Formation Flowise : Construire ses propres flux LLM sans code
Cette formation enseigne la construction de flux LLM fonctionnels avec Flowise, sans code. Les participants apprendront à configurer l'environnement, assembler des nœuds pour créer des chaînes de traitement, et intégrer des modèles de langage externes. Le déploiement sans code et l'itération sur les performances des flux LLM sont couverts, avec des applications concrètes comme le RAG (Retrieval Augmented Generation) ou la création de chatbots.
Concevoir et déployer des flux LLM fonctionnels sans code avec Flowise
Comprendre la configuration de l'environnement et l'assemblage de nœuds pour créer des chaînes de traitement
Intégrer des modèles de langage externes via Flowise
Implémenter le RAG (Retrieval Augmented Generation) et créer des chatbots
Programme détaillé
8 modules · 14 heures
01
Introduction à Flowise et configuration de l'environnement
—Installer Flowise localement ou via Docker.
—Identifier l'interface utilisateur de Flowise.
—Configurer les paramètres initiaux de l'environnement Flowise.
02
Fondamentaux des nœuds et chaînes Flowise
—Distinguer les types de nœuds disponibles dans Flowise.
—Connecter des nœuds pour former une chaîne de traitement.
—Exécuter une chaîne simple et observer les sorties.
03
Intégration des Modèles de Langage (LLM) externes
—Intégrer un LLM externe (ex: OpenAI, Hugging Face) via API.
—Configurer les paramètres spécifiques d'un LLM dans Flowise.
—Tester l'appel d'un LLM au sein d'une chaîne.
04
Prompt Engineering et gestion des entrées/sorties
—Appliquer des techniques de prompt engineering basiques.
—Gérer les entrées utilisateur et les sorties du LLM.
—Utiliser des nœuds de formatage de texte.
05
Construction de flux avancés : RAG (Retrieval Augmented Generation)
—Intégrer des bases de données vectorielles pour le RAG.
—Configurer les nœuds de récupération d'informations.
—Construire un flux RAG fonctionnel pour la génération augmentée.
06
Déploiement et exposition des flux LLM
—Déployer un flux Flowise en tant qu'API.
—Tester l'API d'un flux déployé.
—Intégrer un flux déployé dans une application externe.
07
Test, débogage et itération des performances
—Tester les performances d'un flux LLM.
—Déboguer les erreurs de configuration des nœuds.
—Itérer sur les prompts pour améliorer les résultats.
08
Cas d'usage concrets et bonnes pratiques
—Construire un chatbot de support client avec Flowise.
—Automatiser la génération de contenu textuel.
—Appliquer les bonnes pratiques de développement sans code.
Le conseil de l'expert
Dans le cadre de la formation "Flowise : Construire ses propres flux LLM sans code", un objectif pédagogique clé est de comprendre la configuration de l'environnement et l'assemblage de nœuds pour créer des chaînes de traitement. Cela constitue une étape essentielle pour maîtriser l'outil Flowise et concevoir des flux LLM fonctionnels. Cette approche pratique permet aux participants de se familiariser avec les bases nécessaires à la création de solutions adaptées à leurs projets.
Un défi fréquent rencontré par les apprenants dans ce domaine est la complexité initiale de l'intégration des modèles de langage externes. Beaucoup se sentent rapidement perdus face à la multitude d'options et à la nécessité de combiner différents éléments. Cette formation vise à démystifier ce processus, en fournissant des méthodes claires et des exemples concrets pour garantir que chaque participant se sente à l'aise dans l’utilisation de Flowise.
Ce qui distingue cette formation des autres approches est son focus sur le développement de flux LLM sans code, permettant aux professionnels de divers horizons de s'impliquer directement dans la création de solutions IA. Contrairement à d'autres formations qui peuvent exiger des compétences techniques avancées, notre programme est conçu pour être accessible, tout en offrant des outils pratiques et des stratégies innovantes pour intégrer le RAG (Retrieval Augmented Generation) et créer des chatbots efficaces.
Pour tirer le maximum de cette formation, je recommande de vous engager activement lors des ateliers pratiques et de poser des questions sur les points qui vous semblent flous. N’hésitez pas à expérimenter par vous-même, car la pratique est la clé pour maîtriser Flowise. Votre curiosité et votre implication vous permettront non seulement de consolider vos connaissances, mais aussi de découvrir des applications concrètes pour vos projets professionnels.
Pourquoi choisir cette formation en intelligence artificielle
🎯
Maîtrise de Flowise sans code
Apprenez à concevoir des flux LLM fonctionnels sans aucune compétence en programmation grâce à l'interface intuitive de Flowise.
🔗
Intégration de LLM externes
Découvrez comment intégrer facilement des modèles de langage externes, améliorant ainsi la puissance et la flexibilité de vos projets IA.
🤖
Création de chatbots
Implémentez des chatbots efficaces en utilisant le RAG (Retrieval Augmented Generation) pour répondre aux besoins spécifiques de vos utilisateurs.
🛠️
Assemblage de nœuds simplifié
Explorez les fondamentaux des nœuds et des chaînes Flowise pour créer des flux de traitement adaptés à vos objectifs métiers.
📈
Déploiement efficace des flux
Apprenez à déployer et à exposer vos flux LLM, garantissant ainsi leur accessibilité et leur utilisation dans des environnements réels.
📚
Formation adaptée à tous niveaux
Que vous soyez débutant ou expert, cette formation est conçue pour vous permettre d'acquérir des compétences pratiques immédiatement applicables.
Compétences acquises
Déploiement de flux LLM sans code
Le participant déploie des applications basées sur des modèles de langage (LLM) en utilisant l'interface Flowise, sans écrire de code, pour des cas d'usage comme les chatbots ou la génération de contenu.
Conception de chaînes de traitement LLM
Le participant assemble des nœuds Flowise pour construire des chaînes de traitement complexes, intégrant des LLM et des outils externes pour des tâches spécifiques d'ingénierie de prompts.
Intégration de LLM externes via Flowise
Le participant configure et connecte des modèles de langage externes (ex: OpenAI, Hugging Face) au sein de Flowise, exploitant leurs capacités pour enrichir les flux de traitement.
Implémentation de RAG avec Flowise
Le participant met en œuvre des architectures de Retrieval Augmented Generation (RAG) dans Flowise, permettant aux LLM d'accéder à des bases de connaissances externes pour des réponses contextuelles.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Développeurs d'applications IA
Chefs de projet techniques
Analystes de données
Ingénieurs de prompts
Prérequis
Aucun prérequis spécifique. Cette formation est ouverte à tous les professionnels souhaitant se lancer dans la création de flux LLM sans code.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Évaluation continue à travers les exercices pratiques et les projets réalisés
Rétrospective de groupe pour évaluer les acquis et les difficultés rencontrées
Évaluation finale pour valider les compétences acquises
Accessibilité
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.
Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.
Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.
Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.
« Le participant a créé un flux LLM fonctionnel sans code, intégrant un modèle de langage externe pour automatiser les réponses aux utilisateurs. »
« Il a déployé un flux Flowise en tant qu'API, facilitant l'accès à ses outils pour les autres équipes de l'entreprise. »
Questions fréquentes
Connaissances de base en développement logiciel ou scripting. Familiarité avec les concepts d'API et de modèles de langage (LLM). Compréhension des principes de l'IA générative.
Accès à un ordinateur avec connexion internet stable. Installation de Node.js et npm (ou Docker) pour Flowise. Compte et clé API pour un LLM externe (ex: OpenAI, Hugging Face) si souhaité pour les exercices avancés.
5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.
Plateforme et contenus e-learning à disposition.
Test de positionnement Quizz &
Evaluations
Nous vous recevons lors d'un rendez-vous d'information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé.
Chaque demande s'accompagne de la remise d'une convention ou d'un contrat précisant l'ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.
A partir de l'accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés.
Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l'année.
♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d'accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.
Saskia Cazettes
Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com
23 mars 2026
La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.
Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.
Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.
Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.
Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.
Flowise est une plateforme qui permet de créer des flux LLM fonctionnels sans code. Il s'agit d'une interface utilisateur intuitive qui permet de configurer l'environnement, d'assembler des nœuds pour créer des chaînes de traitement, et d'intégrer des modèles de langage externes.
Les avantages sont multiples. Vous pouvez créer des flux LLM fonctionnels en quelques minutes, sans avoir à écrire un seul ligne de code. Vous pouvez également itérer rapidement sur les performances de vos flux et les adapter à vos besoins spécifiques.
La formation couvre les principes de base de la création de flux LLM sans code avec Flowise, ainsi que des applications concrètes comme le RAG (Retrieval Augmented Generation) et la création de chatbots.
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.
Demandez un devis pour la formation Flowise : Construire ses propres flux LLM sans code
Programme adaptable à votre contexte. Réponse sous 24 h ouvrées, sans engagement.
