La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation Formation LangSmith 2026 - Maîtriser l'observabilité LLM pro sont : Bases en Python et notions introductives de LangChain ou LLM. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation LangSmith 2026 - Maîtriser l'observabilité LLM pro est disponible en distanciel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation LangSmith 2026 - Maîtriser l'observabi... | Learni

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 telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

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Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation LangSmith 2026 - Maîtriser l'observabilité LLM pro 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 mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Formation LangSmith 2026 - Maîtriser l'observabilité LLM pro, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

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 LangSmith 2026 - Maîtriser l'observabilité LLM pro 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.

Objectifs de la formation

Maîtriser les fondamentaux de LangSmith 2026 pour tracer les chaînes LLM professionnelles

Développer des compétences en observabilité pour optimiser les apps IA en entreprise

Configurer des datasets et évaluations automatisées certifiantes avec LangSmith

Implémenter le debugging en temps réel sur des projets LLM concrets

Concevoir des pipelines de monitoring scalables pour équipes certifiées Qualiopi

Déployer des traces collaboratives et analyser les performances LLM

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux LangSmith 2026 : installation et interface utilisateur (tracing basique)

Découverte immersive de LangSmith 2026 via installation rapide de l'environnement cloud et local, exploration intuitive de l'interface dashboard pour visualiser les premières traces LLM, configuration de projets collaboratifs avec API keys sécurisées, exercices pratiques sur logging simple de chaînes LangChain, création de votre premier run traceable et export de rapports initiaux, tout pour gagner en confiance immédiate sur des cas d'entreprise réels.

Module 2Tracing avancé LangSmith 2026 : datasets et évaluations (outils automatisés)

Plongée pratique dans la création de datasets personnalisés pour tester vos LLM, utilisation d'évaluateurs intégrés comme LLM-as-judge pour scorer automatiquement les réponses, mise en place de tests A/B sur des prompts variés, exercices sur l'annotation manuelle collaborative et génération de métriques précises, application directe à un projet fil rouge d'app IA conversationnelle, valorisation immédiate des insights pour itérer plus vite en équipe professionnelle.

Module 3Debugging et monitoring LangSmith 2026 : analyse en temps réel (alertes, spans)

Maîtrise du debugging interactif avec spans détaillés et recherche full-text sur logs massifs, configuration d'alertes personnalisées pour détecter les latences ou erreurs LLM critiques, simulations de scénarios défaillants sur chaînes complexes multi-agents, exercices de root cause analysis avec graphiques visuels et timelines, optimisation collaborative de prompts via feedback loops, production de rapports actionnables pour déploiement entreprise sécurisé et scalable.

Module 4Déploiement pro LangSmith 2026 : pipelines et intégrations (CI/CD, collaboration)

Intégration avancée de LangSmith dans pipelines CI/CD avec GitHub Actions et Docker, setup de monitoring continu pour apps LLM en production, exercices sur sharing de traces d'équipe et versioning datasets certifiants, cas concrets d'optimisation coût/performance sur clouds AWS ou GCP, finalisation du projet fil rouge avec dashboard personnalisé et plan de maintenance, compétences prêtes pour booster vos projets IA professionnels dès la sortie.