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CoursIntermédiaireAPI IntegrationGenAI Builders

API OpenAI pour Développeurs Python

Famille : F2 - GenAI Builders

Express

À l'issue de cette formation, vous serez capable de :

Maîtriser les concepts fondamentaux
Acquérir des compétences pratiques

Programme Détaillé

6 modules de formation

Module 1

Setup et Premier Appel API

20min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Installation :
Utilisez Azure CLI pour exécuter cette commande. Consultez la documentation Azure CLI pour la syntaxe complète.
Configuration :
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Premier appel API :
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Anatomie d'une réponse :
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Module 2

Ingénierie de Prompts Avancée

30min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
System prompts pour comportement :
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Few-shot prompting :
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Paramètres clés :
Module 3

Chatbot Conversationnel avec Mémoire

40min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Problème : API OpenAI est stateless (pas de mémoire entre appels)
Solution : Maintenir historique conversation dans `messages`
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Gestion context window :
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Module 4

Streaming Responses

15min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
UX améliorée (réponse progressive comme ChatGPT)
Latence perçue réduite
Implémentation :
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Streaming dans app web (FastAPI) :
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Module 5

Function Calling (Agents IA)

30min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique

Le function calling est une capacité avancée des LLMs qui permet de transformer un modèle de langage en agent IA capable d'interagir avec le monde extérieur. Le modèle peut décider d'appeler des fonctions Python que vous définissez, en fonction du contexte de la conversation.

Concepts clés :

Définition de fonctions avec schémas JSON pour que le LLM comprenne leur signature et usage
Le LLM analyse la requête utilisateur et décide s'il doit appeler une ou plusieurs fonctions
Vous exécutez la fonction côté Python et renvoyez le résultat au LLM
Le LLM intègre le résultat dans sa réponse finale à l'utilisateur

Cas d'usage pratiques :

Agents IA autonomes capables d'effectuer des actions (envoi emails, création tickets, modifications base de données)
Récupération de données temps réel (météo, cours boursiers, statut systèmes)
Intégration avec APIs externes (CRM, ERP, outils métier)
Workflows automatisés pilotés par langage naturel

Architecture d'un agent avec function calling :

Déclaration des fonctions disponibles avec leurs paramètres typés
Boucle conversationnelle : requête → LLM décide → exécution fonction → résultat → réponse
Gestion des erreurs et validation des paramètres
Logging des appels pour debugging et audit

Vous apprendrez à construire un agent météo complet, puis à étendre le concept vers des agents multi-fonctions sophistiqués capables de gérer des workflows complexes.

Module 6

Gestion Coûts et Erreurs

15min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Calcul coûts :
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Gestion erreurs et retry logic :
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.

Prérequis pour suivre cette formation

Python 3.8+ (maîtrise niveau intermédiaire)
Clé API OpenAI (gratuit avec crédits trial : $5)
Connaissance APIs REST
Git et GitHub
FastAPI ou Flask (pour projets web)
Bases async Python (pour streaming avancé)

Public Cible

Développeurs Python
Backend developers
Data scientists / ML engineers
DevOps voulant automatiser avec GenAI
Full-stack developers

Compétences que vous allez acquérir

Compétences pratiques en IA générative

Informations Pratiques

Détails de la formation

Durée
2-3h
Niveau
Intermédiaire
Prix
2230 €
Langue
Français
Certification
-

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