Bootcamp Bâtisseur IA
Huit semaines, plus de dix projets, un produit déployé avec de vrais utilisateurs.
La plupart des gens qui « apprennent l’IA » finissent avec un dossier de notebooks que personne n’utilise. Le goulot d’étranglement n’est jamais l’appel au modèle : c’est tout ce qu’il y a autour — l’authentification, l’état, le coût, cette étape de récupération qui marche sur vos cinq documents de test et s’effondre sur cinq mille. Ce bootcamp est délibérément brutal là-dessus. Vous construisez plus de dix projets en huit semaines, en présentiel, parce que livrer mal dix fois enseigne ce que livrer parfaitement une fois n’enseignera jamais. Semaine un, vous déployez quelque chose de moche sur une URL publique. Semaine huit, vous avez un produit IA avec de vrais utilisateurs, un coût par requête que vous savez défendre, et un tableau de supervision qui vous prévient quand ça casse. Le mentorat d’architecture en 1-on-1 existe parce que c’est là que les débutants perdent des mois : ils choisissent une base vectorielle avant de connaître leur pattern d’accès, ou greffent un agent sur un problème qu’un simple appel de fonction résoudrait. On vous dira quand votre idée est sur-ingéniérée. C’est un parcours avancé : il suppose que vous codez déjà et que vous lisez une documentation d’API sans qu’on vous tienne la main.
Prérequis
- À l’aise en code dans au moins un langage (Python ou JavaScript)
- Capable de lire une documentation d’API sans guidage pas à pas
- Bases de Git et de la ligne de commande
- Disponibilité pour les sessions en présentiel et les points hebdomadaires en direct
Ce que vous saurez faire après
- Concevoir et livrer une application IA full-stack de bout en bout
- Construire un système de récupération qui survit à de vrais documents
- Savoir quand un agent se justifie et quand c’est de la sur-ingénierie
- Déployer derrière une API que vous avez conçue, avec versioning et solutions de repli
- Défendre votre coût par requête et le réduire sans perdre en qualité
- Superviser un produit en production et diagnostiquer les pannes via ses traces
Séances
Livrer dès le premier jour
Avant toute théorie, vous mettez quelque chose en ligne sur une URL publique. Ce sera moche, et c’est le but : le pipeline de déploiement est un prérequis, pas un final, et les équipes qui le repoussent à la fin n’y arrivent jamais. Tout ce que vous construirez ensuite atterrira dans un emplacement qui fonctionne déjà.
Au programme
Une récupération qui survit à de vrais documents
Les démos RAG marchent sur cinq documents propres et s’effondrent sur cinq mille documents sales. Vous construirez le pipeline correctement : un chunking qui respecte le sens, une base vectorielle choisie une fois le pattern d’accès connu, et un jeu d’évaluation qui vous dit si la faute vient de la récupération ou de la génération.
Au programme
Agents, outils, et quand ne pas les utiliser
Un agent, c’est une boucle avec des outils et un budget, pas de la magie. Vous en construirez un qui appelle de vraies fonctions, encaisse un outil en échec, et s’arrête au lieu de boucler à l’infini. Vous apprendrez aussi la leçon peu glamour : la plupart des tâches confiées à un agent sont mieux servies par un seul appel déterministe.
Au programme
Revue d’architecture, en 1-on-1
Vous présentez l’architecture de votre capstone à un mentor et vous la défendez. C’est là que meurt la sur-ingénierie : l’agent qui devrait être une fonction, la base vectorielle pour quatre cents lignes, le fine-tuning qu’un meilleur prompt battrait. Attendez-vous à ce que votre plan rétrécisse — et à ce que ce soit l’heure la plus rentable du bootcamp.
Au programme
Production : coût, supervision, et la question de 3 h du matin
Un produit avec des utilisateurs n’a rien à voir avec une démo. Vous instrumenterez le vôtre, observerez ce que de vraies personnes en font, diviserez son coût par deux, et répondrez à la seule question qui compte à 3 h du matin : qu’est-ce qui a cassé, et comment le savez-vous ?
Au programme
Lancez votre propre projet IA : un produit full-stack déployé sur une URL publique avec de vrais utilisateurs, une architecture défendue en revue 1-on-1, un coût par requête documenté, et une supervision qui détecte les pannes avant que vos utilisateurs ne les signalent.
Proposé dans
Questions
Quel niveau de code faut-il avant de commencer ?
Assez pour construire seul une petite application sans suivre un tutoriel ligne par ligne — un langage, Python ou JavaScript, plus Git et la ligne de commande. C’est le parcours avancé : huit semaines et plus de dix projets ne laissent aucune place pour enseigner les boucles et les fonctions. Si vous n’en êtes pas là, les modules précédents existent exactement pour ça, et arriver préparé vaut bien mieux qu’arriver tôt.
Plus de dix projets en huit semaines — ce n’est pas trop superficiel ?
C’est le but, et c’est délibéré. La plupart des projets sont petits et jetables : vous construisez un pipeline de récupération, vous le cassez, vous le jetez, et vous en refaites un meilleur le jeudi. La répétition transforme l’architecture d’un sujet lu en un réflexe. Seul le capstone est fait pour durer — les autres projets sont les répétitions qui le rendent bon au lieu d’en faire votre premier essai en tout.
Le stack appris sera-t-il obsolète dans un an ?
Une partie, oui — les bibliothèques et fournisseurs bougent vite, et quiconque prétend le contraire vous vend quelque chose. Ce qui ne bouge pas, c’est le raisonnement : cadrer un produit, comprendre pourquoi le pattern d’accès précède le choix d’une base, isoler une défaillance de récupération d’une défaillance de génération, défendre un coût par requête. Ça se transfère à tout ce qui sortira ensuite. On enseigne un stack concret parce qu’on n’apprend pas l’architecture dans l’abstrait, pas parce que le stack serait la leçon.
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