Ingénieur en Orchestration d'IA

À qui s'adresse cette formation

• Développeurs et ingénieurs logiciels qui souhaitent industrialiser des workflows d’IA en production.
• Data engineers et techniciens intégration chargés de connecter des modèles aux systèmes métiers (CRM, ERP).
• Chefs de projet IA et responsables techniques pilotant des chaînes d’automatisation et de RAG.
• Consultants automation (n8n, Make, Zapier) passant de l’outillage no-code à l’orchestration fiable en code.

Prérequis réels

• Maîtriser les bases d’une API HTTP, du JSON et de l’authentification par clé (token, OAuth).
• Savoir écrire et exécuter du Python élémentaire (fonctions, requêtes, gestion d’erreurs).
• Avoir une première expérience, même légère, d’un LLM via API (OpenAI, Anthropic, Mistral) ou de n8n.

Ce que vous saurez faire

À l'issue de la formation, vous serez capable de :

• Construire un workflow d’orchestration multi-étapes avec n8n et LangGraph, en gérant états et reprises sur erreur.
• Implémenter une chaîne RAG complète : découpage, embeddings, index vectoriel, reranking et citation des sources.
• Intégrer des agents IA aux systèmes CRM/ERP via API et webhooks, avec idempotence et traçabilité des appels.
• Optimiser les coûts d’inférence par le cache, le routage de modèles et l’évaluation du rapport coût/qualité.
• Déployer et superviser des workflows en production avec logs, métriques, alertes et gestion des défaillances.

Programme — 6 modules

Formation 100% en ligne, à votre rythme. Chaque module combine apports théoriques et atelier pratique.

• Module 1 — Fondamentaux de l’orchestration d’IA
  Cartographier les briques d’un workflow IA (déclencheur, modèle, tools, mémoire) et distinguer orchestration déterministe et pilotée par agent.
• Module 2 — Workflows n8n en production
  Construire des automatisations n8n robustes avec gestion d’erreurs, retries, files d’attente et webhooks, puis les versionner et les déployer.
• Module 3 — Création de chaînes RAG fiables
  Mettre en place un RAG avec découpage, embeddings, base vectorielle (pgvector, Qdrant), reranking et citation obligatoire des sources.
• Module 4 — Orchestration et agents avec LangGraph
  Modéliser des graphes d’états, des boucles décisionnelles et des agents à outils avec LangGraph, en contrôlant coûts et latence.
• Module 5 — Intégration CRM/ERP et systèmes métiers
  Connecter les agents aux CRM et ERP par API et webhooks, en garantissant idempotence, gestion des identités et journalisation des écritures.
• Module 6 — Optimisation des coûts et exploitation
  Réduire les coûts par cache sémantique, routage de modèles, quantification et batch, puis superviser via traces, métriques et alertes.

Outils utilisés

Cette formation manipule les outils suivants : n8n · Make · Claude · ChatGPT · Python · Docker · LangGraph. Vous êtes formé aux concepts et aux pratiques avec vos propres environnements et clés d'accès.

Informations pratiques

Questions fréquentes

Formations complémentaires