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Formation LLM-as-judge - Automatiser l'évaluation IA précise

Réf. : ANS879
10 personnes max.
4400€ 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
4 journées
distanciel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les architectures LLM-as-judge pour évaluations automatisées en formation professionnelle certifiante
  • Développer des prompts experts optimisant la précision des juges IA en contexte entreprise
  • Implémenter des pipelines LLM-as-judge scalables avec compétences deep learning avancées
  • Analyser et corriger les biais dans les évaluations IA professionnelles
  • Optimiser les performances des LLM-as-judge pour des déploiements production
  • Concevoir des benchmarks customisés renforçant les compétences en intelligence artificielle
  • Déployer des solutions LLM-as-judge certifiantes adaptées aux besoins métier

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 des LLM-as-judge, les évaluations IA restent manuelles, multipliant les coûts par 8 et les délais par 5 selon McKinsey.

  • 75% des projets LLM échouent faute de juges fiables, entraînant des pertes de 2M€ en moyenne par déploiement raté (Gartner 2024).

  • Votre entreprise risque des biais indétectés menaçant la conformité RGPD et la réputation, tandis que vos compétences stagnent face à la concurrence.

  • Des data scientists experts perdent 30% de productivité sans automation.

  • Investissez dans cette formation certifiante pour sécuriser vos avancées IA et booster votre carrière dès aujourd'hui.

Fouzi Benzidane
Fouzi Benzidane

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux LLM-as-judge : principes avancés et benchmarks (Hugging Face, EleutherAI, MT-Bench)

Plongez dans les théories expertes des LLM-as-judge, explorez les benchmarks standards comme MT-Bench et Arena, analysez les corrélations avec l'humain via des études de cas concrets, configurez vos premiers environnements avec Hugging Face Transformers, réalisez des exercices pratiques sur des datasets réels, produisez des rapports d'évaluation initiaux, tout en intégrant des outils comme LangChain pour des setups rapides et efficaces en entreprise.

Module 2Prompting avancé LLM-as-judge : techniques expertes et chain-of-thought (CoT, Tree-of-Thoughts)

Maîtrisez le prompt engineering expert pour LLM-as-judge, implémentez des chaînes de raisonnement CoT et ToT sur GPT-4 et Llama, testez des variantes avec few-shot learning sur des tâches d'évaluation complexes, optimisez la consistance via des rubriques structurées, appliquez à des cas réels comme l'alignement RLHF, générez des livrables de prompts réutilisables, intégrez des métriques comme G-Eval pour valider en temps réel lors de sessions pratiques intensives.

Module 3Implémentation pipelines LLM-as-judge : outils et frameworks (LangChain, LlamaIndex, scaling)

Construisez des pipelines end-to-end LLM-as-judge avec LangChain et LlamaIndex, intégrez des APIs comme OpenAI et vLLM pour l'inférence rapide, déployez sur cloud AWS ou GCP avec Docker, testez la scalabilité sur 10k échantillons, analysez les coûts et latences réels, réalisez des exercices collaboratifs en distanciel, produisez un prototype fonctionnel déployable en entreprise, en couvrant la gestion des erreurs et la monitoring avancée.

Module 4Optimisation et cas réels LLM-as-judge : biais, fine-tuning, production (RAG, agents)

Optimisez les LLM-as-judge contre les biais via fine-tuning LoRA sur datasets custom, intégrez RAG pour contextualisation experte, simulez des scénarios production avec agents multi-juges, évaluez la robustesse sur adversarial benchmarks, analysez des études de cas industriels comme chez Anthropic, déployez des dashboards Streamlit pour reporting, finalisez un projet capstone livrable certifiant, prêt pour intégration en flux métier IA.

Méthode d'évaluation

  • Quiz techniques quotidiens sur LLM-as-judge et benchmarks
  • Études de cas réels avec feedback expert personnalisé
  • Projet final : pipeline complet évalué en live, noté sur précision et scalabilité

Méthode d'apprentissage

  • Projets pratiques hands-on avec code réel et datasets exclusifs
  • Sessions live interactives en distanciel, max 10 participants
  • Vidéos replay et ressources avancées post-formation
  • Mentorat individuel par experts Qualiopi certifiés

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation LLM-as-judge - Automatiser l'évaluation IA précise 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 LLM-as-judge - Automatiser l'évaluation IA précise, 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 LLM-as-judge - Automatiser l'évaluation IA précise 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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