Formation – RAG & applications LLM – Développement de MVP pour startups

RAG & applications LLM pour les startups et le développement de MVP

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 Développement de MVP pour startups. 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.

Pour une startup, la vitesse conditionne l’apprentissage au contact du marché. Les outils de codage IA, le vibe coding et les générateurs d’applications permettent aujourd’hui de transformer une idée en quelques jours en produit minimum viable fonctionnel, avec inscription, base de données, paiement et page d’atterrissage. Le véritable enjeu se déplace : quelle hypothèse tester, quelles fonctionnalités méritent vraiment leur place dans le MVP, et comment un prototype rapide devient-il une base de code capable de résister à une due diligence d’investisseurs, aux premiers clients payants et à la croissance ? Vous apprendrez à construire des MVP ciblés avec des agents IA, à piloter la dette technique, à intégrer sécurité et protection des données dès le départ et à préparer le passage de relais à une équipe de développement.

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 ?

  • Fondateurs sans ou avec peu d’expérience en programmation
  • Cofondateurs techniques et premiers développeurs de startups
  • Product managers au sein d’équipes produit en phase d’amorçage
  • Équipes innovation et venture building de grands groupes
  • Participants à des programmes d’incubation et d’accélération

Les défis concrets que nous traitons

  • Un temps et un budget limités pour valider une idée de produit sur le marché
  • Un manque de capacité de développement ou une dépendance à des prestataires
  • Des prototypes construits à la hâte avec failles de sécurité, bases ouvertes et architecture floue
  • L’incertitude sur le moment où il faut réécrire ou faire évoluer un MVP

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 traduisez une idée en périmètre de MVP ciblé et le construisez vous-même avec des outils d’IA.
  • Vous intégrez inscription, base de données, paiements et mesure, et vérifiez votre MVP contre les failles courantes avant le lancement.
  • Vous pilotez consciemment la dette technique et préparez la base de code à la croissance, à la due diligence et à une équipe de développement.

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 : Développement de MVP pour startups
  • Du pitch à la spécification
  • Construire le MVP par prompts
  • Paiements et intégrations
  • Pages d’atterrissage et expérimentations
  • Contrôle de sécurité avant lancement
  • Rendre la base de code transmissible
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Même un MVP traite de vraies données clients : vous apprenez à mettre en œuvre les fondamentaux du RGPD comme la politique de confidentialité, les contrats de sous-traitance et le consentement, à gérer clés d’API et secrets en sécurité et à clarifier les questions de licence et de droit d’auteur du code généré, déterminantes lors d’une due diligence.
  • 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

Du pitch à la spécification

Traduire idée, cible et hypothèse centrale en user stories, modèle de données et périmètre priorisé volontairement restreint, assorti d’objectifs d’apprentissage mesurables pour le test de marché.

Construire le MVP par prompts

Générer pas à pas avec des agents IA ou un générateur d’applications une application web avec inscription, base de données, fonction clé et espace d’administration, par petites itérations testées et versionnées.

Paiements et intégrations

Intégrer abonnements et paiements ponctuels via un prestataire de paiement, e-mails transactionnels, mesure d’audience et premières interfaces, avec webhooks, gestion des erreurs et clés d’API stockées en sécurité.

Pages d’atterrissage et expérimentations

Créer plusieurs variantes de pages d’atterrissage, de listes d’attente et de pages tarifaires, suivre les conversions et lancer des tests A/B rapides pour vérifier la demande avant d’investir davantage.

Contrôle de sécurité avant lancement

Faire vérifier le code du MVP pour repérer règles de base de données ouvertes, contrôles d’accès manquants, clés exposées et endpoints non protégés, puis dérouler une courte check-list de mise en ligne.

Rendre la base de code transmissible

Documenter l’architecture, ajouter des tests, refactorer les zones critiques et produire une vue technique d’ensemble que de nouveaux développeurs ou une due diligence technique comprendront rapidement.

Projets pratiques possibles

Page de liste d’attente

Une page d’atterrissage avec proposition de valeur, collecte d’e-mails, double opt-in et tableau de bord simple analysant inscriptions et sources de trafic.

MVP de réservation

Une petite application web où les clients réservent et paient des créneaux, où les prestataires gèrent leurs disponibilités et où chacun reçoit une confirmation par e-mail.

Outil de synthèse d’entretiens

Un outil qui rassemble les notes d’entretiens clients, regroupe les verbatims par problèmes et attentes et montre les éléments pour ou contre l’hypothèse centrale.

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 avez une idée de produit concrète ou travaillez dans une jeune équipe produit ; aucune compétence en programmation n’est requise, une culture technique de base est utile.

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

Même un MVP traite de vraies données clients : vous apprenez à mettre en œuvre les fondamentaux du RGPD comme la politique de confidentialité, les contrats de sous-traitance et le consentement, à gérer clés d’API et secrets en sécurité et à clarifier les questions de licence et de droit d’auteur du code généré, déterminantes lors d’une due diligence.

Dates & sites

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

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

Un fondateur non technique peut-il vraiment construire seul un MVP ?

Pour de nombreux modèles d’affaires, oui : une application web avec inscription, stockage de données, fonction clé et paiement se réalise avec des outils d’IA sans savoir programmer. L’essentiel est d’avoir des besoins clairs, d’avancer par petites étapes et de tester méthodiquement. Une logique complexe, de fortes exigences de sécurité ou une croissance rapide exigeront plus tard une expertise technique. Vous apprenez à repérer ce moment.

Un MVP construit avec l’IA devra-t-il être réécrit ?

Pas forcément. Si vous utilisez dès le départ le contrôle de version, un modèle de données lisible, des tests sur les fonctions clés et une séparation nette entre configuration et code, le MVP peut souvent évoluer progressivement. Nous montrons quelles décisions initiales facilitent la suite et comment reconnaître le moment où repartir de zéro coûte moins cher.

Combien coûte la formation « RAG & applications LLM pour les startups et le développement de MVP » ?

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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