Donnez à vos équipes Data et IT les compétences techniques pour concevoir des systèmes RAG fiables, tout en garantissant à votre DSI la sécurité et la qualité des réponses générées.
En poste au sein de directions Data et IT de grands groupes, nos experts partagent leurs méthodes pour concevoir des architectures RAG en production, avec des retours d'expérience concrets sur le choix des frameworks, des bases vectorielles et des méthodes d'évaluation.
Charles de Lassence
Lead Data Scientist
Cao Tri Do
Lead Data Scientist
Bettina Hermant
Senior Machine Learning Engineer
Partie 1 - Comprendre et concevoir une architecture RAG
Fondamentaux des LLM et du RAG
Comprendre le fonctionnement des grands modèles de langage et leurs limites (hallucinations, connaissances figées)
Découvrir le principe du RAG (Retrieval-Augmented Generation) et ses cas d'usage en entreprise
Panorama des frameworks d'orchestration (LangChain, LlamaIndex) et de leurs cas d'usage respectifs
Construction du pipeline de récupération
Maîtriser les étapes clés : chargement, découpage (chunking), embeddings et indexation des documents
Choisir la bonne base vectorielle selon ses contraintes (Pinecone, Weaviate, solutions open source)
Optimiser la pertinence de la récupération (re-ranking, filtrage, requêtes hybrides)
[ATELIER]
Atelier pratique en groupe
Les participants construisent un pipeline RAG simple à partir d'un corpus de documents internes, du chargement des données jusqu'à la première requête de récupération.
Partie 2 - Industrialiser et sécuriser son système RAG
Architectures avancées et agentification
Découvrir les architectures RAG avancées (RAG agentique, requêtes multi-étapes, orchestration avec LangGraph)
Connecter son système RAG aux données et outils internes de l'entreprise
Anticiper les enjeux de scalabilité et de coûts d'infrastructure
Évaluation, sécurité et gouvernance
Mesurer la qualité des réponses générées (pertinence, fidélité aux sources, taux d'hallucination)
Sécuriser les données sensibles injectées dans le pipeline et se prémunir des risques d'injection de prompt
Construire une feuille de route de déploiement du RAG validée par la DSI
[ATELIER]
Atelier pratique en groupe
Chaque participant conçoit et configure son propre "Agent IA Métier" basé sur une architecture RAG, connecté à un corpus de documents internes, prêt à répondre de manière fiable aux questions de son équipe.
Pourquoi On train plutôt qu'un autre type de formation ?
Comment sélectionnez-vous vos trainers ?
Quelles sont les options de financement pour les formations ?
Quelle est la méthode pédagogique d'On train ?
Formation IA & LLM/RAG
4,8
/5 sur
658
sessions
Concevez des architectures RAG robustes pour connecter vos LLM à vos données d'entreprise (LangChain, LlamaIndex, bases vectorielles). Ateliers 100% pratiques pour vos équipes Data et IT. Formation certifiée Qualiopi & finançable OPCO.
Contactez-nous
Apprenez auprès des meilleurs experts de métier, leaders en poste
Formation sur-mesure en fonction de vos objectifs spécifiques
Pratiquez sur des cas réels tirés de votre secteur et de votre industrie
Format custom individuel/workshops/collectif en présentiel/distanciel
