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Formation DSPy - Optimiser les pipelines LLM professionnels

Réf. : NLR186
10 personnes max.
5250€ HT / par personne
−15% dès 2 pers.−30% dès 3 pers.−50% dès 5 pers.
Paiement en 3 fois · +150€/j en présentiel · +450€ avec passage de certification
5 journées
présentiel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les signatures et modules DSPy pour des pipelines IA professionnels
  • Développer des programmes optimisés avec teleprompting en entreprise
  • Implémenter des chaînes de raisonnement avancées et métriques personnalisées
  • Concevoir des applications LLM scalables et certifiantes
  • Optimiser les coûts et performances des modèles via DSPy
  • Déployer des solutions DSPy en production avec monitoring
  • Acquérir des compétences certifiantes pour projets IA d'entreprise

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles — Paris, Lyon, Marseille — mais aussi à l'international, pour accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Sans maîtrise de DSPy, les équipes IA perdent en moyenne 5 à 10 fois plus de temps sur l'optimisation manuelle de prompts, entraînant des coûts API gonflés jusqu'à 300% sur les projets en production.

  • 68% des pipelines LLM échouent en scale faute d'automatisation, causant des retards de livraison de 2-3 mois et des pertes de CA estimées à 50k€ par incident majeur.

  • Les data scientists non formés risquent l'obsolescence face à des concurrents 40% plus efficaces.

  • Investissez dès maintenant pour sécuriser vos compétences IA et booster votre compétitivité entreprise.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

73%écart de productivité
×3coût de l'inaction

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux DSPy : installation et signatures pour pipelines LLM (Python, LM clients)

Installation rapide de DSPy et configuration d'environnements avec clients LLM comme OpenAI ou Hugging Face, définition de signatures précises pour structurer les prompts, création de modules basiques comme ChainOfThought, exercices pratiques sur des cas concrets d'entreprise pour transformer des requêtes floues en outputs structurés, premiers tests avec métriques automatisées et optimisation manuelle pour visualiser les gains immédiats en précision.

Module 2Teleprompting DSPy : optimisation automatique des prompts (BootstrapFewShot, LabeledFewShot)

Exploration des teleprompters DSPy pour automatiser l'optimisation de prompts sans ingénierie manuelle, mise en place de BootstrapFewShot sur datasets d'entreprise, expérimentation avec metrics comme accuracy ou semantic similarity, itérations pratiques sur des tâches RAG et génération de texte, comparaison avant/après pour mesurer les boosts de performance jusqu'à 30% et production de rapports d'optimisation exploitables en équipe.

Module 3Chaînes et programmes DSPy : composition avancée de modules (Retrieve, Generate)

Conception de programmes complexes en assemblant modules DSPy comme Retrieve et Generate pour des pipelines RAG avancés, intégration de retrieveurs vectoriels avec FAISS ou Pinecone, développement de chaînes multi-étapes avec conditions logiques, ateliers pratiques sur cas réels d'entreprise comme Q&A sur documents internes, débogage interactif et tuning fin pour des résultats professionnels scalables.

Module 4Métriques et optimisation DSPy : évaluation et fine-tuning (Assertion, custom metrics)

Définition de métriques personnalisées et assertions pour valider les outputs LLM en contexte métier, utilisation de MIPRO pour optimiser plusieurs étapes simultanément, expérimentation sur datasets labellisés d'entreprise avec optimisation bayésienne, analyse des coûts API et latence, exercices pour réduire les dépenses de 40% tout en boostant la fiabilité, génération de benchmarks comparatifs pour démontrer la ROI en production.

Module 5Déploiement DSPy : production et monitoring de pipelines (Docker, observabilité)

Conteneurisation des programmes DSPy avec Docker pour déploiements cloud, intégration de monitoring avec Prometheus ou Weights & Biases, tests en conditions réelles d'entreprise sur charges élevées, mise en place de CI/CD pour mises à jour automatisées, finalisation du projet fil rouge avec déploiement live, revue de code collective et plan d'action pour scaler en équipe, remise de livrables prêts pour l'exploitation.

Méthode d'évaluation

  • QCM de validation des acquis en fin de formation
  • Évaluation continue par exercices pratiques
  • Soutenance du projet fil rouge devant le formateur

Méthode d'apprentissage

  • Cours animés par un formateur expert en activité
  • Exercices pratiques sur des cas d’entreprise réels
  • Projet fil rouge progressif tout au long de la formation
  • Support de cours complet remis à chaque participant

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation DSPy - Optimiser les pipelines LLM professionnels est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques requis

Pour le bon déroulement de la formation Formation DSPy - Optimiser les pipelines LLM professionnels, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :

  • Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
  • Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
  • Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
  • Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet…) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation DSPy - Optimiser les pipelines LLM professionnels s'effectue à travers :

  • En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
  • En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
  • Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Modalités et délais d'accès à la formation

Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.

Avis vérifiés

Ils ont suivi nos formations

4,9 · +100 avis vérifiés
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

TomFormation AWS — Cloud Practitioner
★★★★★

« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

Eva CarpentierFormation LLM en Entreprise — Claude, ChatGPT, Mistral
★★★★★

« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »

NolanDWWM - Développeur Web et Web Mobile
★★★★★

« 😊👍 »

AmbreDWWM - Développement Web & Mobile React
★★★★★

« bien 👍 »

Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
★★★★★

« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »

MargotFormation Claude & ChatGPT — Comparatif et Cas d'Usage
★★★★★

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Notre méthode

La qualité de la formation, garantie à chaque étape

Avant, pendant, après : on cadre, on présente le formateur, on adapte le contenu et on mesure l'impact. Vous gardez la main du début à la fin.

Étape 1

Sélection rigoureuse du formateur

Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.

  • Triple validation : technique, pédagogique, sectorielle.
  • Note minimale 4,8/5 sur les 12 dernières sessions.
Étape 2

Vous rencontrez le formateur avant

Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.

  • Briefing live des objectifs et du contexte d'équipe.
  • Veto possible — on remplace gratuitement si besoin.
Étape 3

Contenu adapté à votre contexte

Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.

  • Cas pratiques issus de votre stack et de vos projets.
  • Programme co-écrit puis validé par votre équipe.
Étape 4

Suivi qualité continu

Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.

  • NPS, quiz d'acquis et auto-évaluation des compétences.
  • Engagement satisfaction : 100 % satisfait ou refonte gratuite.

Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.

Votre formation professionnelle partout

Construisons
votre prochain
parcours.

30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.

Réponse sous 24 h · Qualiopi · OPCO
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