Formation LLM : RAG et agents IA

Description

Cette formation RAG, LLM et agents IA vous permettra de concevoir et développer des applications d’IA générative robustes, pertinentes et exploitables en production.

Vous apprendrez à dépasser les limites des LLM “bruts” en combinant recherche sémantique, bases de données vectorielles, pipelines RAG et agents IA, afin de construire des systèmes capables de raisonner, d’agir et de s’adapter à vos données métiers.

Pendant 3 jours, vous apprendrez à :

• Comprendre le fonctionnement et les limites des LLM
• Concevoir une architecture RAG adaptée à des cas réels
• Mettre en place une recherche sémantique basée sur des embeddings
• Construire un pipeline RAG complet et optimisé
• Implémenter un chatbot IA connecté à une base documentaire
• Créer et intégrer des agents IA capables de raisonnement et d’action
• Structurer des applications IA maintenables et évolutives

Public

Cette formation s'adresse aux développeur·euse·s, data scientists et ingénieur·e·s en intelligence artificielle souhaitant comprendre comment fonctionnent réellement les architectures RAG, comment les implémenter proprement et comment aller plus loin avec des agents IA modulaires.

Ils témoignent

Les objectifs

• Concevoir une architecture RAG adaptée à un besoin métier
• Mettre en œuvre une recherche sémantique avec des embeddings
• Implémenter un pipeline RAG complet avec LlamaIndex
• Orchestrer des flux IA complexes avec LangGraph
• Développer et intégrer des agents IA dans une application existante
• Structurer une application IA générative maintenable et scalable

Pré-requis

• Connaissances de base en programmation (Python recommandé)
• Ordinateur portable à apporter

Le programme de la formation LLM : RAG et agents IA

Jour 1 : Fondamentaux des LLM et architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation)

• Comprendre les bases de l’IA générative
  • Évolution des modèles d’IA et limites des LLM
  • Notions clés : token, hyperparamètres et couches
• Panorama des grands modèles de langage
  • Analyse de GPT, Bert et LLaMA
  • Premières expérimentations avec des LLM via Jupyter Lab
• Introduction à l’architecture RAG
  • Principe du Retrieval-Augmented Generation
  • Bases de données vectorielles et recherche sémantique
  • Rôle des embeddings dans une application IA

Mises en pratique :

• Vectorisation d’un dataset HuggingFace
• Construction d’un premier modèle sémantique

Jour 2 : Construire une application RAG complète et performante

• Conception d’un pipeline RAG
  • Pipeline ingestion → vectorisation → requête → génération
  • Optimisation des performances et de la qualité des réponses
• Implémentation avec LlamaIndex
  • Indexation de documents
  • Requêtes sémantiques avancées
• Orchestration avec LangGraph
  • Création de workflows IA complexes
  • Gestion des flux de données et des dépendances

Mises en pratique :

• Création d’un chatbot RAG connecté à une base documentaire
• Implémentation d’un pipeline LangGraph fonctionnel

Jour 3 : Agents IA et architectures RAG avancées

• Introduction aux agents IA
  • Différence entre LLM, RAG et agents autonomes
  • Définition et applications dans les architectures RAG
• Création d’agents avec smolagents
• Intégration agents + RAG
  • Construction d’agents IA personnalisés
  • Architectures modulaires
  • Coordination entre recherche, décision et action

Mises en pratique :

• Intégration d’un agent dans une application RAG existante
• Développement d’un agent IA capable de raisonner et d’agir

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Formateurs

Daouda DIOP

Daouda est docteur-ingénieur en optique et vision par ordinateur. Il a forgé son expertise dans la fibre optique, l'astronomie aérospatiale et le développement d'algorithmes de computer vision pour véhicules autonomes.

Sa maîtrise de C++, Matlab, Python et des technologies comme Hadoop, Spark, SQL et Power BI, acquise notamment lors de sa thèse dont une partie concerne le synchrotron, fait de lui un formateur d’exception.

Que ce soit à l'université ou en milieu professionnel, Daouda forme des data engineers et des data analysts, adaptant ses cours à son public avec des projets concrets. Il sait capter l’attention en mêlant théorie et pratique, permettant aux stagiaires d’appliquer Spark sur des cas réels, comme l’analyse de données événementielles sur un datalake Azure.

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