Cours · Ouverture des cours et des parcours disponibles
Construire des applications LLM exploitables : contrats, APIs, sorties structurées, validation, résilience, observabilité, sécurité et gouvernance.
Données pédagogiques publiées
Aucun objectif pédagogique n’est publié pour ce cours. Les titres de leçons ne sont pas transformés automatiquement en promesses d’apprentissage.
Structure publiée
1 module(s) · 25 leçon(s)
25 leçon(s) · 2h 5min
De la démo chatbot au service LLM exploitable
Différencier une démo conversationnelle d’un composant logiciel avec contrat, logs, coûts et responsabilité.
Cadrer l’usage, les utilisateurs et les risques
Définir la décision aidée, les utilisateurs, les données manipulées, les risques et les limites d’automatisation.
Comprendre probabilisme, paramètres et variabilité
Utiliser température, top-p, seed éventuelle et taille de contexte comme leviers produit, pas comme gadgets.
Concevoir une abstraction fournisseur et un routage modèle
Éviter le verrouillage fournisseur avec adaptateurs, capacités, fallbacks et routage selon coût/latence/risque.
Budget tokens, coût, latence et choix du modèle
Estimer coût, latence et volume avant de choisir grand modèle, petit modèle, batch, cache ou fallback.
Messages, rôles, contexte et mémoire de conversation
Structurer system, developer, user, tool et historique sans confondre mémoire session et mémoire produit.
Prompts versionnés comme artefacts applicatifs
Traiter les prompts comme de la logique métier : version, owner, tests, changelog et rollback.
Sorties structurées, JSON Schema et modèles de réponse
Définir un format de sortie contrôlé, lisible par machine et vérifiable avant tout usage downstream.
Boucle validation, retry, repair et abstention
Gérer les sorties invalides avec validation, réparation limitée, retry contrôlé et refus explicite quand nécessaire.
Contrats tools/functions et frontières de responsabilité
Définir ce que le LLM choisit, ce que le code exécute, et ce qui exige autorisation ou validation humaine.
Taxonomie d’erreurs d’un service LLM
Classer erreurs fournisseur, validation, sécurité, coût, latence, données et UX pour agir correctement.
Timeouts, retries et backoff sans boucles dangereuses
Mettre en place des retries bornés, temporisés et observables au lieu d’insister aveuglément.
Rate limits, quotas et circuit breaker
Protéger le service contre surcharge, dépassement budget, effet d’avalanche et dépendance fournisseur indisponible.
Cache, idempotence et replay sécurisé
Réutiliser des résultats uniquement quand c’est sûr, traçable et compatible avec privacy et fraîcheur.
Streaming, jobs asynchrones et états UX honnêtes
Choisir entre sync, streaming et job async selon durée, expérience utilisateur, reprise et audit.
Golden set et jeux de tests applicatifs
Construire un jeu de cas représentatif incluant cas normaux, limites, risques et régressions connues.
Métriques offline : format, utilité, groundedness et refus
Mesurer le comportement applicatif au-delà de la beauté du texte généré.
Logs, traces et filtrage des données sensibles
Observer appels, coûts, latence et erreurs sans stocker inutilement des prompts ou données personnelles.
Régression prompts/modèles et release gates
Comparer versions de prompts, modèles et paramètres avant déploiement avec seuils d’acceptation.
Analyse d’échecs, incidents et playbooks
Transformer les erreurs en catégories exploitables et actions correctives priorisées.
Auth, rôles, multi-tenant et frontières de données
Empêcher qu’un utilisateur ou agent accède à des données, tools ou historiques qui ne lui appartiennent pas.
Privacy by design, conservation et minimisation
Limiter les données envoyées, journalisées et conservées selon finalité, durée, sécurité et audit.
Guardrails, revue humaine et conditions de refus
Décider quelles actions doivent être bloquées, révisées ou escaladées avant exécution.
Checklist de déploiement, runbook et rollback
Préparer production, monitoring, incidents, rollback, owners, alertes et seuils de non-déploiement.
Projet final : service LLM contractuel et observable
Assembler un service LLM provider-neutral avec contrats, évaluation, observabilité, sécurité et soutenance.
Les ressources du cours sont disponibles après validation de l’accès au contenu.