Formation Advanced Generative AI Development on AWS (AIP-C01)

Programme Advanced Generative AI Development on AWS (AIP-C01)

Comprendre les enjeux du développement d’applications d’IA générative sur AWS

Situer l’IA générative dans l’écosystème AWS et dans les architectures cloud modernes
Identifier les cas d’usage professionnels : génération de texte, résumé, recherche augmentée, assistants, automatisation et exploitation de contenus multimodaux
Comprendre le rôle des foundation models, des embeddings, des bases vectorielles, des prompts, des agents et des pipelines de données
Distinguer expérimentation, prototype et solution industrialisable
Identifier les contraintes de sécurité, de qualité, de supervision, de coût et de gouvernance
Atelier fil rouge : analyser un besoin métier d’IA générative et définir les composants techniques nécessaires à une première architecture AWS sécurisée et exploitable

Évaluer et sélectionner les foundation models appropriés

Comprendre les caractéristiques des foundation models et leurs principaux critères de sélection
Comparer plusieurs modèles selon les usages attendus : génération, résumé, classification, extraction, conversation ou raisonnement assisté
Prendre en compte les performances, les coûts, la latence, les limites de contexte, les contraintes de sécurité et les possibilités de personnalisation
Évaluer les risques liés aux résultats produits : hallucinations, biais, incohérences, données sensibles ou réponses non conformes
Atelier fil rouge : comparer plusieurs options de modèles pour un cas d’usage donné et justifier le choix retenu selon les critères fonctionnels, techniques, économiques et de sécurité

Concevoir et implémenter des systèmes basés sur des foundation models

Structurer les appels au modèle depuis une application ou un composant backend
Gérer les entrées, sorties, paramètres d’inférence et formats de réponse
Concevoir une logique applicative robuste autour du modèle : validation, contrôle, filtrage, traitement des erreurs et traçabilité
Intégrer les résultats produits dans un workflow métier ou applicatif
Sécuriser les accès aux services mobilisés avec une logique de moindre privilège
Atelier fil rouge : mettre en œuvre un premier composant applicatif appelant un foundation model AWS et structurer les traitements d’entrée, de sortie, d’erreur et de contrôle

Construire des pipelines complets de traitement de données multimodales

Identifier les sources de données exploitables : textes, documents, images, fichiers structurés ou contenus applicatifs
Concevoir un pipeline de collecte, nettoyage, transformation et enrichissement des données
Gérer les formats, métadonnées, règles de qualité et contrôles de cohérence
Prendre en compte les données sensibles, les droits d’accès et les exigences de confidentialité
Préparer les données pour l’indexation, la recherche, l’interrogation ou la génération de réponses
Atelier fil rouge : préparer un pipeline de données destiné à alimenter une solution d’IA générative, depuis la collecte des contenus jusqu’à leur transformation en ressources exploitables

Mettre en œuvre des solutions avancées de bases vectorielles et de RAG

Comprendre les principes des embeddings et de la recherche vectorielle
Identifier le rôle d’une base vectorielle dans une architecture de génération augmentée par récupération
Comprendre les étapes d’un pipeline RAG : ingestion, découpage, vectorisation, indexation, recherche, enrichissement du prompt et génération
Contrôler la pertinence des résultats retournés par la recherche
Réduire les risques d’hallucination en s’appuyant sur des sources maîtrisées
Atelier fil rouge : construire une chaîne RAG sur AWS à partir d’un corpus documentaire, avec indexation vectorielle, recherche de contexte et génération de réponse contrôlée

Créer et gérer des frameworks avancés d’ingénierie de prompts

Structurer des prompts adaptés aux usages : question/réponse, résumé, extraction, classification, reformulation ou génération contrôlée
Utiliser des consignes système, exemples, contraintes de format et règles de validation
Créer des bibliothèques de prompts réutilisables et maintenables
Mettre en place une démarche de versionnement et de test des prompts
Identifier les risques : prompt injection, fuite d’information, réponse non conforme ou contournement des règles
Atelier fil rouge : concevoir, tester et améliorer un ensemble de prompts pour un assistant IA métier, en intégrant contraintes de format, sécurité, contrôle des réponses et critères de qualité

Expliquer et utiliser les composants des frameworks d’Agentic AI

Comprendre le principe des agents IA et leur rôle dans l’automatisation de tâches complexes
Identifier les composants d’un système agentique : objectif, mémoire, outils, planification, exécution, contrôle et évaluation
Relier les agents IA aux services, API ou sources de données disponibles dans une architecture cloud
Mettre en place des garde-fous pour éviter les actions non maîtrisées ou les boucles d’exécution
Contrôler les appels aux outils et les droits associés
Atelier fil rouge : concevoir le scénario d’un agent IA capable d’interroger des ressources, d’appeler des outils contrôlés et de produire une réponse argumentée dans un cadre sécurisé

Implémenter la sécurité, la sûreté de l’IA et la gouvernance des solutions génératives

Comprendre les risques spécifiques aux solutions d’IA générative : hallucinations, biais, injection de prompt, fuite de données, réponses toxiques ou non conformes
Appliquer des contrôles de sécurité sur les identités, permissions, données et accès aux services AWS
Mettre en œuvre une logique de moindre privilège pour les composants applicatifs et les services mobilisés
Comprendre les mécanismes de filtrage, modération, contrôle des entrées et contrôle des sorties
Prendre en compte la conformité, la traçabilité et la responsabilité dans l’exploitation des solutions IA
Atelier fil rouge : sécuriser une solution d’IA générative en définissant les permissions, contrôles de données, garde-fous applicatifs et règles de sûreté nécessaires à un usage professionnel

Optimiser les performances, les coûts et la scalabilité

Identifier les facteurs influençant le coût d’une solution d’IA générative
Comprendre les effets du choix du modèle, du volume d’appels, de la taille des prompts, du contexte, du stockage et de la recherche vectorielle
Adapter l’architecture aux besoins de performance, de latence et de disponibilité
Prévoir des stratégies de limitation, de mise en cache ou de réduction des traitements inutiles
Analyser les compromis entre qualité des réponses, coût, rapidité et robustesse
Atelier fil rouge : analyser une architecture d’IA générative, identifier les postes de coûts et de latence, puis proposer des optimisations mesurables

Concevoir le monitoring, l’observabilité, les tests et la validation

Identifier les métriques à suivre : erreurs, latence, coût, usage, qualité des réponses, pertinence du contexte et incidents de sécurité
Mettre en place une logique de journalisation et de traçabilité des interactions
Créer des jeux de tests représentatifs des cas d’usage attendus
Mettre en place des critères de validation des réponses et des comportements
Organiser un processus d’amélioration continue de la solution
Atelier fil rouge : définir un dispositif de supervision et de validation pour une application d’IA générative

Intégrer une solution d’IA générative dans un environnement d’entreprise

Connecter la solution à des sources de données, API, applications ou workflows métiers
Prendre en compte les identités, droits, réseaux, sécurité et règles de gouvernance
Préparer les conditions de déploiement et d’exploitation
Organiser la documentation technique et fonctionnelle de la solution
Définir les rôles entre développeurs, architectes, responsables sécurité, métiers et exploitants
Atelier fil rouge : finaliser l’intégration de la solution d’IA générative dans un scénario d’entreprise

Préparer l’examen AWS Certified Generative AI Developer - Professional

Comprendre la structure de l’examen et les domaines évalués
S’entraîner sur des questions de type certification portant sur les modèles, le RAG, les bases vectorielles, les prompts, les agents, la sécurité, les coûts et l’observabilité
Repérer les pièges fréquents et les logiques de réponse attendues
Identifier les points à réviser après la formation
Atelier fil rouge : réaliser un entraînement guidé sur des questions de niveau AWS Certified Generative AI Developer - Professional et corriger les réponses de manière argumentée

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