avec persistance de contexte
  - Utiliser ChatGPT pour la classification et l'extraction d'informations
  - Créer des expériences utilisateur dynamiques basées sur le dialogue

• Exploiter GPT-4 pour des tâches complexes

  - Différences et avantages de GPT-4 par rapport à ChatGPT (GPT-3.5)
  - Appliquer GPT-4 à la génération de code et de contenu créatif
  - Cas d'usage avancés (résumé long, analyse de données complexes)

• Création d'agents intelligents avec les Function Calls

  - Introduction aux Function Calls d'OpenAI
  - Définir des outils et des fonctions personnalisées pour l'IA
  - Développer un agent capable d'interagir avec des services externes

• Stockage et recherche d'informations : vecteurs et embeddings

  - Comprendre les embeddings et le concept de similarité sémantique
  - Utiliser les embeddings pour la recherche et la récupération d'informations
  - Intégration basique avec des bases de données vectorielles (ex: FAISS, ChromaDB)

• Déploiement et mise à l'échelle des applications IA Python

  - Options de déploiement (cloud, on-premise)
  - Monitoring et journalisation des interactions IA
  - Bonnes pratiques pour la production d'applications basées sur LLM

• Éthique, sécurité et exploration des tendances futures

  - Considérations éthiques et risques de l'IA générative
  - Sécurité des données et mitigation des risques de fuite
  - Veille technologique : RAG, petites LLM, multimodalité