Formation · RAG & applications LLM · React & Front-end

RAG & applications LLM pour les développeurs React et front-end

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 React et front-end » s’adresse notamment aux profils suivants : Développeurs React en équipe produit ou en agence, Ingénieurs front-end sous Next.js, Vite ou frameworks similaires et Mainteneurs de design systems et de bibliothèques de composants. Elle montre pas à pas comment utiliser RAG & applications LLM de manière productive, sûre et traçable dans le domaine React & Front-end – 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.

Le développement front-end conjugue aujourd’hui architecture en composants, gestion d’état, server components, design systems, accessibilité et budgets de performance, souvent tout à la fois. Les assistants et agents de codage IA accélèrent précisément les tâches les plus chronophages : dériver des composants d’une maquette, passer des class components aux hooks, écrire des stories Storybook et des tests avec Testing Library, corriger des erreurs ARIA ou traquer les re-rendus inutiles. Le code front-end reposant largement sur des conventions, le contexte est décisif : design tokens, arborescence, approche de styling et bibliothèques privilégiées doivent être connus de l’assistant. Cette formation vous apprend à poser ce cadre et à vérifier les résultats, visuellement comme techniquement.

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 React en équipe produit ou en agence
  • Ingénieurs front-end sous Next.js, Vite ou frameworks similaires
  • Mainteneurs de design systems et de bibliothèques de composants
  • Développeurs full-stack à dominante front-end
  • Ingénieurs UI responsables de l’accessibilité et de la performance

Les défis concrets que nous traitons

  • Des composants et des styles incohérents malgré un design system existant
  • Des re-rendus difficiles à expliquer, des bundles trop lourds et des Core Web Vitals décevants
  • Des lacunes d’accessibilité face à des exigences légales croissantes
  • Du code historique à base de class components, de patterns datés et sans tests

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.
  • Faire générer par des agents IA des composants, stories et tests conformes à votre design system.
  • Utiliser l’IA de façon ciblée pour améliorer méthodiquement l’accessibilité, les performances et le code historique.
  • Vérifier le code front-end généré sur les plans visuel, fonctionnel et de la maintenabilité avant sa mise en production.

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 : React & Front-end
  • Créer des composants à partir de maquettes
  • Tests avec Testing Library
  • Auditer et améliorer l’accessibilité
  • Moderniser le code historique
  • Optimiser les performances
  • Formulaires et récupération de données
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Avec l’Acte européen sur l’accessibilité et ses transpositions nationales, de nombreux services numériques doivent être accessibles : le code d’interface généré doit donc être contrôlé. Surveillez aussi les licences des composants et icônes repris, n’intégrez aucun secret dans le bundle client et assurez-vous que la logique de suivi et de consentement respecte le RGPD et la directive ePrivacy.
  • 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

Créer des composants à partir de maquettes

À partir de captures d’écran, de spécifications ou d’exports Figma, l’assistant produit des composants React typés qui s’appuient sur vos design tokens et bibliothèques, puis ajoute des stories Storybook pour chaque état.

Tests avec Testing Library

L’IA rédige des tests de composants centrés sur l’utilisateur avec React Testing Library et Vitest ou Jest, simule les interactions, mocke les appels d’API et couvre les états de chargement, d’erreur et vides.

Auditer et améliorer l’accessibilité

L’agent vérifie la sémantique HTML, les attributs ARIA, la gestion du focus et les contrastes, interprète les résultats d’axe et corrige les anomalies de manière traçable au regard des critères WCAG.

Moderniser le code historique

Les class components deviennent des composants fonctionnels avec hooks, le prop drilling cède la place au contexte ou à une vraie gestion d’état et les PropTypes sont remplacés par des types TypeScript, tests à l’appui.

Optimiser les performances

L’IA repère les re-rendus superflus, propose mémoïsation, code splitting et lazy loading, analyse les rapports de bundle et explique l’effet de chaque mesure sur des indicateurs comme le LCP et l’INP.

Formulaires et récupération de données

Des formulaires complexes avec schémas de validation, messages d’erreur et mises à jour optimistes sont générés, tout comme la logique de récupération de données avec cache, nouvelles tentatives et gestion propre des états.

Projets pratiques possibles

Tableau de bord KPI interactif

Un dashboard React avec graphiques, filtres et mise en page responsive, alimenté par une API REST et entièrement construit par un agent IA à partir d’une courte spécification.

Bibliothèque de composants avec Storybook

Une petite bibliothèque de composants accessibles – boutons, boîtes de dialogue, champs de formulaire – avec design tokens, documentation Storybook et tests automatisés.

Contrôleur d’accessibilité pour pull requests

Un script qui passe automatiquement les stories Storybook au crible d’axe et présente les anomalies sous forme de rapport lisible dans les pull requests.

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. Une expérience pratique de React et du JavaScript ou TypeScript moderne, ainsi que des bases en CSS, npm et Git.

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

Avec l’Acte européen sur l’accessibilité et ses transpositions nationales, de nombreux services numériques doivent être accessibles : le code d’interface généré doit donc être contrôlé. Surveillez aussi les licences des composants et icônes repris, n’intégrez aucun secret dans le bundle client et assurez-vous que la logique de suivi et de consentement respecte le RGPD et la directive ePrivacy.

Dates proposées

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

  • mer. 25 novembre 2026 – jeu. 26 novembre 2026 En ligne Demander
  • jeu. 10 décembre 2026 – ven. 11 décembre 2026 Salzbourg Demander
  • jeu. 17 décembre 2026 – ven. 18 décembre 2026 En ligne Demander
  • mar. 19 janvier 2027 – mer. 20 janvier 2027 Brême Demander
  • lun. 1 février 2027 – mar. 2 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.

L’IA peut-elle reproduire une maquette au pixel près ?

Les assistants IA traduisent désormais très bien une mise en page à partir de captures ou de spécifications, surtout s’ils connaissent vos design tokens et composants. La précision au pixel passe néanmoins par des itérations : vous apprendrez à signaler précisément les écarts visuels et à utiliser Storybook et les tests visuels comme garde-fous.

Le framework utilisé a-t-il une importance ?

La formation est centrée sur React, mais les méthodes de travail s’appliquent aussi à Next.js, Remix ou aux configurations basées sur Vite. Nous montrons comment consigner les règles propres au framework, comme la distinction server et client components ou les conventions de routage, dans des fichiers d’instructions pour obtenir un code adapté.

Combien coûte la formation « RAG & applications LLM pour les développeurs React et front-end » ?

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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