LLMOps : deployer, observer et gouverner les applications LLM
Construisez un dispositif de livraison pour une application LLM : jeux d’évaluation, traces exploitables, budgets d’usage et décisions de mise en production. Le fil rouge relie chaque changement de prompt à une mesure et à un scénario de retour arrière.
Mettre en exploitation un assistant documentaire interne et décider si une nouvelle version peut remplacer la précédente.
Préparer votre formation et découvrir la méthode
Préparer la formation
Python, requêtes HTTP et notions de RAG ; environnement de démonstration avec réponses enregistrées, sans abonnement obligatoire.
Apports illustrés, exercices progressifs, ateliers sur un cas fil rouge et retour argumenté sur les productions. Les ateliers et l'évaluation font partie des heures indiquées.
Jour 01Définir la qualité attendue d'une application LLM7 h · 2 séquences avec mise en pratique
Séquence 1 · 3 h 30
Définir la qualité attendue d'une application LLM
Décomposer modèle, prompt, corpus, outils et règles métier.
Construire un jeu de questions représentatif, avec réponses attendues et cas sans réponse.
Distinguer exactitude, fidélité aux sources, utilité et sécurité.
Mesurer séparément la pertinence du retrieval, la fidélité des réponses et la capacité à refuser une question hors périmètre.
Notions et méthodes en détail
Séparer exactitude factuelle, fidélité documentaire et utilité métier ; définir réponse acceptable et refus attendu.
Constituer un jeu de référence : demandes simples, ambiguës, sans réponse et tentatives de détournement.
Comparer annotation humaine, métriques et juge LLM ; repérer biais de position et désaccords.
Atelier prévuÉcrire vingt cas de recette pour un assistant de procédures, dont cinq cas ambigus ou adverses, et préciser les critères d'acceptation.
Livrable attenduJeu de recette annoté, taxonomie des erreurs et seuils de blocage.
Vérification en atelierLa grille distingue défaut de récupération, erreur de réponse et refus injustifié.
Pour aller plus loin
Concevoir une recette stratifiée par population, niveau de risque et type de document ; analyser les écarts entre moyenne globale et segments.
Séquence 2 · 3 h 30
Versionner et comparer les expériences
Versionner prompts, paramètres, documents et jeux d'évaluation ensemble.
Comparer une baseline et une variante sur les mêmes entrées.
Calibrer un évaluateur automatique avec une revue humaine et rechercher ses biais.
Fixer les versions du corpus, du découpage, des embeddings et des paramètres pour rendre une comparaison interprétable.
Notions et méthodes en détail
Versionner ensemble prompt, modèle, paramètres, index et configuration de récupération.
Isoler un changement par expérience ; conserver entrées, résultats et règles de comparaison.
Séparer jeu de développement et non-régression ; agréger les résultats par famille de questions.
Atelier prévuProduire une matrice comparant deux versions ; documenter les régressions et les désaccords entre notes automatiques et jugement humain.
Livrable attenduMatrice d’expériences avec paramètres, résultats par segment et décision motivée.
Vérification en atelierDeux versions sont comparées sans mélanger documents ou paramètres.
Pour aller plus loin
Comparer plusieurs exécutions d’un même scénario, calibrer les évaluateurs et expliquer pourquoi un gain moyen peut masquer une régression critique.
Jour 02Observer les appels et contenir les incidents7 h · 2 séquences avec mise en pratique
Séquence 3 · 3 h 30
Observer les appels et contenir les incidents
Tracer latence, consommation, erreurs, retrieval et appels d'outils.
Masquer les données sensibles dans les traces et fixer leur conservation.
Définir budgets, quotas, délais d'attente, reprise et circuit de secours.
Relier un identifiant de requête aux étapes retrieval, génération et outils ; distinguer latence au premier jeton, latence totale et échecs de dépendances.
Notions et méthodes en détail
Décomposer recherche, premier token et génération ; analyser percentiles de latence et coût par requête utile.
Corréler traces et identifiants techniques en masquant données personnelles et extraits sensibles.
Fixer plafonds de tokens, délais, limitation de débit et réponse dégradée en cas de panne.
Atelier prévuAnalyser des traces synthétiques, localiser une hausse de coût et rédiger une alerte avec seuil, responsable et action attendue.
Livrable attenduTableau de supervision, budget par requête et fiche de réponse à incident.
Vérification en atelierUne panne produit un repli contrôlé et une trace exploitable sans donnée sensible.
Pour aller plus loin
Simuler saturation, expiration d’un fournisseur et réponse sensible ; arbitrer cache, quotas, coupe-circuit et dégradation du service.
Séquence 4 · 3 h 30
Organiser une livraison contrôlée
Séparer tests hors ligne, tests de charge et surveillance en service.
Préparer validation, déploiement progressif et retour à la version précédente.
Attribuer la responsabilité des incidents et de la revue périodique du corpus.
Séparer critères de livraison, contrôles de sécurité, supervision métier et obligations de conservation des traces.
Notions et méthodes en détail
Construire une porte de livraison associant qualité, tests d’abus, coût et approbation responsable.
Déployer progressivement, comparer les cohortes et fixer les conditions d’arrêt de l’expérience.
Préparer retour au prompt, au modèle et à l’index précédents avec un responsable identifié.
Atelier prévuPrésenter un dossier de mise en service : résultats de recette, seuils de blocage, procédure de repli et estimation du coût par demande.
Livrable attenduDossier de mise en service avec responsabilités, preuves de recette et procédure de repli.
Vérification en atelierLa procédure rétablit une version connue et vérifie le service après retour arrière.
Pour aller plus loin
Préparer un déploiement canari avec seuils d’arrêt, procédure de retour arrière et revalidation après changement du corpus.
Mettre vos acquis à l’épreuve
Évaluation finale prévue
Mise en situation individuelle et restitution commentée, incluses dans la dernière séquence. Durée indicative : 60 minutes.
Critères de réussite
Chaque décision de livraison cite une mesure reproductible.
Les cas sans réponse et les risques de divulgation sont couverts.
Une régression déclenche une action et un responsable identifiés.
Adaptation et validation pédagogique. Version enrichie proposée, à valider par le formateur. Répartition pédagogique proposée sur une base de 7 heures par jour, pauses exclues. À ajuster avec le formateur au positionnement initial. Les approfondissements « Pour aller plus loin » sont sélectionnés par le formateur selon le positionnement et le temps disponible ; ils ne constituent pas des heures supplémentaires garanties.
Les ateliers décrivent les travaux prévus. Leurs fichiers, corrigés et évaluations en ligne sont à préparer, sauf ressources explicitement disponibles dans le module pilote.
Références pour approfondir
Documentation des organismes et éditeurs. La progression et les ateliers sont une rédaction originale pour Beyond Expertise.
Le centre doit confirmer les prérequis, le programme final, les dates, les horaires et le tarif avant inscription. Le délai d’accès dépend des disponibilités et du besoin. L’ouverture d’une session et la disponibilité d’un cours e-learning sont confirmées avant inscription.
Les ateliers, méthodes et évaluations du programme sont proposés pour validation pédagogique. Les supports effectivement disponibles sont indiqués dans la section « Contenu e-learning ».
Le parcours ne délivre pas de diplôme ni de certification professionnelle. Aucune éligibilité CPF ou prise en charge n’est garantie. Toute préparation à un examen externe devra faire l’objet d’informations et d’habilitations vérifiées.
LLMOps : deployer, observer et gouverner les applications LLM — parcours interactif
Durée indicative : 777 minutes. Ce module couvre une partie du parcours 2 jours présenté sur le site officiel.
Votre parcours et votre projet10 min
Comprendre ce que produit une IA20 min
Pratiquer — Comprendre ce que produit une IA5 min
Évaluer les sorties et organiser la correction20 min
Pratiquer — Évaluer les sorties et organiser la correction5 min
Construire une recherche documentaire augmentée20 min
Pratiquer — Construire une recherche documentaire augmentée5 min
Protéger les données et contrôler les actions20 min
Pratiquer — Protéger les données et contrôler les actions5 min
Exploiter une application LLM dans la durée20 min
Pratiquer — Exploiter une application LLM dans la durée5 min
Organiser la gouvernance IA20 min
Pratiquer — Organiser la gouvernance IA5 min
Développer avec une assistance IA20 min
Pratiquer — Développer avec une assistance IA5 min
Décider d’une publication et simuler un incident15 min
Ressources et notebooks du parcours5 min
Exemples exécutables, atelier guidé, jeu de données synthétique, TP avec remise au formateur et quiz de dix questions. Le corrigé du TP devient accessible après le retour du formateur.
Durée, niveau, modalités, objectifs et tarif relevés sur le site officiel le 11 septembre 2026. Le déroulé détaillé a été enrichi par Beyond Expertise. Validation pédagogique du formateur à réaliser avant animation.
