L'intelligence artificielle ne se limite plus à l'ajout de briques techniques dans un système existant. Elle introduit une rupture méthodologique profonde dans la manière de concevoir, développer, tester et faire évoluer les systèmes logiciels. Avec la formation « Méthodologie d'ingénierie augmentée par l'IA », BackProp propose aux ingénieurs une montée en compétence structurée pour comprendre, maîtriser et exploiter ce changement de paradigme, depuis les fondations du machine learning jusqu'aux usages modernes des LLM, des agents et de l'orchestration IA.

Une expertise méthodologique et technique reconnue

BackProp intervient depuis plusieurs années auprès d'ingénieurs, d'équipes R&D et d'organisations techniques confrontées à l'intégration de l'IA dans leurs produits, processus et architectures.

Notre approche : maîtrise solide des fondations ML et Deep Learning, compréhension fine des LLM et architectures Transformer, expérience terrain de l'industrialisation de l'IA, vision claire de l'évolution du métier d'ingénieur à l'ère de l'IA.

À qui s'adresse cette formation ?

Cette formation est conçue pour les ingénieurs logiciels, ingénieurs data / ML, ingénieurs R&D, architectes techniques et profils techniques souhaitant structurer leur pratique de l'IA.

Elle suppose une culture technique minimale (programmation, logique algorithmique), mais ne nécessite pas d'être spécialiste du machine learning.

Formats et adaptation

Durée : 1 ou 2 jours (1 à 2 jours selon le niveau de background et le degré d'approfondissement souhaité)

Public : Ingénieurs

Format : Présentiel ou distanciel

Contenu ajusté selon le niveau technique et les objectifs

Chaque session est personnalisée pour maximiser la valeur pour les équipes formées.

Objectifs pédagogiques

À l'issue de la formation, les participants sont capables de :

Comprendre la rupture entre ingénierie déterministe et ingénierie apprenante
Raisonner en termes de données, d'erreur acceptable et d'itération
Maîtriser les étapes méthodologiques d'un projet ML de bout en bout
Comprendre le fonctionnement réel des réseaux de neurones et des Transformers
Utiliser les LLM comme outils de raisonnement et d'ingénierie augmentée
Distinguer prompt engineering, context engineering et systèmes agentiques
Poser les bases d'une industrialisation robuste de l'IA

Structure de la formation

Jour 1 – Du raisonnement codé à l'apprentissage statistique :

Une rupture méthodologique : Algorithmes explicites vs modèles apprenants, du rule-based au learning-based
Fondations du Machine Learning : Modes d'apprentissage, batch vs online learning, défis majeurs
Méthodologie ML de bout en bout : Cadrage, datasets, pipelines, entraînement, évaluation, déploiement
Réseaux de neurones et robustesse : Historique, principes, DNN, CNN, généralisation

Jour 2 – LLM et raisonnement assisté (optionnel) :

Des Transformers aux LLM : RNN/LSTM/GRU, Transformers, architecture GPT, capacités et limites
LLM comme outil d'ingénierie : Raisonnement, code, conception, comparaison de modèles
Du prompt engineering au context engineering : RAG, mémoire, outils, agents, architectures modernes
Vers l'industrialisation : Intégration, gouvernance, fiabilité, LLMOps

Une formation orientée ingénierie

Chez BackProp, nous insistons sur la compréhension des mécanismes (pas l'effet "boîte noire"), la méthode avant l'outil, la capacité à prendre de bonnes décisions d'architecture et une vision lucide des limites et des risques.

Cette formation vise à faire évoluer les ingénieurs vers un rôle d'architectes de systèmes augmentés par l'IA.

Un nouveau paradigme d'ingénierie

L'IA impose une évolution profonde du métier d'ingénieur. Se former à une méthodologie d'ingénierie augmentée par l'IA est aujourd'hui un premier levier concret pour aborder cette transformation avec rigueur et discernement.

Passer à l'action

Contactez BackProp pour concevoir une formation adaptée à votre contexte, à vos équipes et à votre niveau d'exigence technique.

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Méthodologie d'ingénierie augmentée par l'IA