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Formateurs en France · certifié QualiopiÉligible OPCO et FNE-FormationDevis sous 48 h
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Formation LangSmith - Optimiser le debugging d'applications LLM

Réf. : XYQ897
10 personnes max.
À partir de 7000€ HT / par personne
Paiement en 3 fois · Présentiel sur devis · +450€ avec passage de certification
5 journées
distanciel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les traces avancées de LangSmith pour déboguer des chaînes LLM complexes
  • Développer des évaluateurs personnalisés en entreprise pour valider les performances
  • Implémenter le monitoring en temps réel de workflows IA certifiants
  • Concevoir des datasets et tests automatisés avec LangSmith professionnel
  • Optimiser les agents LLM pour une scalabilité et fiabilité accrues
  • Déployer des pipelines de production sécurisés et traçables
  • Acquérir des compétences certifiantes en observabilité IA

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 LangSmith, le debugging d'applications LLM consomme 5 fois plus de temps, avec 40% des incidents dus à des hallucinations non détectées coûtant jusqu'à 200k€ par déploiement raté.

  • Les équipes sans observabilité avancée perdent 60% d'efficacité en production, selon Gartner 2024, exposant l'entreprise à des risques réglementaires GDPR sur IA.

  • En 2025, 85% des postes IA seniors exigent LangSmith, creusant l'écart concurrentiel : chaque mois sans compétences expertes équivaut à 30% de retard sur les innovations LLM.

  • Investissez maintenant pour sécuriser vos projets IA critiques.

Allan BUSI
Allan BUSI

Formateur Learni · Expert IA

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

Programme de la formation

Module 1Traces avancées LangSmith : configuration et instrumentation experte (LangChain, outils de logging)

Immersion dans l'instrumentation fine de LangSmith pour capturer traces détaillées de chaînes LLM complexes, configuration d'environnements de développement avec intégration LangChain avancée, exercices pratiques sur instrumentation d'agents multi-étapes, analyse de logs en temps réel avec dashboards personnalisés, création de votre premier runset professionnel pour identifier goulots d'étranglement, retours immédiats du formateur sur optimisation initiale.

Module 2Évaluateurs personnalisés LangSmith : conception et métriques expertes (custom metrics, benchmarks)

Développement d'évaluateurs sur mesure avec LangSmith pour évaluer fidélité et cohérence des réponses LLM, utilisation de Golden Datasets pour benchmarks rigoureux, implémentation de métriques composites comme hallucination rate et latency, cas concrets d'entreprise sur RAG systems, itérations collaboratives avec feedback automatisé, production de rapports d'évaluation exportables prêts pour audits internes, gain immédiat en précision de vos modèles IA.

Module 3Datasets et testing LangSmith : automatisation experte (runs, annotations collaboratives)

Construction de datasets annotés via interface LangSmith pour tests exhaustifs d'applications LLM, automatisation de runs parallèles sur milliers d'exemples, collaboration en équipe pour annotations expertes, intégration avec CI/CD pour tests récurrents, exercices sur debugging interactif de failures récurrents, génération de playgrounds personnalisés pour prototypage rapide, valorisation concrète de vos datasets en actifs réutilisables pour l'entreprise.

Module 4Monitoring et agents LangSmith : scalabilité experte (alertes, production workflows)

Mise en place de monitoring proactif avec alertes LangSmith sur dégradations de performance LLM, optimisation d'agents autonomes via traces granulaires, scaling de workflows distribués avec tracing distribué, cas d'usage avancés sur multi-agents et tool calling, configuration de guards et human-in-the-loop, exercices de simulation production pour haute disponibilité, assurance d'une observabilité totale pour vos déploiements critiques.

Module 5Production et optimisation LangSmith : déploiement certifiant (intégrations enterprise, sécurité)

Déploiement en production sécurisé de pipelines LangSmith avec SSO et RBAC, intégrations expertes avec observabilité stacks comme Datadog ou Prometheus, optimisation finale des coûts et performances via insights LangSmith, revue de projet fil rouge avec certification des compétences acquises, plan d'action post-formation pour ROI immédiat en entreprise, export de templates réutilisables, clôture par QCM et soutenance pour validation professionnelle certifiante.

Méthode d'évaluation

  • QCM expert de validation des acquis en fin de formation
  • Évaluation continue via exercices et traces LangSmith
  • Soutenance du projet fil rouge d'application LLM observée

Méthode d'apprentissage

  • Cours animés par un formateur expert LangSmith en activité
  • Exercices pratiques sur cas d'entreprise LLM réels
  • Projet fil rouge d'observabilité IA progressif
  • Support de cours complet et accès plateforme LangSmith

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation LangSmith - Optimiser le debugging d'applications LLM est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-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 LangSmith - Optimiser le debugging d'applications LLM, 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 LangSmith - Optimiser le debugging d'applications LLM 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.

FAQ

Questions fréquentes

Quel est le prix de la formation Formation LangSmith - Optimiser le debugging d'applications LLM ?+
Le tarif individuel est de 7000€ HT. Un devis détaillé est fourni sous 48 h.
Quelle est la durée de la formation Formation LangSmith - Optimiser le debugging d'applications LLM ?+
La formation dure 5 journées, en distanciel.
Cette formation est-elle finançable ?+
Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), la formation est donc éligible aux financements OPCO, au dispositif FNE-Formation, à France Travail et au financement direct par l'entreprise.
Y a-t-il des prérequis ?+
Maîtrise avancée de Python, LangChain et développement d'applications LLM en production
Une attestation est-elle délivrée à la fin ?+
Oui. Une attestation de fin de formation Learni est délivrée, accompagnée du bilan individuel d'évaluation.
Learni fournit-il le matériel ?+
Non. Un ordinateur et une connexion internet stable sont requis pour le participant. Learni assure la plateforme pédagogique, le formateur et l'ensemble des supports de cours.
Présentiel & distanciel

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