AI Product Builder

La logique du parcours

Une fonctionnalité IA reste une fonctionnalité web : elle appelle l’API d’un modèle, lit vos données et doit tenir en production. Le parcours pose donc d’abord les bases techniques, puis ce que le modèle sait faire, avant de concevoir la fonctionnalité et de prouver qu’elle est prête.

1. Étape 1

   Les fondations techniques

   Comprendre comment votre produit fonctionne, du navigateur au serveur, lire et tester une API, puis modéliser et interroger les données de votre fonctionnalité. Vous repartez avec le schéma annoté de votre produit, une spec d’intégration testée et dix requêtes SQL.

   Expliquer comment fonctionne un produit web, du navigateur au serveur · Concevoir et tester une intégration API en tant que PM · Modéliser les données de son produit et les interroger en SQL

2. Étape 2

   Comprendre et piloter le modèle

   Savoir ce qu’un LLM fait bien et ce qu’il rate, lui écrire des consignes qui donnent un résultat exploitable, puis obtenir des sorties que le produit peut lire sans deviner. Vous repartez avec une grille déléguer, vérifier, garder, des prompts testés et le contrat de sortie de votre fonctionnalité.

   Comprendre ce que les LLM savent faire, et ce qu’ils ratent · Prompter comme un PM : déléguer, décrire, vérifier · Obtenir des sorties IA fiables et exploitables par le produit (JSON, schémas, appels de fonction)

3. Étape 3

   Concevoir la fonctionnalité

   Concevoir l’assistant de bout en bout, décider s’il a besoin d’un RAG et le spécifier, puis concevoir un agent et ses outils quand il vaut son coût. Vous repartez avec un dossier de conception, une architecture RAG avec trente questions de test et un dossier d’agent.

   Créer un assistant IA pour votre produit · Concevoir une architecture RAG adaptée à son produit · Concevoir des agents et du tool calling fiables

4. Étape 4

   Prouver, sécuriser, mettre en production

   Décider sur des preuves qu’elle est prête (jeu de test, métriques, seuils), la sécuriser face à l’injection de prompt et au regard de l’AI Act, puis la lancer par étapes et la suivre. Vous repartez avec un plan d’évaluation, un dossier de sécurité et de conformité, un tableau de bord et une procédure de changement de modèle.

   Évaluer une fonctionnalité IA : jeux de test, métriques et LLM-juge · Sécuriser un produit IA : injection de prompt, garde-fous et AI Act · Mettre en production et monitorer une fonctionnalité IA

Les 12 formations, dans l’ordre

Chaque formation a sa propre page : programme détaillé, prérequis et livrable.

1. 1

   Expliquer comment fonctionne un produit web, du navigateur au serveur

   Tout public2 h 30 min

   Suivre une requête de l’URL à la base de données, lire l’onglet Réseau, situer un incident dans la bonne couche et cartographier son propre produit.

2. 2

   Concevoir et tester une intégration API en tant que PM

   Junior3 h

   Lire la documentation d’une API, la tester soi-même avec Bruno ou Postman, et écrire une spec d’intégration que les développeurs peuvent estimer.

3. 3

   Modéliser les données de son produit et les interroger en SQL

   Junior3 h 30 min

   Lire et concevoir le modèle de données d’une fonctionnalité, puis répondre à ses propres questions produit en SQL, en lecture seule, avec un SQL rédigé par l’IA que l’on sait vérifier.

4. 4

   Comprendre ce que les LLM savent faire, et ce qu’ils ratent

   Tout public2 h

   Décider, tâche par tâche, ce qu’on délègue à un LLM, ce qu’on vérifie et ce qu’on garde, grâce à une image juste de son fonctionnement.

5. 5

   Prompter comme un PM : déléguer, décrire, vérifier

   Junior2 h 45 min

   Faire de l'IA un outil fiable pour vos livrables PM : quoi déléguer, comment décrire, comment vérifier, puis un assistant configuré pour vos tâches récurrentes.

6. 6

   Obtenir des sorties IA fiables et exploitables par le produit (JSON, schémas, appels de fonction)

   Confirmé2 h 30 min

   Transformer la réponse d’un modèle en données que le produit lit sans deviner : choisir le mécanisme, concevoir le schéma, prévoir les échecs, versionner le contrat et le tester sur 20 cas.

7. 7

   Créer un assistant IA pour votre produit

   Confirmé3 h

   De l'idée au déploiement d'un assistant IA qui répond aux besoins de vos utilisateurs, étape par étape.

8. 8

   Concevoir une architecture RAG adaptée à son produit

   Confirmé3 h 30 min

   Décider s’il faut un RAG, puis spécifier chaque étape : sources, découpage, recherche, droits, fraîcheur, réponse citée et coût, avec 30 questions de test.

9. 9

   Concevoir des agents et du tool calling fiables

   Expert3 h 30 min

   Décider quand un agent vaut le coup, puis concevoir les outils, la boucle, les validations humaines, les défenses contre l’injection, les traces et l’évaluation.

10. 10

    Évaluer une fonctionnalité IA : jeux de test, métriques et LLM-juge

    Confirmé3 h

    Décider sur des preuves qu’une fonctionnalité IA est prête : critères, jeu de test versionné, notation, LLM-juge calibré, métriques et seuils de mise en production.

11. 11

    Sécuriser un produit IA : injection de prompt, garde-fous et AI Act

    Confirmé3 h

    Registre des risques IA avec l’OWASP, garde-fous en couches testables, red teaming et incidents, analyse AI Act après le Digital Omnibus.

12. 12

    Mettre en production et monitorer une fonctionnalité IA

    Expert3 h

    Lancer une fonctionnalité IA par étapes, puis savoir à tout moment ce qu’elle coûte, combien de temps elle prend et si elle répond bien.

Ce que donne l’achat du parcours

• L’accès aux formations que contient le parcours à la date de l’achat ; les formations ajoutées ensuite au parcours ne sont pas incluses.
• Un accès à vie : tant que le service Module est exploité, avec les mises à jour du contenu de ces formations.
• Un certificat pour chaque formation terminée.
• Un paiement unique par Stripe, sans abonnement, avec une facture.

Détails dans les CGV (articles 5 et 6)

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