RAG (Retrieval-Augmented Generation) — Concevoir un assistant IA fiable connecté à vos données internes

Cette formation permet à des professionnels techniques de concevoir un système RAG capable d’interroger un corpus documentaire interne et de produire des réponses contextualisées, traçables et plus fiables qu’un LLM utilisé seul. Elle combine compréhension architecturale, choix technologiques, mise en œuvre pratique et évaluation, avec une logique directement exploitable dans des contextes d’entreprise : documentation technique, support interne, procédures qualité, base RH ou référentiels métier. Les approches retenues sont cohérentes avec les bonnes pratiques actuelles du marché, où la qualité des données, le chunking, le retrieval et l’évaluation conditionnent la performance réelle d’un projet RAG

• Comprendre les principes, bénéfices et limites d’une architecture RAG dans un contexte d’entreprise.
• Concevoir une chaîne complète d’ingestion, de vectorisation, d’indexation, de retrieval et de génération.
• Comparer plusieurs stratégies de choix de modèles selon les contraintes de coût, de confidentialité, de performance et d’architecture.
• Mettre en œuvre une base vectorielle adaptée au besoin métier et au système d’information existant.
• Optimiser le chunking, l’indexation et les stratégies de recherche pour améliorer la pertinence des réponses.
• Évaluer la qualité d’un système RAG avec des indicateurs dédiés, notamment la faithfulness et la relevancy.
• Définir les conditions de déploiement d’un RAG exploitable, maintenable et gouverné en environnement professionnel.