Formation · RAG & applications LLM · Développement web

RAG & applications LLM pour les développeurs web

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 web » est une formation pratique destinée notamment aux profils suivants : Développeurs web en agence ou en interne, Freelances réalisant sites et applications web et Développeurs de projets CMS sous WordPress, TYPO3 ou CMS headless. Vous découvrez RAG & applications LLM non pas de façon abstraite, mais à travers des tâches de votre quotidien – avec des exemples, des exercices et des modèles issus du domaine Développement web.

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 web dépasse aujourd’hui largement le trio HTML, CSS et un peu de JavaScript : mise en page responsive, accessibilité, référencement, performance, formulaires, CMS, API, hébergement et déploiement font partie du métier. Dans les petites équipes et en agence, il faut souvent tout maîtriser. Les assistants et agents de codage IA constituent ici un levier considérable : ils traduisent des maquettes en mises en page, écrivent du HTML sémantique et du CSS moderne avec grid et container queries, auditent l’accessibilité et les Core Web Vitals, créent des templates de CMS et automatisent les déploiements. Le vibe coding permet en outre des prototypes rapides qui demandaient autrefois plusieurs jours. Vous apprendrez à allier cette vitesse à une structure propre, maintenable et contrôlée.

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 web en agence ou en interne
  • Freelances réalisant sites et applications web
  • Développeurs de projets CMS sous WordPress, TYPO3 ou CMS headless
  • Personnes en reconversion disposant de bases en HTML, CSS et JavaScript

Les défis concrets que nous traitons

  • Un périmètre très large, de la mise en page au référencement et à l’hébergement, dans de petites équipes
  • Des exigences croissantes en matière d’accessibilité, de performance et de protection des données
  • La maintenance de nombreux projets clients aux technologies et versions hétérogènes
  • La pression des délais lors de refontes, landing pages et sites de campagne

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.
  • Réaliser sites et applications web plus rapidement, avec une structure propre, grâce à l’IA.
  • Utiliser l’IA de manière ciblée pour l’accessibilité, la performance et le référencement technique.
  • Transformer des prototypes issus du vibe coding en projets maintenables, sécurisés et conformes au RGPD.

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 web
  • Traduire des maquettes en pages
  • Audit d’accessibilité
  • Performance et Core Web Vitals
  • Templates et extensions de CMS
  • Référencement technique
  • Formulaires et intégrations
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Les sites web relèvent du RGPD, de la directive ePrivacy et souvent des obligations d’accessibilité issues de l’Acte européen sur l’accessibilité : le code généré ne doit intégrer ni traceurs ni ressources externes sans consentement et doit être contrôlé en matière d’accessibilité. Vérifiez aussi les licences des polices, images et extraits de code, et excluez des prompts les accès à l’hébergement et au CMS.
  • 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

Traduire des maquettes en pages

À partir de captures ou de fichiers de design, l’assistant produit du HTML sémantique et du CSS moderne avec grid, flexbox et propriétés personnalisées, responsive sur tous les points de rupture et cohérent avec les feuilles de style existantes.

Audit d’accessibilité

L’IA vérifie la hiérarchie des titres, les textes alternatifs, les libellés de formulaires, la navigation au clavier et les contrastes, interprète les tests automatisés et corrige les anomalies selon les critères WCAG.

Performance et Core Web Vitals

Les rapports Lighthouse sont analysés, les images converties dans des formats modernes avec sources responsives, le CSS critique extrait, les scripts différés et les décalages de mise en page supprimés de façon ciblée.

Templates et extensions de CMS

L’agent crée thèmes, blocs ou plugins pour WordPress, TYPO3 ou un CMS headless, avec modèles de contenu, templates et protection contre les failles de sécurité courantes.

Référencement technique

L’IA ajoute données structurées, balises meta, attributs hreflang, URL lisibles et sitemaps XML, et contrôle la cohérence du maillage interne et des balises canoniques. Redirections cassées et contenus dupliqués sont détectés.

Formulaires et intégrations

Les formulaires de contact et de demande sont créés avec validation, protection anti-spam et traitement côté serveur, de même que les connexions aux outils d’e-mailing, CRM ou systèmes de réservation via leurs API.

Projets pratiques possibles

Site statique avec générateur

Un site d’entreprise multilingue réalisé avec un générateur de site statique, données structurées, sitemap et déploiement automatisé via un pipeline de CI.

Vérificateur d’accessibilité

Un petit outil qui audite automatiquement une liste d’URL, classe les anomalies par gravité et génère un rapport HTML lisible.

Widget de prise de rendez-vous

Un widget intégrable qui charge les créneaux disponibles depuis une API, enregistre les réservations et déclenche l’envoi d’e-mails de confirmation.

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. De bonnes connaissances en HTML, CSS et JavaScript ainsi qu’une première expérience de Git, d’un CMS ou d’un framework front-end.

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 sites web relèvent du RGPD, de la directive ePrivacy et souvent des obligations d’accessibilité issues de l’Acte européen sur l’accessibilité : le code généré ne doit intégrer ni traceurs ni ressources externes sans consentement et doit être contrôlé en matière d’accessibilité. Vérifiez aussi les licences des polices, images et extraits de code, et excluez des prompts les accès à l’hébergement et au CMS.

Dates proposées

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

  • jeu. 26 novembre 2026 – ven. 27 novembre 2026 En ligne Demander
  • jeu. 10 décembre 2026 – ven. 11 décembre 2026 Berlin Demander
  • jeu. 17 décembre 2026 – ven. 18 décembre 2026 En ligne Demander
  • mer. 13 janvier 2027 – jeu. 14 janvier 2027 Stuttgart Demander
  • mer. 27 janvier 2027 – jeu. 28 janvier 2027 En ligne Demander
  • jeu. 4 février 2027 – ven. 5 février 2027 Hanovre 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 construire un site web complet ?

Pour des prototypes et des sites simples, oui, et étonnamment vite. Un site en production exige toutefois de la structure : composants propres, accessibilité vérifiée, conformité au RGPD, performance et déploiement réfléchi. Pendant la formation, vous apprenez à intégrer le code généré par l’IA dans une structure de projet maintenable et à le sécuriser méthodiquement.

La formation convient-elle aux personnes en reconversion ?

Oui, à condition de maîtriser les bases de HTML, CSS et JavaScript. L’IA explique clairement le code et les concepts et aide à combler rapidement les lacunes. Nous veillons à ce que vous compreniez les solutions générées et sachiez les évaluer par vous-même, plutôt que de simplement reprendre ce que propose l’assistant.

Combien coûte la formation « RAG & applications LLM pour les développeurs web » ?

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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