Formation · RAG & applications LLM · DevOps & Cloud

RAG & applications LLM pour les équipes DevOps et cloud

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

Cette formation associe RAG & applications LLM aux processus quotidiens du domaine DevOps & Cloud. Les participants travaillent sur des scénarios réalistes et repartent avec des prompts, des workflows et des checklists immédiatement utilisables.

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 équipes DevOps et cloud ont la charge de l’infrastructure as code, des pipelines CI/CD, de la supervision, de la maîtrise des coûts et de la sécurité, souvent sur plusieurs fournisseurs cloud et environnements on-premise. Une grande partie du travail consiste à écrire de la configuration en HCL, YAML et shell, à fouiller des logs et à croiser des documentations. Les assistants et agents de codage IA accélèrent précisément ces tâches : modules Terraform réutilisables, réparation de pipelines en échec, rôles Ansible, analyse de logs d’incident, pistes d’optimisation des coûts. L’enjeu est toutefois élevé, car une seule commande erronée peut toucher la production. Vous apprendrez à utiliser ces agents avec des limites d’autorisation claires, des circuits plan-revue et des environnements cloisonnés.

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 ?

  • Ingénieurs DevOps et équipes plateforme
  • Architectes cloud sur AWS, Azure ou Google Cloud
  • Ingénieurs SRE responsables de l’exploitation et des incidents
  • Administrateurs systèmes en transition vers l’infrastructure as code
  • Développeurs qui gèrent leurs propres pipelines CI/CD

Les défis concrets que nous traitons

  • Un volume croissant de configuration Terraform, YAML et pipelines, avec dérives et doublons
  • Un dépannage chronophage de pipelines en échec et de logs dispersés
  • Des coûts cloud en hausse sans visibilité claire
  • Des exigences élevées de sécurité, de conformité et de traçabilité des changements

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.
  • Utiliser des agents IA en toute sécurité pour l’infrastructure as code, les pipelines et la gestion de configuration.
  • Analyser plus rapidement incidents, échecs de pipeline et coûts cloud grâce à l’IA.
  • Définir limites d’autorisation et circuits de validation pour empêcher toute modification incontrôlée de la production par un agent.

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 : DevOps & Cloud
  • Développer des modules Terraform
  • Réparer des pipelines CI/CD
  • Ansible et gestion de configuration
  • Analyse d’incidents
  • Optimiser les coûts cloud
  • Policy as code et durcissement
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Des agents ayant accès aux comptes cloud et aux pipelines posent une question de sécurité : appliquez le moindre privilège, séparez les environnements, imposez une validation humaine et excluez des prompts identifiants cloud, fichiers d’état et secrets. Les opérateurs de services essentiels et importants doivent en outre satisfaire aux exigences de NIS2 en matière de gestion des risques, de sécurité de la chaîne d’approvisionnement et de traçabilité.
  • 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

Développer des modules Terraform

L’agent crée des modules Terraform ou OpenTofu réutilisables avec variables, validations et outputs, exécute fmt, validate et plan, puis explique chaque changement prévu avant qu’un humain n’autorise l’apply.

Réparer des pipelines CI/CD

Les exécutions en échec de GitHub Actions, GitLab CI ou Azure DevOps sont analysées à partir des logs, les causes – problèmes de cache, droits manquants – identifiées et des définitions de pipeline corrigées proposées.

Ansible et gestion de configuration

L’IA rédige des rôles Ansible idempotents, des templates et des inventaires, remplace les scripts shell fragiles et ajoute des tests Molecule pour garantir des configurations reproductibles.

Analyse d’incidents

Logs, métriques et alertes de supervision sont rassemblés, une chronologie reconstituée, les causes probables circonscrites et un projet de post-mortem assorti d’actions rédigé. L’équipe garde le dernier mot.

Optimiser les coûts cloud

L’assistant examine rapports de coûts et définitions de ressources, repère instances surdimensionnées, volumes orphelins ou règles de cycle de vie manquantes, et prépare les modifications IaC correspondantes.

Policy as code et durcissement

Le code IaC est analysé avec des outils comme Checkov ou tfsec, les anomalies corrigées et les règles de chiffrement, d’étiquetage ou d’accès réseau formalisées en policy as code.

Projets pratiques possibles

Détecteur de dérive

Un script qui exécute régulièrement terraform plan sur plusieurs environnements, détecte les écarts et publie un résumé dans un canal de discussion.

Bibliothèque de modèles de pipeline

Des modèles CI/CD réutilisables pour le build, les tests, l’analyse de sécurité et le déploiement, documentés et accompagnés de projets d’exemple.

Outil de rapport de coûts

Une CLI qui récupère les données de coûts d’un compte cloud, les ventile par étiquettes et par équipes et met clairement en évidence les pistes d’optimisation.

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 pratique de Linux, de Git et d’au moins une plateforme cloud, ainsi que des bases en Terraform, conteneurs et CI/CD.

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

Des agents ayant accès aux comptes cloud et aux pipelines posent une question de sécurité : appliquez le moindre privilège, séparez les environnements, imposez une validation humaine et excluez des prompts identifiants cloud, fichiers d’état et secrets. Les opérateurs de services essentiels et importants doivent en outre satisfaire aux exigences de NIS2 en matière de gestion des risques, de sécurité de la chaîne d’approvisionnement et de traçabilité.

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
  • lun. 14 décembre 2026 – mar. 15 décembre 2026 En ligne Demander
  • jeu. 7 janvier 2027 – ven. 8 janvier 2027 En ligne Demander
  • lun. 18 janvier 2027 – mar. 19 janvier 2027 Munich Demander
  • jeu. 28 janvier 2027 – ven. 29 janvier 2027 En ligne 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.

Un agent IA peut-il appliquer lui-même des changements d’infrastructure ?

C’est un point à encadrer sciemment. Un circuit éprouvé consiste à laisser l’agent écrire le code et exécuter plan, à faire relire le résultat par un humain, puis à lancer l’apply via le pipeline habituel. Vous apprendrez à concevoir autorisations, environnements bac à sable et validations pour protéger la production.

Quelle plateforme cloud est utilisée pendant la formation ?

Les méthodes sont indépendantes du fournisseur et s’appliquent à AWS, Azure comme à Google Cloud. Les exercices reposent sur des exemples reproductibles avec des outils locaux ou des comptes de test. Vous pouvez apporter des scénarios issus de votre propre plateforme, à condition de ne jamais utiliser d’identifiants de production.

Combien coûte la formation « RAG & applications LLM pour les équipes DevOps et cloud » ?

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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