Formation · RAG & applications LLM · Citizen developers & low-code

RAG & applications LLM pour les citizen developers

Développer des applications RAG et LLM : embeddings, bases vectorielles, chunking, retrieval, évaluation, coûts et protection des données.

Durée
2 jours (14 h)
Format
En ligne ou en présentiel
Langue
Allemand ou anglais
Participants
sessions ouvertes ou intra-entreprise
Attestation
Attestation de participation

Présentation

« RAG & applications LLM pour les citizen developers » s’adresse notamment aux profils suivants : Utilisateurs métier porteurs d’idées d’automatisation en administration, ventes, achats ou RH, Utilisateurs avancés d’Excel, de Power Platform ou d’outils low-code comparables et Responsables de processus et business analysts. Elle montre pas à pas comment utiliser RAG & applications LLM de manière productive, sûre et traçable dans le domaine Citizen developers & low-code – des bases aux workflows avancés.

La génération augmentée par récupération, ou RAG, relie les modèles de langage à vos propres connaissances : manuels, contrats, tickets, wikis ou données produits deviennent interrogeables et sont fournis au modèle comme contexte au moment de la requête. Vous obtenez des assistants qui répondent sur des bases solides, sources à l’appui, au lieu d’halluciner. Pendant ces deux jours, vous construisez un pipeline RAG complet, de la préparation des documents à la génération des réponses en passant par les embeddings et la base vectorielle, et identifiez les leviers qui font réellement la qualité.

Le second jour mène du prototype à une application robuste. Vous comparez les stratégies de chunking, combinez recherche sémantique et lexicale, appliquez reranking, filtres de métadonnées et reformulation des requêtes, puis mesurez leur effet grâce à des évaluations systématiques. Sont également abordés le prompt caching, la maîtrise des coûts, l’optimisation de la latence, les droits d’accès au niveau des documents et une exploitation conforme au RGPD et à l’AI Act européen. Vous saurez quand un RAG classique suffit, quand une grande fenêtre de contexte ou un retrieval agentique convient mieux, et comment justifier vos choix d’architecture.

Les citizen developers sont des utilisateurs métier qui créent leurs propres applications et automatisations sans être développeurs de profession. Jusqu’ici, les plateformes low-code atteignaient vite leurs limites dès qu’il fallait une logique sur mesure, une intégration ou une transformation de données. Les outils de codage IA repoussent nettement cette frontière : une simple description en langage naturel devient formulaire, workflow, script ou petite application web, et l’IA explique clairement messages d’erreur, formules et expressions. La responsabilité augmente d’autant, car ces solutions traitent aussi des données de l’entreprise et doivent être maintenues. Cette formation vous apprend à bâtir avec le vibe coding et des agents IA des solutions utiles à votre service, à les combiner intelligemment avec les plateformes low-code et à respecter les règles de gouvernance de votre DSI.

La formation se déroule en direct – en ligne dans une classe virtuelle ou en présentiel dans nos salles à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart et Kaiserslautern. Nous pouvons également l’organiser en intra pour votre équipe.

À qui s’adresse cette formation ?

  • Utilisateurs métier porteurs d’idées d’automatisation en administration, ventes, achats ou RH
  • Utilisateurs avancés d’Excel, de Power Platform ou d’outils low-code comparables
  • Responsables de processus et business analysts
  • Membres d’équipes digitalisation et innovation
  • Responsables informatiques mettant en place un programme de citizen development

Les défis concrets que nous traitons

  • Des tâches manuelles répétitives que la DSI n’a pas la capacité d’automatiser
  • Des plateformes low-code limitées pour la logique sur mesure, les intégrations ou la préparation de données
  • Peu de savoir-faire pour tester, documenter et exploiter une solution en toute sécurité
  • Le risque d’informatique fantôme sans concertation avec la protection des données et la sécurité

Objectifs pédagogiques

  • Vous construisez un pipeline RAG complet, de la préparation des documents aux réponses sourcées.
  • Vous choisissez de façon argumentée modèle d’embeddings, stratégie de chunking et base vectorielle.
  • Vous améliorez la pertinence des résultats grâce à la recherche hybride, au reranking et aux filtres de métadonnées.
  • Vous mesurez la qualité de votre application par des évaluations systématiques et détectez les régressions.
  • Vous créez avec l’IA vos propres automatisations, formulaires et petites applications pour votre service.
  • Vous combinez plateformes low-code et code généré pour la logique, la préparation de données et les intégrations.
  • Vous documentez, testez et exploitez vos solutions dans le respect des règles de gouvernance de votre DSI.

Programme

Jour 1

Module 1 Fondamentaux du RAG et des applications LLM
  • Anatomie d’un pipeline RAG : ingestion, indexation, recherche, génération
  • Comprendre les embeddings : similarité sémantique, dimensions, choix du modèle
  • Arbitrer entre RAG, fine-tuning et grandes fenêtres de contexte
  • Sorties structurées, citation des sources et gestion des hallucinations
Module 2 Préparation des documents et chunking
  • Extraire de façon fiable PDF, documents bureautiques, HTML et tableaux
  • Stratégies de chunking : taille fixe, selon la structure, sémantique, avec chevauchement
  • Enrichir les métadonnées et générer des résumés contextuels par chunk
  • Mise à jour incrémentale et suppression de documents dans l’index
Module 3 Bases vectorielles et stratégies de recherche
  • Comparer bases et extensions vectorielles comme pgvector, Qdrant, Weaviate ou OpenSearch
  • Recherche hybride combinant vecteurs et plein texte avec BM25
  • Reranking, filtres de métadonnées et reformulation des requêtes
  • Retrieval agentique : le modèle décide lui-même des étapes de recherche et des outils
Module 4 Évaluation et assurance qualité
  • Constituer et entretenir des jeux de test à partir de vraies questions
  • Métriques de recherche comme le rappel et la précision, métriques de réponse comme la fidélité
  • Utiliser et calibrer à bon escient un LLM-as-a-judge
  • Tests de non-régression lors de changements de chunking, de modèle ou de prompt

Jour 2

Module 5 Exploitation, coûts et protection des données
  • Prompt caching, traitement par lots et choix du modèle pour réduire les coûts
  • Optimiser la latence et diffuser les réponses en streaming
  • Droits au niveau des documents, cloisonnement des clients et protection contre l’injection de prompt
  • Protection des données : localisation, sous-traitance, politique de suppression, RGPD et AI Act européen
Module 6 Atelier pratique : Citizen developers & low-code
  • Automatiser des workflows
  • Créer formulaires et petites applications
  • Comprendre formules et expressions
  • Nettoyer et transformer les données
  • Se connecter aux interfaces
  • Documenter et tester ses solutions
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Les solutions créées en interne traitent elles aussi des données de l’entreprise et du personnel : vous apprenez à respecter le RGPD, les processus de validation de la DSI, la gestion sûre des identifiants et les conditions de licence des plateformes et du code généré, pour éviter toute informatique fantôme.
  • Règles du jeu pour un usage sûr de l’IA en équipe
  • Vérifier les résultats : faits, sources, tests et principe des quatre yeux
  • Plan d’action personnel pour les 30 prochains jours
  • Questions ouvertes, perspectives et ressources pour aller plus loin

Cas pratiques de votre domaine

Automatiser des workflows

Décrire circuits de validation, notifications et transferts de données entre messagerie, tableurs, formulaires et applications métier sur une plateforme low-code, puis laisser l’IA construire flux, expressions et conditions adaptés.

Créer formulaires et petites applications

Générer à partir d’une description des formulaires de saisie, check-lists ou outils de réservation avec validation, champs obligatoires et stockage simple, puis les affiner au fil des retours des collègues.

Comprendre formules et expressions

Faire expliquer clairement des formules Excel complexes ou des expressions Power Fx et de flux, repérer les erreurs et formuler de façon fiable de nouveaux calculs à partir d’un besoin métier.

Nettoyer et transformer les données

Fusionner des exports de différents systèmes, supprimer les doublons, harmoniser les formats et générer des scripts Python ou des étapes Power Query qui rendent la préparation reproductible.

Se connecter aux interfaces

Comprendre avec l’aide de l’IA le fonctionnement d’une interface REST, configurer des connecteurs et mettre en place des appels d’API simples pour récupérer les données des applications métier.

Documenter et tester ses solutions

Produire guides utilisateur, documentation technique succincte et cas de test pour les applications créées, afin que collègues et DSI puissent les comprendre, les reprendre et les maintenir.

Projets pratiques possibles

Planificateur de congés et remplacements

Une petite application web où chacun saisit ses absences, désigne un remplaçant et où le manager dispose d’une vue mensuelle.

Contrôleur de factures entrantes

Un script qui lit les factures PDF reçues, vérifie les mentions obligatoires et reporte les données de façon structurée dans un tableau à valider.

Suivi des demandes internes

Un outil de tickets simple pour les demandes internes, avec formulaire, historique des statuts, attribution et notifications automatiques par e-mail.

Prérequis

De solides compétences en Python (ou à défaut en TypeScript), des bases en bases de données et API REST ainsi qu’une première expérience des API de LLM. Vous êtes à l’aise avec la bureautique et les tableurs ; aucune compétence en programmation n’est requise, une expérience d’une plateforme low-code est un plus.

Prérequis techniques

Un ordinateur portable avec Python, Git, Docker et un éditeur de code, ainsi qu’un accès API à au moins un fournisseur de LLM et d’embeddings. Des identifiants pour les exercices peuvent être fournis si nécessaire.

Protection des données & conformité

Les solutions créées en interne traitent elles aussi des données de l’entreprise et du personnel : vous apprenez à respecter le RGPD, les processus de validation de la DSI, la gestion sûre des identifiants et les conditions de licence des plateformes et du code généré, pour éviter toute informatique fantôme.

Dates proposées

Toutes les dates sont indicatives – votre date souhaitée est toujours possible.

  • mer. 25 novembre 2026 – jeu. 26 novembre 2026 En ligne Demander
  • mer. 9 décembre 2026 – jeu. 10 décembre 2026 Salzbourg Demander
  • jeu. 17 décembre 2026 – ven. 18 décembre 2026 En ligne Demander
  • lun. 18 janvier 2027 – mar. 19 janvier 2027 Brême Demander
  • mar. 2 février 2027 – mer. 3 février 2027 En ligne Demander
  • mar. 9 février 2027 – mer. 10 février 2027 Augsbourg Demander

Questions fréquentes

Quand privilégier le RAG plutôt que le fine-tuning ?

Le RAG s’impose lorsqu’un modèle doit s’appuyer sur des connaissances récentes, volumineuses ou changeantes, et citer ses sources. Le fine-tuning agit plutôt sur le style, le format ou un comportement spécialisé. Dans beaucoup de projets, le RAG est la voie la plus rapide, la moins coûteuse et la plus maîtrisable, parfois complétée par un fine-tuning ciblé.

Quelle base de données vectorielle choisir ?

Cela dépend du volume de données, de l’infrastructure existante, des besoins de filtrage et du mode d’exploitation. Si vous utilisez déjà PostgreSQL, pgvector vous mènera souvent loin ; les solutions spécialisées se distinguent sur les gros volumes et la recherche hybride. Vous comparez plusieurs options en pratique pour définir vos critères de choix.

Comment exploiter un RAG en conformité avec le RGPD ?

Il faut choisir des fournisseurs offrant une localisation des données adaptée et un contrat de sous-traitance, contrôler les droits au niveau des documents, prévoir une politique de suppression pour l’index et les journaux et minimiser les données personnelles. Pour les données très sensibles, des modèles auto-hébergés sont envisageables. Nous examinons ces options sur des architectures réalistes.

Faut-il savoir programmer pour devenir citizen developer avec l’IA ?

Non. Vous décrivez ce que doit faire votre solution et l’IA génère formulaires, flux, formules ou scripts. L’essentiel est de formuler clairement le besoin et de vérifier méthodiquement le résultat. La formation vous apporte les notions clés, comme données, logique, interface et test, pour piloter finement l’outil et cerner vous-même les erreurs.

Comment éviter l’informatique fantôme ?

Par des règles claires plutôt que des interdictions : plateformes et outils validés, catégories de données définies, registre simple des solutions créées et procédure de transfert à la DSI dès qu’une application devient critique. Vous apprenez à appliquer ces règles, et les responsables informatiques repartent avec des pistes pour structurer un programme de citizen development.

Combien coûte la formation « RAG & applications LLM pour les citizen developers » ?

La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 2 jour(s) de formation avec un formateur en direct, les supports de cours, un environnement d’exercice et une attestation de participation.

Puis-je proposer ma propre date ?

Oui. Nos dates sont indicatives. Dans le formulaire, vous pouvez à tout moment indiquer librement la date ou la période souhaitée – nous vérifions les disponibilités et confirmons sous un jour ouvré.

La formation a-t-elle lieu en ligne ou en présentiel ?

Les deux sont possibles : en direct dans une classe virtuelle ou en présentiel à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart ou Kaiserslautern. Nous pouvons aussi l’organiser en intra pour votre équipe.

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