Formation Formation API Anthropic & Intégration Claude

• Maîtriser l’API Anthropic : Messages API, paramètres, streaming, gestion des erreurs
• Implémenter le Tool Use (function calling) pour connecter Claude à des APIs externes
• Utiliser Claude Vision pour l’analyse d’images et de documents PDF
• Optimiser les coûts et les performances (tokens, cache, batching)
• Déployer une application intégrant Claude en production avec monitoring et sécurité

• Développeurs backend (Python, Node.js, Java)
• Architectes solutions et architectes data
• Équipes data et ingénieurs ML
• CTO et tech leads d’ESN

• Connaissance solide d’un langage de programmation (Python ou Node.js recommandé)
• Expérience avec les APIs REST
• Notions de base sur les LLM (token, prompt, complétion)
• Disposer de Python 3.10+ ou Node.js 18+ et d’une clé API Anthropic
• Disposer d'un compte Anthropic avec des crédits API actifs (la création de la clé API sera réalisée ensemble lors de la formation)

Fondamentaux de l’API Anthropic

• Architecture de l’API : endpoint /v1/messages, modèles disponibles (Haiku, Sonnet, Opus)
• Premier appel API : authentification, paramètres (temperature, max_tokens, system prompt)
• Gestion des conversations multi-tours : historique des messages
• Streaming : réponses en temps réel pour les interfaces utilisateur
• Gestion des erreurs, rate limits et retries
• Atelier : créer un chatbot fonctionnel avec l’API

Tool Use (Function Calling)

• Principe du Tool Use : donner des outils à Claude pour interagir avec le monde extérieur
• Définir des outils avec des schémas JSON
• Gérer la boucle outil : appel → exécution → réponse
• Cas d’usage : connecter Claude à une base de données, une API météo, un CRM
• Atelier : construire un assistant qui interroge une API externe

Claude Vision et documents

• Envoyer des images à Claude : base64, URL, types supportés
• Analyse de documents PDF : extraction, résumé, questions-réponses
• Cas d’usage : OCR intelligent, analyse de factures, extraction de tableaux
• Atelier : construire un pipeline d’analyse documentaire automatisé

Optimisation et production

• Optimiser les coûts : choix du modèle, prompt caching, batch API
• Prompt engineering avancé pour l’API : system prompts structurés, préfillés
• Contexte long : stratégies pour les documents de 1M tokens
• Monitoring et observabilité : logs, métriques, alertes
• Sécurité : gestion des clés API, validation des entrées, guard-rails
• Atelier final : projet complet de bout en bout avec déploiement

• La formation est constituée d’apports théoriques, d’exercices pratiques et de réflexions
• Un poste par stagiaire
• Formateur Expert et Certifié Nativo
• Remise d’une documentation pédagogique papier ou numérique pendant le stage
• La formation alterne théorie (30%) et pratique codée (70%) avec un projet fil rouge

• Auto évaluation des acquis par le stagiaire via un questionnaire en fin de formation
• Attestation de fin de stage remise avec la facture