Architecture et orchestration
MCP, circulation du contexte, patterns d'orchestration et choix d'intégration selon les usages.
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Transformation
Questions fréquentes
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LLMs en production
Former vos équipes à déployer des LLMs en production avec plus de maîtrise.
Cette formation couvre les sujets qui séparent le prototype du déploiement pilotable : architecture MCP, orchestration, qualité du contexte, sécurité, observabilité et local-first selon vos contraintes.
À qui s'adresse cette formation
- Data engineers et MLOps qui mettent en production des systèmes IA
- Développeurs back-end responsables de l'intégration des LLMs dans les produits
- Architectes et tech leads qui conçoivent des architectures IA scalables et sécurisées
- Équipes SRE ou DevOps impliquées dans la supervision de services IA en production
Sujets couverts
Qualité et sécurité
Mesure, traçabilité, garde-fous, local-first et sécurité des usages sur des systèmes réellement connectés.
Exploitation durable
Comment éviter les stacks fragiles, suivre les dérives et faire évoluer le dispositif sans réécrire tout le système.
Programme des 3 jours
Architecture MCP et orchestration
Comprendre le protocole MCP, concevoir l'architecture serveurs, choisir les patterns d'orchestration (single, reflection, handoff, magentic) et câbler les premiers flux.
Sécurité, qualité et observabilité
Implémenter les garde-fous (injection, validation, audit), mesurer la qualité RAG en continu (RAGAS), mettre en place les métriques et les alertes de production.
Agents, mémoire et gouvernance
Déployer des agents spécialistes, configurer la mémoire persistante et épisodique, définir les politiques de gouvernance et le cycle d'exploitation.
Mise en situation réelle
Construire un système complet de bout en bout sur un cas métier réel : ingestion, retrieval, orchestration, sécurité et monitoring – du code à la supervision.
Avant et après la formation
Avant
- Prototypes LLM qui ne passent pas l'épreuve de la production
- Aucune mesure de qualité des réponses générées
- Sécurité traitée en afterthought, pas dès la conception
- Orchestration ad hoc, sans patterns reproductibles
Après
- Architecture MCP pensée pour la production, la scalabilité et la maintenabilité
- Dashboard qualité avec métriques RAGAS et détection de dérives
- Sécurité intégrée : validation des entrées, audit trail, local-first
- Patterns d'orchestration maîtrisés et adaptés à chaque cas d'usage
Ce que les participants demandent souvent
Quels prérequis techniques pour suivre cette formation ?
Maîtrise de Python ou TypeScript, familiarité avec les APIs REST et les concepts de base du machine learning. Pas besoin d'expérience préalable avec les LLMs.
En quoi cette formation diffère-t-elle de « Context Engineering » ?
« Context Engineering » se concentre sur la qualité des données en entrée. Ici, on couvre l'architecture complète : orchestration multi-agents, sécurité, observabilité, mémoire et exploitation en conditions réelles.
Les exercices sont-ils sur votre plateforme ou sur la nôtre ?
Les deux sont possibles. Par défaut, nous utilisons la stack Dataloma. Pour les formations intra-entreprise, nous pouvons adapter les ateliers à votre infrastructure existante.
Y a-t-il un suivi post-formation ?
Oui. Chaque participant a accès à un dépôt privé avec le code des ateliers, et l'équipe reste disponible pendant 30 jours pour répondre aux questions d'implémentation.
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