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Formation RAG

Concevez des systèmes RAG fiables, évaluables et adaptés aux données métier.

Prochaine session Lundi 23 novembre 2026 – mardi 24 novembre 2026 Visioconférence uniquement5 places restantes

Ce que vous apprendrez

  • Concevoir un pipeline d’indexation et de recherche
  • Comparer recherche vectorielle, hybride et graphe
  • Mesurer la qualité de la récupération et des réponses
  • Identifier les apports et les limites du RAG agentique

Prérequis

  • Pratique de Python

Public concerné

Ingénieurs Machine Learning, data scientists, développeurs IA et architectes

2 jours de progression guidée et de pratique

Chaque partie combine explications, démonstrations, exercices et mise en application.

01

Jour 1 — Matin · Fondamentaux et premier pipeline RAG

  • Limites des LLM : connaissances figées, hallucinations et données privées
  • Comparer contexte long, fine-tuning et RAG selon le besoin
  • Architecture d’un système RAG : indexation, récupération et génération
  • Ingestion, parsing, stratégies de chunking et métadonnées
  • Embeddings, similarité vectorielle et indexation
  • Atelier : construire un premier pipeline RAG de bout en bout
02

Jour 1 — Après-midi · Retrieval avancé et réponses ancrées

  • Recherche par mots-clés avec TF-IDF et BM25
  • Recherche sémantique, bases vectorielles et indexation ANN
  • Recherche hybride et Reciprocal Rank Fusion
  • Filtrage par métadonnées et contrôle d’accès
  • Reranking avec cross-encoders
  • Réécriture, décomposition, multi-query et HyDE
  • Génération ancrée, citations et stratégies de refus
  • Atelier : améliorer le retrieval et la qualité des réponses sur un corpus réel
03

Jour 2 — Matin · Évaluation, observabilité et fiabilisation

  • Construire un jeu d’évaluation de référence
  • Métriques de retrieval : recall@k, precision@k et MRR
  • Métriques de réponse : fidélité, pertinence et précision/rappel du contexte
  • LLM-as-judge : usages, limites et calibration
  • Traces, journaux, suivi des erreurs et observabilité
  • Optimisation de la latence, des coûts et du cache
  • Sécurité des données et introduction aux patterns de RAG agentique
  • Atelier : mesurer, diagnostiquer et optimiser le pipeline
04

Jour 2 — Après-midi · Introduction au GraphRAG

  • Limites du RAG vectoriel pour les questions multi-hop et globales
  • Graphes de connaissances : entités, relations et modélisation
  • Extraction d’entités et de relations avec un LLM
  • Introduction à Neo4j et au langage Cypher
  • Recherche locale, recherche globale et parcours de graphe
  • Critères de choix entre RAG classique et GraphRAG
  • Atelier : construire un mini-pipeline GraphRAG et le comparer au retrieval vectoriel

Des compétences directement mobilisables

  • Construire un pipeline RAG complet
  • Combiner recherche lexicale, sémantique et hybride
  • Évaluer séparément le retrieval et la réponse
  • Diagnostiquer les erreurs avec des traces et des métriques
  • Prototyper un GraphRAG et justifier son usage

Pour vous ou pour votre équipe

Trois offres distinctes selon votre besoin : inscription individuelle, session dédiée à une équipe ou programme sur mesure.

Les sessions inter-entreprises ont lieu en visioconférence ou en présentiel chez Kitework Aix-en-Provence Les Milles – Coworking & Bureaux ; le format de chaque session est indiqué avec ses dates. Les tarifs sont indiqués par personne.

Inscription individuelle

1 personne

Machine Learning & Deep Learning3 jours
1 680 €HT / personne
RAG2 jours
1 480 €HT / personne
Agents IA2 jours
1 480 €HT / personne

Inscription individuelle à l’une des sessions programmées.

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Session dédiée

Une équipe

5 550 € HT / groupe

Tarif fixe par session. Jusqu’à 6 participants, aux dates choisies avec l’entreprise, dans vos locaux ou à distance.

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Programme personnalisé

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Sur devis

Une formation adaptée aux objectifs, au niveau de l’équipe et aux cas d’usage de l’entreprise.

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Prochaines sessions

Dates Lundi 23 novembre 2026 – mardi 24 novembre 2026
FormatVisioconférence uniquement
Tarif1 480 € HT par personne
Places5 places restantes
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