Skip links

Formation sur mesure
+33 7 80 96 11 09

Personnalisez votre formation
scroll
Organisme de formation certifié Qualiopi à Paris | Syzan Academy

Formation: Construire et superviser des applications IA avec LangChain et LangGraph

Formation LangChain et LangGraph pour construire des applications IA robustes avec Python, FastAPI et observabilité.

Cette formation permet aux développeurs de concevoir des chaînes, agents et workflows IA avec LangChain et LangGraph en tenant compte des contraintes réelles d’exploitation. Elle couvre LCEL, les agents supervisés, la mémoire, les outils, LangGraph, FastAPI, le streaming, le caching, l’observabilité, la sécurité, les coûts et les bonnes pratiques de préparation à la production.

Une Attestation et un certificat de réalisation vous seront  remis à la fin de la formation

Formation destinée aux:

  • Développeurs Python souhaitant construire des applications IA structurées.

  • Développeurs backend, fullstack, data engineers ou profils techniques IA.

  • Tech leads et architectes souhaitant comprendre les patterns de production LangChain/LangGraph.

  • Équipes ayant déjà expérimenté une API LLM et souhaitant industrialiser leurs prototypes.

Prérequis : avoir une expérience intermédiaire en Python, comprendre les APIs REST, manipuler JSON, connaître les bases des LLMs et du prompt engineering, et avoir déjà utilisé une API LLM ou suivi une formation équivalente.

La formation est également accessible aux personnes à mobilité réduite. Les locaux et les modalités pédagogiques sont adaptés afin de garantir des conditions d’accueil optimales. Les adaptations nécessaires peuvent être étudiées en amont.

À l’issue de la formation, les participants seront capables de:

  • Composer des chaînes LCEL lisibles, testables et maintenables.

  • Structurer des workflows IA avec parsers, retries, fallbacks et timeouts.

  • Créer des outils métier documentés et utilisables par des agents supervisés.

  • Mettre en place une mémoire maîtrisée et une intégration RAG simple.

  • Construire des workflows LangGraph avec état explicite, routage conditionnel et checkpoints.

  • Exposer une API applicative avec FastAPI et streaming.

  • Ajouter logs, métriques, traces, cache et supervision.

  • Identifier les risques : coûts, latence, sécurité, RGPD, hallucinations et validation humaine.

Programme de la formation

🏛️ Formation : LangChain et LangGraph : industrialiser des applications IA en production
🏫 Modalité : Présentiel ou distanciel, groupe de 6 à 12 participants.
🕒 Durée : 2 jours, soit 14 heures de formation.

Méthodes pédagogiques :

  • apports techniques, démonstrations, exercices de code, ateliers progressifs, mini-projet, analyse d’architecture, revue collective et checklist de préparation à la production.

Conditions Tarifaires : Prendre contact via l’adresse e-mail contact@syzan-academy.fr ou via notre formulaire de contact.
Modalités d’évaluation:

  • Questionnaire de positionnement pour mesurer le niveau de départ.
  • Exercices pratiques sur LCEL, tools, mémoire, LangGraph et API.
  • Cas pratique fil rouge : construction d’un workflow IA multi-étapes.
  • Revue de code et analyse des choix d’architecture.
  • Évaluation finale avec checklist de robustesse, sécurité et observabilité.

Objectif : maîtriser les bases de LangChain Expression Language pour composer des pipelines IA propres.

  • LangChain, LCEL et différences avec les appels API bruts.

  • Composition avec l’opérateur pipe : prompt, modèle, parser.

  • Chaînes séquentielles, parallèles et conditionnelles.

  • Sorties structurées et validation du format.

  • Retry, fallback, timeout et gestion des erreurs.

  • Bonnes pratiques de lisibilité et de testabilité.

Cas pratique : construire un pipeline d’analyse de CV : résumé, extraction des compétences, estimation du niveau et sortie structurée.

Évaluation : validation de la chaîne, du parser et du comportement en cas d’entrée ambiguë.

Objectif : concevoir des agents contrôlés avec mémoire, outils documentés et observabilité.

  • Principe d’un agent LangChain et limites des agents trop autonomes.

  • Mémoire conversationnelle et persistance multi-utilisateurs.

  • Création d’outils personnalisés : Tool, StructuredTool, Pydantic.

  • Validation des entrées/sorties et gestion des erreurs externes.

  • Introduction au RAG et à la base de connaissances.

  • Observabilité avec LangSmith : traces, debugging et évaluation.

Cas pratique : construire un agent support client avec base de connaissances, outil métier et contrôle du format de réponse.

Évaluation : revue des outils, de la mémoire et des traces d’exécution.

Objectif : orchestrer des workflows IA multi-étapes avec état, routage et points de contrôle.

  • LangGraph vs agents ReAct : contrôle explicite vs logique pilotée par le LLM.

  • State management : TypedDict, Annotated et agrégation d’état.

  • Nœuds, edges, conditional_edges et boucles contrôlées.

  • Checkpoints et human-in-the-loop.

  • Gestion des reprises, retries et validations qualité.

  • Conception de graphes maintenables et testables.

Cas pratique : construire un pipeline d’enrichissement de données d’entreprise avec validation, routage conditionnel et reprise sur erreur.

Évaluation : audit du graphe : lisibilité, état, gestion des erreurs et points de validation.

  • · Conception d’un chatbot applicatif avec historique contrôlé.

Objectif : préparer une application LangChain/LangGraph robuste et exploitable.

  • Exposition d’une API FastAPI avec streaming Server-Sent Events.

  • Caching Redis, semantic cache et optimisation des prompts.

  • Monitoring : logs, traces, métriques de latence, coûts et erreurs.

  • Rate limiting, secrets, health checks et séparation test/production.

  • Circuit breaker pour dépendances externes.

  • Checklist production : sécurité, RGPD, supervision humaine et documentation.

Cas pratique : déployer une mini-application IA avec API, streaming, cache, logs, métriques et checklist de mise en production.

Évaluation : présentation du mini-projet et validation des critères de robustesse.

Previous Formation Intégrer Claude API dans des applications professionnelles