LangChain4j : applications IA en Java

About

40% théorie, 60% pratique en Java

L’écosystème de l’IA générative est largement dominé par Python, mais une grande partie des systèmes d’entreprise sont écrits en Java. LangChain4j comble ce fossé : c’est une bibliothèque idiomatique qui apporte au monde Java les briques essentielles pour construire des applications LLM — appels de modèles, RAG, mémoire, outils, agents — avec une intégration naturelle dans l’écosystème (Quarkus, Spring).

Cette formation de deux jours s’adresse aux développeurs Java qui veulent intégrer l’IA générative dans leurs applications sans changer de langage.

Elle couvre les abstractions de LangChain4j (modèles, AI Services, RAG, mémoire, tools/function calling, MCP, agents), l’intégration au framework applicatif et les bonnes pratiques de fiabilité et d’évaluation. L’approche est très pratique, avec construction incrémentale d’une application.

Elle est la déclinaison Java de la formation Ingénierie des systèmes agentiques : les patterns d’architecture (RAG, tool calling, mémoire, orchestration, garde-fous, évaluation) y sont les mêmes, traités ici du point de vue d’une application d’entreprise Java.

Les participants qui cherchent le socle d’architecture indépendant du langage se tourneront vers cette dernière ; ceux qui doivent livrer en Java trouveront ici la mise en œuvre complète.

Chaque module associe apports et travaux pratiques en Java.

Last updated on 17/09/2026

Practical Information

In-person or remote

14h

Sur devis

Your Learning Objectives

Situer LangChain4j dans l'écosystème IA et Java.
Appeler des modèles de langage et structurer leurs réponses en Java.
Construire une application RAG avec embeddings et base vectorielle.
Implémenter mémoire, tools/function calling, MCP et agents.
Intégrer, fiabiliser et évaluer une application LLM en Java.

Target Audience

Développeurs et développeuses Java, Tech leads et architectes back-end, Développeurs travaillant avec Quarkus ou Spring

Prerequisites

Bonne pratique de Java
Connaissance d'un framework (Spring ou Quarkus) recommandée
Notions de LLM, de prompt, de token et de RAG (voir Sensibilisation à l'IA générative)

All About This Training

The Program

LangChain4j et l'écosystème

Contexte : Faire de l'IA générative en Java, positionnement de LangChain4j.
Architecture de la bibliothèque : Abstractions principales et modularité.
Fournisseurs de modèles : Connecter des modèles managés ou locaux.
Prise en main : Mise en place du projet et premier appel de modèle.

Interagir avec les modèles

Chat models et prompts : Messages, instructions système, paramètres.
AI Services : Interfaces déclaratives typées pour appeler les LLM.
Sorties structurées : Mapper les réponses vers des objets Java.
TP : Construire un premier service IA typé.

RAG en Java

Ingestion et embeddings : Charger, découper et vectoriser des documents.
Bases vectorielles : Intégrer un magasin d'embeddings.
Chaîne de récupération : Assembler récupération et génération.
TP : Construire un assistant documentaire RAG.

Mémoire et outils

Mémoire de conversation : Gérer le contexte et l'historique.
Tools / function calling : Exposer des méthodes Java au modèle.
MCP : Consommer des serveurs d'outils standardisés depuis une application Java.
Intégrations : Connecter services et données de l'application.
TP : Doter le service de mémoire et d'outils.

Agents

Principe : Enchaîner raisonnement et actions outillées.
Orchestration : Composer plusieurs outils et étapes.
Multi-agents : Faire collaborer plusieurs agents spécialisés et déléguer.
Garde-fous : Contrôler le périmètre d'action de l'agent, validation des entrées et des sorties, prompt injection.
TP : Construire un agent outillé en Java.

Intégration, fiabilité et évaluation

Intégration framework : Usage avec Quarkus / Spring (positionnement avec Spring AI).
Fiabilité : Gestion des erreurs, timeouts, retries, streaming.
Évaluation et observabilité : Tester la qualité, tracer et suivre les coûts.
TP : Fiabiliser et évaluer l'application.

Conclusion

Bonnes pratiques : Industrialiser une application IA en Java.
Écosystème : Articulation avec Spring AI (même périmètre côté Spring Boot) et le reste de la plateforme.
Aller plus loin : Fonctionnalités avancées et veille.

Skills Assessment

En amont de la formation, les stagiaires reçoivent un questionnaire permettant de mesurer leurs attentes, leurs compétences et leur niveau à l'entrée de la formation. Ce questionnaire est conçu pour recueillir des informations précieuses sur le parcours professionnel des participants, leurs motivations personnelles ainsi que les compétences spécifiques qu'ils souhaitent développer. Cela permet aux formateurs d'adapter le contenu de la formation en fonction des besoins identifiés.

Tout au long de la formation, la progression et l'atteinte des objectifs pédagogiques des stagiaires sont évaluées, au travers de :

travaux pratiques, qui incluent des exercices concrets permettant d'appliquer les connaissances théoriques acquises dans un contexte réel.
échanges entre pairs, favorisant une dynamique collaborative où les stagiaires peuvent partager leurs expériences et apprendre les uns des autres.
mises en situation concrètes, simulant des scénarios professionnels afin d'évaluer la capacité des stagiaires à réagir et à s'adapter face à diverses situations.

Durant la dernière heure de la formation, un questionnaire d'évaluation ainsi qu'un questionnaire à chaud de fin de formation seront soumis à chaque stagiaire pour s'assurer de la bonne acquisition des compétences tout au long de la formation et de l'adéquation de ces acquis avec les attentes des stagiaires (émis en amont de la formation). Ce processus d'évaluation permet également aux formateurs d'obtenir un retour constructif sur le déroulement du programme et d'identifier les points à améliorer pour les prochaines sessions.

Dans le cas d'une formation officielle éditeur, n'hésitez pas à nous consulter afin que nous vous fassions part des modalités d'évaluation des acquis. Nous sommes également disponibles pour discuter des certifications possibles qui pourraient être délivrées à l'issue de cette formation, garantissant ainsi une reconnaissance officielle des compétences acquises par les participants.

Contact assistance technique et pédagogique : en cas de problème, n'hésitez pas à nous contacter à l'adresse mail : [email protected] (3 personnes sont derrière cette adresse mail et vous répondront dans les plus brefs délais)