À qui s’adresse cette formation à l’ingénierie de l’IA, et à qui ne s’adresse-t-elle pas ?
Ce cours s’adresse aux analystes, aux chefs de produit techniques, aux consultants, aux professionnels des données et aux développeurs débutants qui savent écrire du code Python simple et souhaitent ajouter des fonctionnalités d’IA à des outils internes : un assistant qui répond aux questions sur des documents, un outil de classement des e-mails d’assistance ou un outil de synthèse qui renvoie des données exploitables dans un tableur.
Ce n’est ni une formation intensive à temps plein, ni un diplôme en apprentissage automatique, ni une garantie d’emploi. Vous n’entraînez pas de modèles et ne les ajustez pas finement, et vous n’étudiez pas les mathématiques des réseaux de neurones. Le cours se concentre sur l’ingénierie autour d’un modèle : entrées, sorties, coût, qualité, sécurité et confidentialité.
Que vais-je apprendre en créant des applications d’IA dans ce cours ?
Six modules, chacun permettant de créer une partie fonctionnelle d’une application plus vaste. Les descriptions des fonctionnalités des fournisseurs s’appuient sur leur propre documentation destinée aux développeurs, et les fonctionnalités varient d’un fournisseur à l’autre.
1. Comment fonctionnent les API d’IA
Envoyer une requête à l’API d’un modèle depuis Python, lire la réponse et conserver la clé API dans une variable d’environnement, pas dans votre code.
2. Choisir un modèle et maîtriser les coûts
Comparer des modèles selon la qualité, la rapidité et le prix pour une même tâche, en utilisant la page des tarifs de chaque fournisseur, et estimer le coût d’une fonctionnalité par utilisation.
3. Sortie structurée
Obtenir du JSON fiable. Selon la documentation d’OpenAI, les sorties structurées permettent de produire des réponses conformes au schéma JSON que vous fournissez ; vous devez tout de même valider chaque réponse dans le code.
4. Plongements vectoriels et génération augmentée par la recherche
Les représentations vectorielles mesurent la proximité de sens entre des textes. Vous les utilisez pour trouver des passages pertinents, puis vous mettez en place un système RAG : des réponses fondées sur vos propres documents, avec des citations.
5. Évaluation
Définir des critères de réussite précis et mesurables ainsi qu’un jeu de tests représentatif des tâches réelles, y compris les cas limites, puis évaluer automatiquement les résultats lorsque c’est possible.
6. Sécurité, confidentialité et surveillance
Se protéger contre les injections de prompt, exclure les données utilisateur des journaux, ajouter des contrôles des entrées et des limites de fréquence, et suivre les erreurs, les coûts et la qualité après la mise en production.
Ai-je besoin d’une expérience préalable pour suivre ce cours sur les grands modèles de langage ?
Oui. Le prérequis est d’avoir suivi le cours Python de Tosheo.ai ou une formation équivalente : vous devez savoir écrire des fonctions, utiliser des listes et des dictionnaires, lire et écrire des fichiers, installer un paquet dans un environnement virtuel et appeler une API web. Si le test de positionnement révèle des lacunes, les leçons Python manquantes sont ajoutées au début de votre parcours pour vous éviter de vous retrouver en difficulté. Vous n’avez besoin d’aucune connaissance préalable en apprentissage automatique.
Comment le parcours personnalisé s’adapte-t-il à moi ?
Le test de positionnement vous demande de lire un court script qui appelle l’API d’un modèle et d’expliquer ce qui se passe lorsque la réponse n’est pas un JSON valide. Il vous demande aussi ce que vous souhaitez créer. Si vous visez la recherche documentaire, vous consacrez davantage de temps aux représentations vectorielles et au RAG ; si vous développez un système de classification, vous approfondissez les sorties structurées et l’évaluation.
Si vous savez déjà effectuer des appels API, le premier module se limite à une vérification rapide, et vous commencez par les coûts et le choix du modèle.
Que vais-je mettre en pratique ?
Chaque tâche consiste à exécuter du code qui utilise l’API d’un véritable modèle avec des données fictives. Voici un exemple du quatrième module : Kestrel Lettings, une société fictive de gestion immobilière, dispose de quinze documents inventés décrivant ses règles à l’intention des propriétaires. Vous créez un petit assistant RAG qui répond à des questions, par exemple sur le délai de préavis nécessaire avant une inspection, en citant le passage utilisé.
La grille d’évaluation est visible avant de commencer. Elle vérifie que chaque réponse cite un passage qui contient réellement la réponse, que l’assistant indique ne pas savoir lorsque les documents ne donnent pas la réponse, que vous avez testé au moins dix questions, dont trois sans réponse dans les documents, et que vous avez consigné le coût de l’exécution du test.
Combien de temps dure la formation en ingénierie de l’IA ?
Chaque leçon dure 10 à 15 minutes, avec un code suffisamment court pour être terminé en une seule séance. Le nombre de leçons de votre parcours dépend de votre évaluation initiale, notamment de votre niveau en Python, et de votre rythme ; nous n’indiquons donc pas de durée en heures.
Qu’est-ce que j’obtiens à la fin ?
L’évaluation pratique finale consiste à développer, évaluer et documenter une petite fonctionnalité d’IA. La réussite donne droit à un certificat reconnu. Il ne s’agit pas d’une qualification accréditée, et ce certificat n’est ni délivré ni approuvé par un fournisseur de modèles.
Combien coûte la formation en ingénierie de l’IA ?
L’offre Individuelle de Tosheo.ai, qui comprend ce cours, coûte USD 79 par mois ou USD 790 par an. L’offre Équipe coûte USD 189 par mois ou USD 1,890 par an pour un maximum de 3 membres ; chaque membre supplémentaire coûte USD 49 par mois ou USD 490 par an, et les équipes de 25 membres ou plus bénéficient de tarifs dégressifs. Les fournisseurs de modèles facturent séparément l’utilisation des API, et le cours vous montre comment limiter l’ampleur des essais. Commencez par un essai gratuit de 7 jours, sans carte bancaire.
Sources et périmètre
Documentation de l’API OpenAI, sorties structurées, consultée le 19 October 2026 ↗
Documentation de l’API OpenAI, plongements vectoriels, consultée le 19 October 2026 ↗
Documentation de Claude, réduire les hallucinations, consultée le 19 October 2026 ↗