Intégrer un LLM dans une application
Intégrer un LLM dans une application est un cours de niveau intermédiaire de 5 leçons (environ 1 h 30), avec 15 exercices et 15 questions de quiz. Prérequis : Python intermédiaire (fonctions, modules, POO). Les exercices s'exécutent dans le navigateur, sans installation.
- IA générative
- Intermédiaire
- 5 leçons
- 1 h 30
- 15 exercices
- Exercices exécutés dans le navigateur
Le cours en bref
Ce cours vous apprend à brancher un grand modèle de langage dans une vraie application, sans dépendre d'un fournisseur particulier. Vous construisez les requêtes, validez des sorties JSON, laissez le modèle appeler vos fonctions en sécurité, streamez les réponses, puis maîtrisez coûts, limites et journalisation. Tous les exercices s'exécutent en Python avec un modèle simulé, déterministe et testable.
Ce que tu sauras faire
- Construire une requête de chat (rôles, historique, paramètres) et lire la réponse, raison d'arrêt et usage compris
- Obtenir une sortie JSON, la valider contre un schéma et corriger avec une boucle bornée
- Exposer des outils au modèle et les exécuter en sécurité (liste blanche, validation, droits, confirmation)
- Lire un flux de réponse en streaming, le relayer et gérer l'annulation
- Calculer et suivre les coûts en tokens, gérer les limites de débit avec des reprises bornées
- Journaliser chaque appel de façon exploitable et respectueuse des données personnelles
Programme des 5 leçons
- Construire la liste de messages (système, utilisateur, assistant) d'une requête de chat
- Lire une réponse de modèle : texte, raison d'arrêt et consommation de tokens
- Placer l'appel au modèle côté serveur, jamais dans le navigateur
Appel d'une API de modèleMessages et rôlesParamètres de génération
- 02
Sorties structurées : obtenir et valider du JSON
- Demander au modèle une sortie JSON conforme à un schéma
- Valider la sortie (types, champs obligatoires, valeurs autorisées) avant de l'utiliser
- Mettre en place une boucle de correction bornée en cas de sortie invalide
Sorties structuréesValidation par schémaBoucle de correction
- 03
Appels d'outils : laisser le modèle utiliser vos fonctions
- Décrire un outil (nom, description, paramètres) pour qu'un modèle puisse le demander
- Exécuter un appel d'outil de façon sûre : liste blanche, validation des arguments, erreurs renvoyées au modèle
- Écrire la boucle requête → appel d'outil → résultat → réponse finale avec une limite d'étapes
Appels d'outils (function calling)Boucle outil-réponseSécurité des outils
- 04
Streaming : afficher la réponse au fil de l'eau
- Expliquer l'intérêt du streaming pour la latence perçue
- Lire un flux d'événements (Server-Sent Events) et reconstituer la réponse
- Gérer l'annulation, les limites et la fin de flux côté serveur
Streaming de réponsesServer-Sent EventsAnnulation d'une génération
- 05
Coûts, limites et journalisation
- Estimer et suivre le coût d'une fonctionnalité IA à partir de l'usage en tokens
- Gérer les limites de débit et les erreurs temporaires avec des reprises bornées
- Journaliser chaque appel de façon exploitable et respectueuse des données personnelles
Coût en tokensLimites de débit et reprisesJournalisation des appelsPasserelle IA
Projet final
Assistant de support client fiable, côté serveur
Pour une boutique en ligne fictive, construisez en Python le cœur d'un assistant de support avec un modèle simulé. L'assistant classe chaque message en JSON validé (catégorie, priorité, besoin d'un humain), répond aux questions de suivi en appelant un outil de statut de commande limité à l'utilisateur connecté, propose un retour produit uniquement après confirmation, streame ses réponses avec annulation, et passe par une passerelle unique qui gère reprises, quotas et événements d'usage. Livrez un rapport de coûts à partir d'une grille fictive.
Livrables
- Un module Python exécutable avec une passerelle unique (appel, reprises, quota, journalisation)
- Le schéma JSON de classification, sa validation et la boucle de correction bornée
- Les outils déclarés (description, paramètres) et leur exécution sécurisée, avec confirmation pour le retour
- La fonction de streaming avec annulation et plafond
- Une suite de tests automatisés utilisant un modèle simulé (cas nominaux et cas d'erreur)
- Un rapport pandas des coûts et erreurs par fonctionnalité
Critères d'évaluation
- Aucun appel au modèle n'est possible sans passer par la passerelle côté serveur
- Toute sortie du modèle (JSON, arguments d'outil) est validée avant usage
- Les erreurs temporaires sont reprises de façon bornée et les erreurs de requête ne le sont pas
- Les actions sensibles exigent une confirmation et respectent les droits de l'utilisateur
- Les journaux permettent de calculer coûts et taux d'erreur sans stocker de données personnelles inutiles
- Les tests couvrent les cas d'échec (JSON invalide, outil inconnu, boucle infinie, annulation)
Questions fréquentes
Faut-il un compte chez un fournisseur de modèles pour suivre le cours ?
Non. Les exercices utilisent un modèle simulé par une fonction Python locale et déterministe, ce qui permet de tester la logique de l'application. Les principes s'appliquent ensuite à n'importe quel service, dans le cloud ou hébergé localement.
Le cours est-il lié à un fournisseur ou un SDK particulier ?
Non. Il présente les mécanismes communs à la plupart des API de chat (messages, sorties structurées, outils, streaming, usage) avec un format neutre. Les noms de champs exacts varient selon le service et se trouvent dans sa documentation.
Quel niveau de Python faut-il ?
Celui du cours Python intermédiaire (PY2) : fonctions, dictionnaires, exceptions et un peu de pandas pour la dernière leçon. Aucune connaissance préalable en IA n'est requise.
Le cours parle-t-il des prix des modèles ?
Il explique comment se calcule le coût (tokens d'entrée et de sortie multipliés par les tarifs du modèle) avec une grille fictive. Les tarifs réels changent souvent et se lisent dans les conditions de votre fournisseur.
Ce cours, raconté pour ton métier
Dis ce que tu veux savoir faire : « Intégrer un LLM dans une application » prend sa place dans ton parcours, avec des exemples de ton secteur. Les notions restent celles du cours.