Formation – RAG & applications LLM – Outils internes & automatisation

RAG & applications LLM pour les outils internes et l’automatisation

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

Durée
6 heures, une session
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 Outils internes & automatisation. 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. Au cours de cette journée intensive, 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.

Presque toutes les entreprises accumulent une longue liste de petits outils que personne ne développe : interfaces d’administration des données de référence, scripts de rapprochement récurrents, bots Slack ou Teams, générateurs de rapports, passerelles entre applications SaaS. Avec les assistants de codage IA et les agents, ces outils internes se construisent en quelques heures plutôt qu’en plusieurs semaines. Développeurs, équipes ops et plateforme déplacent ainsi leur effort de l’écriture du code vers des besoins clairs, des accès sécurisés et une exploitation fiable. Or ces outils ont souvent des droits étendus en production et deviennent vite critiques. Vous apprendrez à créer rapidement outils internes et automatisations avec l’IA, à mettre en place dès le départ authentification et autorisations, et à concevoir des solutions documentées, testées et maintenables.

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 en charge d’applications et de scripts internes
  • Équipes DevOps, SRE et plateforme
  • Administrateurs systèmes chargés d’automatisation
  • Ingénieurs operations et RevOps
  • Équipes d’automatisation des processus métier

Les défis concrets que nous traitons

  • Une longue file d’outils internes jamais priorisés face au développement produit
  • Des rapprochements manuels entre SaaS, tableurs et bases de données, sources d’erreurs
  • Des outils internes aux droits excessifs, sans journalisation ni responsable identifié
  • Des scripts non documentés que seule une personne comprend

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 développez rapidement et avec une qualité solide outils internes, bots et automatisations grâce aux agents IA.
  • Vous mettez en place dès le départ authentification, autorisations, journalisation et gestion des secrets.
  • Vous concevez des automatisations documentées, testables et exploitables qui ne dépendent pas d’une seule personne.

Programme

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
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 : Outils internes & automatisation
  • Générer des interfaces d’administration
  • Automatiser les rapprochements
  • Bots de discussion pour les équipes
  • Automatiser les runbooks d’exploitation
  • Produire rapports et exports
  • Construire des workflows d’agents
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Les outils internes accèdent souvent aux données du personnel, des clients et de production : vous apprenez à attribuer les droits selon le moindre privilège, à stocker les secrets dans un coffre plutôt que dans le code, à journaliser les accès et à respecter le RGPD et la consultation des représentants du personnel pour les outils touchant les salariés.
  • 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 interfaces d’administration

Créer à partir d’un schéma de base ou d’une API des interfaces CRUD avec recherche, filtres, validation, droits par rôle et journal des modifications, pour que les équipes métier gèrent leurs données de référence en sécurité.

Automatiser les rapprochements

Écrire des scripts qui interrogent régulièrement CRM, ERP, outil de tickets et tableurs, rapprochent les données et signalent les écarts, avec reprise sur erreur, idempotence et messages explicites.

Bots de discussion pour les équipes

Développer des bots Slack ou Teams qui répondent aux demandes de statut, déclenchent des validations, annoncent les déploiements ou indiquent l’astreinte, en n’exécutant que des actions explicitement autorisées.

Automatiser les runbooks d’exploitation

Transformer des tâches récurrentes comme la gestion des comptes, le renouvellement de certificats ou l’analyse de journaux en scripts et workflows relus, sécurisés par un mode simulation et une journalisation.

Produire rapports et exports

Préparer automatiquement des analyses périodiques à partir de bases et d’API sous forme de PDF, de tableur ou d’e-mail, avec planification, paramètres et sources de données traçables.

Construire des workflows d’agents

Relier des agents IA à l’outil de tickets, à la base de connaissances et aux API internes, par exemple via MCP, pour préqualifier les demandes, rassembler les données et préparer des brouillons soumis à validation humaine.

Projets pratiques possibles

Automate d’intégration des nouveaux arrivants

Un workflow qui crée les comptes dans plusieurs systèmes, attribue les groupes et envoie au manager une liste des étapes restantes.

Vue d’ensemble des licences

Un tableau de bord interne qui récupère l’usage des outils SaaS, signale les licences inutilisées et présente les coûts par équipe.

Bot de déploiement

Un bot de discussion qui annonce les déploiements, résume les changements issus des pull requests et alerte les bonnes personnes en cas d’échec du pipeline.

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 programmez dans un langage comme Python, TypeScript ou Go et maîtrisez les bases des API, des bases de données et de la ligne de commande.

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 outils internes accèdent souvent aux données du personnel, des clients et de production : vous apprenez à attribuer les droits selon le moindre privilège, à stocker les secrets dans un coffre plutôt que dans le code, à journaliser les accès et à respecter le RGPD et la consultation des représentants du personnel pour les outils touchant les salariés.

Dates & sites

Pour chaque site, nous proposons une date dans environ quatre semaines. Votre date souhaitée reste toujours possible.

  • Munich jeu. 10 décembre 2026 6 h Demander
  • Salzbourg mar. 15 décembre 2026 6 h Demander
  • Berlin mer. 16 décembre 2026 6 h Demander
  • Augsbourg jeu. 10 décembre 2026 6 h Demander
  • Hanovre lun. 14 décembre 2026 6 h Demander
  • Brême mar. 15 décembre 2026 6 h Demander
  • Stuttgart ven. 11 décembre 2026 6 h Demander
  • Kaiserslautern ven. 11 décembre 2026 6 h Demander
  • En ligne ven. 11 décembre 2026 6 h 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.

Quand un outil interne sur mesure est-il préférable à une solution standard ?

Lorsque le processus est propre à votre organisation, relie plusieurs systèmes ou que les outils du marché exigent une personnalisation lourde. L’IA réduit nettement le coût de développement, mais l’exploitation et la maintenance demeurent. Pendant la formation, vous apprenez à évaluer réalistement coûts et bénéfices et à construire des outils durables qui demandent peu d’entretien.

Comment sécuriser des outils internes créés rapidement avec l’IA ?

Avec des garde-fous fixes : connexion via le fournisseur d’identité central, droits par rôle, aucun secret dans le code, journalisation de toute action d’écriture et courte revue avant mise en service. Ces briques peuvent être fournies sous forme de modèle que les agents IA reprennent automatiquement dans chaque nouvel outil. Vous élaborez précisément ces modèles pendant la formation.

Combien coûte la formation « RAG & applications LLM pour les outils internes et l’automatisation » ?

La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 6 heures de formation en direct avec un formateur, les supports de cours, un environnement d’exercice et une attestation de participation.

Puis-je proposer ma propre date ?

Oui. Pour chaque site, nous proposons une date dans environ quatre semaines. Dans le formulaire, vous pouvez à tout moment indiquer librement la date ou la période souhaitée – nous vérifions les disponibilités et revenons vers vous 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 et Kaiserslautern. Nous pouvons aussi l’organiser en intra pour votre équipe.

La formation peut-elle être adaptée à notre équipe ?

Oui. Les formations sur mesure coûtent environ 4 500 € de plus, selon le sujet et après accord. Nous définissons ensemble au préalable les contenus, exemples et exercices.

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