AI+ Context Engineering™ – eLearning (examen inclus)

AI+ Context Engineering™ – eLearning (examen inclus)

Maîtrisez les systèmes IA sensibles au contexte avec AI+ Context Engineering™

Développez vos compétences en IA au-delà du simple prompting pour concevoir, créer et déployer des solutions IA sensibles au contexte, prêtes pour la production. Cette certification vous apprend à construire des pipelines de contexte robustes, gérer la mémoire et les outils, et développer des systèmes IA évolutifs fournissant des résultats précis, fiables et efficaces dans des workflows réels. Vous acquerrez des compétences pratiques en Retrieval-Augmented Generation (RAG), bases de données vectorielles, intégration sécurisée en entreprise, orchestration multi-agents et workflows contextuels no-code — vous préparant à diriger la prochaine vague d’innovation IA dans les environnements professionnels.

Maîtriser AI+ Context Engineering pour des systèmes IA prêts pour la production

• Stratégie de contexte & conception système : Apprenez à architecturer des frameworks de contexte avancés qui vont au-delà du simple prompting, gérant efficacement instructions, mémoire, outils et connaissances pour assurer une performance IA cohérente dans les sessions et workflows.

• Développement de solutions IA sensibles au contexte : Développez une expertise pratique dans la création de pipelines de contexte, architectures basées sur RAG et systèmes de mémoire intelligents fournissant des résultats précis et fiables.

• Optimisation & contrôle du contexte : Appliquez le cadre Write-Select-Compress-Isolate (W-S-C-I) pour améliorer la pertinence, réduire les hallucinations, gérer l’efficacité des tokens et scaler les systèmes IA en toute confiance.

• Intégration sécurisée en entreprise : Découvrez comment déployer l’IA de manière responsable, en utilisant des contrôles d’accès basés sur les rôles, des mesures de conformité, une gestion sécurisée de la mémoire et une orchestration fluide du contexte.

• Conception d’agents & workflows prêts pour l’avenir : Préparez-vous à l’adoption avancée de l’IA en créant des écosystèmes multi-agents, des workflows automatisés et des architectures contextuelles évolutives et fiables.

Pourquoi cette certification est importante

• Aller au-delà du simple prompting : Apprenez à structurer instructions, outils, mémoire et état système pour un comportement IA fiable et cohérent.

• Construire des solutions prêtes pour la production : Concevez et mettez en œuvre des pipelines contextuels basés sur RAG minimisant les hallucinations et améliorant la précision des sorties.

• Scaler avec précision et efficacité : Utilisez des techniques avancées de sélection et de compression pour optimiser l’utilisation des tokens, réduire la latence et améliorer la performance des systèmes.

• Assurer la conformité en entreprise : Implémentez des protections PII, des contrôles d’accès basés sur les rôles et des stratégies de résolution de conflits pour un déploiement IA sécurisé et conforme.

• Réaliser un projet capstone concret : Complétez un projet multi-agents avec n8n intégrant routage intelligent, calculs et intégration RAG pilotée par des règles.

Caractéristiques principales

• Cours et matériel en anglais

• Niveau intermédiaire (Catégorie : AI+ Professional)

• Accès à la plateforme 1 an, 24/7

• 8 heures de vidéos et ressources multimédia

• 16 heures de temps d’étude recommandé

• eBooks, livres audio, podcasts

• Quiz, évaluations et ressources de cours

• Examen en ligne surveillé, avec une tentative de rattrapage gratuite

• Certificat de complétion inclus

Outils explorés :

• LangChain et LangGraph

• LlamaIndex

• Bases de données vectorielles (Pinecone, Chroma)

• n8n, Zapier, Make.com

• Modèles d’embedding et pipelines RAG

• Plateformes d’automatisation no-code

• Intégrations de données et API en entreprise

Objectifs d’apprentissage

• Fondamentaux du Context Engineering (au-delà du prompting) : Apprenez à architecturer, contrôler et affiner le contexte IA dynamiquement, gérant instructions, mémoire, outils et état système pour des performances fiables.

• Optimisation du contexte avec le cadre W-S-C-I : Appliquez Write, Select, Compress, Isolate pour améliorer pertinence, précision, efficacité et sécurité dans des environnements IA de production.

• Conception de mémoires IA : Créez des systèmes de mémoire court et long terme efficaces avec bases vectorielles, techniques de résumé et boucles de feedback pour personnalisation, continuité et raisonnement complexe.

• RAG & Grounded AI : Développez des applications IA fiables via pipelines RAG, modèles d’embedding et bases vectorielles pour réduire les hallucinations et fournir des réponses vérifiables.

• Pipelines et orchestration de contexte de bout en bout : Construisez des workflows complets, de la requête utilisateur au retrieval, compression, génération de réponse et mise à jour mémoire, en utilisant LangChain, LangGraph et LlamaIndex.

Public cible

• Ingénieurs IA & développeurs LLM : Pour les praticiens prêts à dépasser le simple prompt et construire des systèmes IA sensibles au contexte prêts pour la production.

• Product managers & architectes IA : Pour les professionnels livrant des fonctionnalités IA fiables, nécessitant compréhension approfondie des pipelines de contexte, grounding, gestion des coûts et décisions système.

• Ingénieurs données & plateformes : Pour ceux travaillant avec bases vectorielles, embeddings, systèmes de retrieval et infrastructures IA, souhaitant concevoir des architectures contextuelles scalables et fiables.

• Architectes entreprise & solutions : Pour déployer l’IA dans des environnements réglementés ou à grande échelle où sécurité, conformité, optimisation des coûts et coordination multi-agents sont essentielles.

• Consultants IA & leaders techniques : Pour conseiller l’adoption IA et comprendre pourquoi le Context Engineering, et non seulement la sélection du modèle, est clé pour les systèmes IA modernes.

• Développeurs avancés no-code & automation : Pour ceux utilisant n8n, Make ou Zapier afin de créer des workflows IA fiables et systèmes agentiels sans développement backend.

Prérequis

• Compétences de programmation de base (Python, Java ou similaire)

• Connaissances fondamentales en IA et machine learning

• Expérience en traitement de données

• Connaissance des systèmes IoT

• Familiarité avec des outils IA cloud

Détails de l’examen

• Durée : 90 minutes

• Note de passage : 70 % (35/50)

• Format : 50 questions à choix multiples / réponses multiples

• Méthode : en ligne, examen surveillé (horaire flexible)

• Langue : anglais

Contenu du cours

Module 1 : Fondamentaux du Context Engineering

• Introduction au Context Engineering au-delà du simple prompting

• Passage de prompts simples à pipelines de contexte complets

• Éléments clés : instructions, connaissances, outils, état système

• Mémoire court terme vs long terme dans les systèmes LLM

• Avantages : grounding, pertinence, continuité, efficacité coûts

• Cas d’usage : assistant voyage IA contextuel

• Pratique : création d’instructions système et états mémoire pour agent IA basé sur rôle

Module 2 : Frameworks & méthodes de gestion du contexte

• Framework W-S-C-I : Write, Select, Compress, Isolate

• WRITE : identité de l’agent, persona, guardrails, contrôle état

• SELECT : retrieval précis, filtrage métadonnées

• COMPRESS : résumé, optimisation tokens, auto-compaction

• ISOLATE : limites pour sécurité, focus, protection contexte

• Stratégies avancées : recherche hybride, segmentation sémantique

• Cas : systèmes mémoire ChatGPT et Claude

• Pratique : application de sélection et compression avec LangChain ou LlamaIndex

Module 3 : Pipelines de contexte, RAG & Grounded AI

• Design complet du pipeline : entrée → retrieval → compression → assemblage → réponse → mise à jour

• Approfondissement RAG

• Bases vectorielles (Pinecone, Chroma), modèles d’embedding

• Identifier les erreurs de grounding : hallucinations, poisoning, distraction

• Techniques d’atténuation : reranking, provenance, diagnostic contexte

• Cas : Multi-Agent Researcher (MAR) d’Anthropic

• Pratique : pipeline RAG avec recherche vectorielle et sorties fiables

Module 4 : Optimisation, scaling & déploiement entreprise

• Gestion des tokens & optimisation coûts

• Scaling contexte & Model Context Protocol (MCP)

• Sécurité & conformité : filtrage PII, redaction, accès rôles

• Résolution conflits & cohérence du contexte

• Multi-modal (texte, tableaux, PDFs, transcriptions vidéo)

• Cas : Walmart “Ask Sam”, Morgan Stanley Knowledge Assistant

• Pratique : filtrage et retrieval sécurisé basé sur rôles

Module 5 : Conception de flux contextuels pour business & no-code

• Transformer processus business en workflows IA-ready

• Context Flow Diagrams (CFD) & Automated Workflow Architecture (AWA)

• Implémentation visuelle W-S-C-I via no-code (n8n, Make, Zapier)

• Templates contexte pour sorties cohérentes

• Cas : assistant onboarding client dynamique

• Cas : automatisation support Airbnb, prêt PME HSBC

• Pratique : création flux contexte avec outils no-code

Module 6 : Applications sectorielles du Context Engineering

• Environnements réglementés

• Santé : aide décisionnelle, isolation PHI

• Finance : résumé compliance, analyse marché, contexte outil

• Droit & éducation : retrieval précis, apprentissage personnalisé

• Gestion des risques : poisoning, conflits contexte

• Mémoire avancée agents pour tâches long terme

• Cas : Activeloop (Legal/IP), Five Sigma (Assurance)

Module 7 : Multi-Agent Systems & architectures futures

• Limites agents monolithiques : explosion contexte

• Multi-Agent Systems (MAS) & isolation contexte

• Rôles agents : routeur, planificateur, exécuteur

• Compression contexte entre agents

• Gouvernance, guardrails, sécurité inter-agent

• Éthique, réduction biais, traçabilité source

• Cas : IBM Watson Orchestrate & orchestration contexte entreprise

• Carrières : Context Architect, AI Governance

Module 8 : Projet Capstone & certification

• Construction système multi-agents sensible au contexte

• Projet : routeur requêtes avec calculs financiers & RAG policy-driven via n8n

• Présentation, revue par pairs, feedback expert

• Évaluation finale & certification AI+ Context Engineering

Licence et accréditation

Ce cours est proposé par AVC selon l’accord de programme partenaire et respecte les exigences de la licence.

Politique d’équité : AVC ne fournit pas d’accommodations spécifiques pour handicaps ou conditions médicales. Les candidats sont encouragés à contacter AVC pour assistance et conseils.