Formation · RAG & applications LLM · Développement d’API

RAG & applications LLM pour les développeurs d’API

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 développeurs d’API » s’adresse notamment aux profils suivants : Développeurs backend concevant des interfaces REST, GraphQL ou gRPC, Architectes API et responsables de la gouvernance des API et Développeurs d’intégration pour les connexions partenaires et plateformes. Elle montre pas à pas comment utiliser RAG & applications LLM de manière productive, sûre et traçable dans le domaine Développement d’API – 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 API constituent l’ossature des systèmes d’information modernes et deviennent aussi l’interface par laquelle les agents IA agissent sur les applications. Les assistants de codage IA accélèrent tout le cycle de vie d’une API : rédaction d’une spécification OpenAPI ou AsyncAPI, génération de squelettes serveur, de clients et de tests de contrat, documentation et gestion des versions. Dans le même temps, les exigences de cohérence, de sécurité et de rétrocompatibilité augmentent, car une API est consommée par de nombreuses équipes, partenaires et agents automatisés. Cette formation vous apprend à pratiquer le développement API-first avec l’IA, à faire respecter automatiquement vos règles de conception, à détecter tôt les ruptures de compatibilité et à rendre vos interfaces existantes exploitables par des agents IA via le Model Context Protocol ou des définitions d’outils.

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 ?

  • Développeurs backend concevant des interfaces REST, GraphQL ou gRPC
  • Architectes API et responsables de la gouvernance des API
  • Développeurs d’intégration pour les connexions partenaires et plateformes
  • Équipes platform engineering gérant passerelles API et portails développeurs
  • Développeurs chargés d’ouvrir les données de l’entreprise aux agents IA

Les défis concrets que nous traitons

  • Une conception d’API hétérogène entre équipes, avec des conventions divergentes pour les erreurs, la pagination et les versions
  • Des écarts croissants entre spécification, implémentation et documentation
  • Des ruptures de compatibilité découvertes seulement par les consommateurs
  • La sécurisation de l’authentification, des autorisations et du rate limiting face à la hausse des usages et des accès d’agents

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 pratiquez le développement API-first avec l’IA, de la spécification aux clients, aux tests et à la documentation.
  • Vous automatisez gouvernance de conception, tests de contrat et détection des ruptures de compatibilité dans votre pipeline.
  • Vous rendez vos API existantes accessibles aux agents IA de façon sécurisée et maîtrisée, notamment via le Model Context Protocol.

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 : Développement d’API
  • Générer des spécifications OpenAPI
  • Générer serveurs et clients
  • Mettre en place des tests de contrat
  • Détecter les ruptures de compatibilité
  • Auditer la sécurité des API
  • Ouvrir les API aux agents IA
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Les API véhiculent souvent des données personnelles et confidentielles : vous apprenez à produire spécifications et exemples sans données clients réelles, à tenir clés d’API et jetons hors du contexte de l’IA et à appliquer la protection des données dès la conception au sens du RGPD ainsi que les exigences de NIS2.
  • 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

Générer des spécifications OpenAPI

Rédiger à partir des besoins, du modèle de domaine ou du code existant des spécifications OpenAPI complètes avec schémas, exemples, objets d’erreur et schémas de sécurité, puis les vérifier selon votre guide de style.

Générer serveurs et clients

Dériver d’une spécification des squelettes de contrôleurs, la logique de validation et des SDK clients typés dans plusieurs langages, en séparant proprement le code généré de la logique métier écrite à la main.

Mettre en place des tests de contrat

Définir des contrats pilotés par les consommateurs, générer des cas de test pour valeurs limites, chemins d’erreur et authentification, et les exécuter en CI contre la spécification et l’implémentation.

Détecter les ruptures de compatibilité

Comparer deux versions d’une spécification, repérer les changements incompatibles, rédiger des notes de migration pour les consommateurs et planifier la dépréciation avec versionnage et en-têtes Sunset.

Auditer la sécurité des API

Analyser les endpoints au regard de l’OWASP API Security Top 10, par exemple autorisation au niveau objet défaillante, mass assignment ou absence de rate limiting, et proposer des corrections.

Ouvrir les API aux agents IA

Exposer des interfaces existantes comme serveurs MCP ou définitions d’outils, formuler descriptions et paramètres pour qu’un agent les utilise correctement et restreindre les droits aux seules actions autorisées.

Projets pratiques possibles

Linter d’API maison

Un outil en ligne de commande qui contrôle les fichiers OpenAPI selon vos règles de conception et publie des suggestions claires directement dans la pull request.

Serveur de mock à partir de la spec

Un petit service qui génère des réponses d’exemple réalistes à partir d’une spécification, pour que le front avance en parallèle du back.

Serveur MCP pour une API interne

Un serveur MCP qui expose certains endpoints d’une API REST interne comme outils pour les assistants IA, avec authentification et journalisation.

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 développez des applications backend dans un langage courant comme Java, C#, TypeScript, Python ou Go et maîtrisez les bases de HTTP, JSON et REST.

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 API véhiculent souvent des données personnelles et confidentielles : vous apprenez à produire spécifications et exemples sans données clients réelles, à tenir clés d’API et jetons hors du contexte de l’IA et à appliquer la protection des données dès la conception au sens du RGPD ainsi que les exigences de NIS2.

Dates proposées

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

  • mar. 24 novembre 2026 – mer. 25 novembre 2026 En ligne Demander
  • mer. 2 décembre 2026 – jeu. 3 décembre 2026 Hanovre Demander
  • mer. 16 décembre 2026 – jeu. 17 décembre 2026 En ligne Demander
  • mar. 19 janvier 2027 – mer. 20 janvier 2027 Munich Demander
  • mar. 26 janvier 2027 – mer. 27 janvier 2027 En ligne Demander
  • mar. 2 février 2027 – mer. 3 février 2027 Stuttgart 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.

L’approche spec-first a-t-elle encore du sens quand l’IA code si vite ?

Plus que jamais. Une spécification précise est le meilleur contexte à fournir à un assistant IA : elle fixe structures de données, cas d’erreur et exigences de sécurité, sert de contrat aux consommateurs et de base aux tests. Sans elle, l’IA produit vite des endpoints incohérents. Pendant la formation, la spec devient la référence unique pour la génération et la vérification.

Quelle différence entre une API REST et un serveur MCP ?

Une API REST s’adresse aux développeurs et aux applications, tandis qu’un serveur MCP expose des fonctions dans un format standardisé destiné aux assistants et agents IA, avec des descriptions que le modèle sait interpréter. Le serveur MCP est souvent une fine couche au-dessus d’API existantes. Vous apprenez quand cette étape est pertinente et comment la mettre en œuvre en toute sécurité.

Combien coûte la formation « RAG & applications LLM pour les développeurs d’API » ?

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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