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Formation « Implémenter l’architecture RAG pour l’IA générative »
Implémenter l'architecture RAG pour ancrer les réponses de l'IA
Publié le 11 septembre 2026
L'architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) est fondamentale pour fiabiliser l'IA : elle permet d'améliorer les réponses des IA génératives (LLM) et des agents IA en utilisant des documentations fiables.
Comprendre le RAG et savoir implémenter un pipeline de bout en bout est une compétence utile pour les entreprises de toutes tailles. Les cas d'usage du RAG sont nombreux : créer des chatbots de support client, améliorer les capacités des agents IA, synthétiser des données métier complexes...
La formation RAG vous accompagne dans la maîtrise de cette architecture. Elle s'adresse aussi bien aux développeurs et développeuses informatiques qu'aux product builders no-code en charge de la configuration d'un RAG ou d'un chatbot.
Au-delà des aspects techniques, nous aborderons les problématiques associées à l'utilisation du RAG dans un contexte professionnel : respect du RGPD et de l'AI Act, sécurité informatique, monitoring du système, optimisation des coûts.
Durée
2 jours
Modalités
À distance (présentiel possible en intra-entreprise)
Au maximum 6 participants
Prix
1000€ HT (1200€ TTC) par participant
Sur devis en intra-entreprise
Prochaines sessions
Programme de la formation
- Description du fonctionnement de l'IA générative et de la problématique des hallucinations
- Présentation du principe général de l'architecture RAG, combinant IA générative LLM et moteur de recherche
- RAG dans l'industrie - démonstration de solutions fondées sur le principe du RAG : base de connaissances d'entreprise, chatbots de support client...
- Panorama d'outils pour implémenter le RAG et de solutions commerciales clé-en-main
- Mise en pratique : création d'un RAG simple (deux étapes, détection de mots-clés)
- Notions clés pour RAG sémantique : embeddings, apprentissage de représentation, métriques de distance, stores vectoriels, indexation d'embeddings
- Mise en pratique : création d'un RAG sémantique (deux étapes, recherche sémantique)
- Ouverture : RAG agentique, outils d'observation pour les agents IA, RAG sur des données spécifiques (code informatique, images...)
- Législation applicable au RAG - RGPD, AI Act, propriété intellectuelle
- Préparer les données pour le RAG : ingestion, chunking
- Choisir les sources de données et sécuriser le RAG : rate limiting, whitelisting, guardrails, résistance aux injections de prompt et au tiércé létal des agents
- Évaluer la qualité d'un RAG à l'aide de métriques standardisées et mise en place du monitoring
- Techniques d'optimisation du pipeline RAG : reranking, combinaison d'approches
- Autres techniques et outils pour la recherche de documents textuels (FTS, BM25, vecteurs creux, tf-idf, ElasticSearch...)
- Mise en pratique : évaluation et optimisation du RAG sémantique
- Déploiement d'un RAG sous forme de chatbot, de serveur MCP ou d'API
Le programme s'étend sur 2 jours. La première journée présente les cas d'usage du RAG en entreprise, les outils pour créer un RAG, jusqu'à aboutir à une première implémentation. La seconde journée aborde les architectures RAG avancées et les contraintes à prendre en compte pour le déploiement d'un RAG en entreprise.
Notre approche pédagogique alterne apports méthodologiques et ateliers pratiques guidés. À l'issue de la formation, vous repartez avec des exemples fonctionnels réutilisables dans vos projets.
Mise en pratique : configurer et déployer un pipeline RAG
Vous implémenterez un pipeline RAG de plus en plus sophistiqué, à l'aide d'un outil de création de workflow (Dify, n8n) ou de code (LangChain, LlamaIndex). Vous mettrez ensuite en place un véritable mécanisme de déploiement avec monitoring et évaluation du RAG.
Cette formation vise à rendre les développeurs et product builders no-code capables d'implémenter une architecture RAG de bout en bout, en allant de la compréhension des cas d'usage jusqu'au déploiement en production.
- Identifier les cas d’usage du RAG afin de saisir son intérêt en contexte d’entreprise, en s’appuyant sur une compréhension du principe de fonctionnement de l’intelligence artificielle générative, des moteurs de recherche et de l’architecture RAG.
- Créer un flux de traitement RAG, afin d’améliorer la qualité des réponses de l’IA générative dans un contexte métier, en utilisant une technologie appropriée.
- Évaluer une architecture RAG en mobilisant des métriques standard quantitative et qualitatives pour garantir la qualité des résultats.
- Optimiser une architecture RAG en fonction des résultats d’une évaluation, via des techniques avancées.
- Déployer un flux de traitement RAG dans un contexte d’entreprise, en tenant compte de la dimension non-déterministe des LLM.
Cette formation s'adresse aux analystes de données, développeurs et développeuses informatiques, ainsi qu'aux product builders no-code souhaitant maîtriser le RAG. Il n'est pas nécessaire de savoir programmer pour suivre la formation, le RAG peut être implémenté via une plateforme no-code (n8n, Dify...).
- Connaître les bases de l'utilisation d'un ordinateur et d'Internet
- Être en mesure d'utiliser des outils bureautiques : tableurs, traitement de texte, partage de fichiers sur le cloud
- Maîtriser les bases des LLM (IA générative) : prompting, activer la recherche sur Internet
- Avoir une expérience en entreprise d'au moins 3 mois (incluant l'alternance, les stages, le freelancing) afin de pouvoir raisonner sur des enjeux organisationnels
- Connaître les bases du protocole HTTP et savoir créer un serveur web simple ou déployer une API en no-code
- Avoir une maîtrise suffisante de l'anglais pour lire les documentations techniques
- Disposer du matériel technique nécessaire au bon déroulement de l’épreuve à distance : ordinateur, pièce isolée, caméra, microphone, connexion Internet haut débit stable.
Modalités d'évaluation
Projet implémentation d'un pipeline RAG pour l'IA générative - Évaluation sommative : suite à cette formation, un cahier des charges représentatif de l'activité d'implémentation de l'architecture RAG en entreprise vous sera présenté. Vous serez amenés à concevoir, implémenter et déployer un créer un pipeline RAG répondant aux objectifs visés et à rédiger une note de cadrage. Vous présenterez votre système RAG oralement devant un jury constitué de deux professionnels du domaine.
Évaluation formative : un suivi des mises en pratique et des QCM intermédiaires permettront de vérifier la bonne acquisition des compétences tout au long de la formation. Retrouvez les modalités d'évaluation détaillées sur notre page dédiée.
N'hésitez pas à nous appeler :
Votre formateur - Eric Burel
Eric Burel est ingénieur en informatique et mathématiques appliquées diplômé de l'ENSIMAG. Il est le co-fondateur de LBKE et a contribué à la création de plusieurs startups technologiques.
Eric est actif dans le domaine de l'intelligence artificielle générative en tant qu'ambassadeur IA et membre de la communauté LangChain.
Il contribue aussi à l'open source en tant que membre du collectif Devographics, qui organise les enquêtes annuelles "State of" JavaScript, React et AI.
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FAQ
-
Quelles technologies sont utilisées en formation ?
Nous recommandons la plateforme Dify, qui permet d'implémenter le RAG en no-code, tout en permettant aux développeurs de créer des plugins sur-mesure s'ils souhaitent concevoir des systèmes avancés. La plateforme n8n peut aussi être mobilisée, ainsi que les frameworks de code tels que LangChain et LLamaIndex sur demande du participant. -
Dois-je maîtriser l'IA générative et agentique pour cette formation ?
Il est nécessaire d'être familier avec le fonctionnement d'une plateforme d'IA générative grand public pour suivre cette formation. Nous rappelerons cependant le principe de fonctionnement d'un LLM au début de la formation, en particulier au regard de l'architecture RAG. -
Un abonnement à une plateforme IA (Claude, ChatGPT, Mistral...) est-il nécessaire ?
Non, LBKE peut vous fournir une clé d'API LLM valable le temps de la formation. -
Le RAG peut-il être auto-hébergé ?
Oui, le RAG est une architecture qui peut s'implémenter de différentes façons, par exemple via une plateforme no-code auto-hébergeable en open source (Dify, n8n) ou un framework de code (LangChain, LLamaIndex, Mastra en JavaScript...). Il est même possible d'aller jusqu'à héberger soi-même un LLM open source.
Ressources complémentaires
Se former à Dify
Ressources pour apprendre le framework mcp-use et créer des serveurs MCP et des MCP Apps. Lire la suite
Lexique complet de l'IA générative
Ne soyez plus surpris lorsque l'on vous parle de prompter un LLM pour construire un RAG ! Un lexique pour comprendre les mots-clés de l'IA générative. Lire la suite
Nous proposons des formations courtes dans le domaine du développement web fullstack et du développement LLM, à destination des développeurs JavaScript et Python.
Nous accompagnons aussi les dirigeants, cadres et managers techniques via des formations qui leur sont dédiées.