Formation : Créer un assistant IA sur vos données avec le RAG

Formation pratique - 3j - 21h00 - Réf. ARG
Prix : 2010 € H.T.

Créer un assistant IA sur vos données avec le RAG



Nouvelle formation

Cette formation immersive et opérationnelle permet de concevoir un assistant IA capable d’interroger des données métier grâce au Retrieval-Augmented Generation (RAG). À travers une approche 100 % pratique orientée « Vibe Coding », les participants construisent progressivement un système fonctionnel intégrant recherche vectorielle, recherche hybride et optimisation des réponses.


INTER
INTRA
SUR MESURE

Formation pratique en présentiel ou à distance
Disponible en anglais, à la demande

Réf. ARG
  3j - 21h00
2010 € H.T.




Cette formation immersive et opérationnelle permet de concevoir un assistant IA capable d’interroger des données métier grâce au Retrieval-Augmented Generation (RAG). À travers une approche 100 % pratique orientée « Vibe Coding », les participants construisent progressivement un système fonctionnel intégrant recherche vectorielle, recherche hybride et optimisation des réponses.


Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
Construire un assistant IA capable de répondre à partir d’un corpus documentaire métier
Mettre en œuvre une architecture RAG intégrant Embeddings et recherche vectorielle
Optimiser la pertinence des réponses grâce à la recherche hybride et au Prompt Engineering
Définir une stratégie d’industrialisation et d’évolution d’un système RAG

Public concerné
Développeurs, ingénieurs, data analysts, consultants techniques et professionnels souhaitant concevoir des assistants IA exploitant des données internes ou documentaires.

Prérequis
Connaissances de base en développement web JavaScript ou
TypeScript
. Aucune connaissance préalable en intelligence artificielle n’est requise.

Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.

Programme de la formation

1
Concevoir un premier assistant IA basé sur des documents

  • Comprendre les principes du Retrieval-Augmented Generation et ses cas d’usage
  • Mettre en place une interface de dialogue connectée à un modèle de langage
  • Charger et préparer un corpus documentaire exploitable par un assistant IA
  • Découvrir les mécanismes de découpage des données et de préservation du contexte
Travaux pratiques
Création d’un premier assistant capable de répondre à partir d’un corpus documentaire simple.

2
Structurer les données et mettre en œuvre la recherche vectorielle

  • Comprendre le principe des Embeddings et de la similarité sémantique
  • Mettre en place une recherche vectorielle adaptée à un corpus métier
  • Régler les paramètres de recherche tels que la taille des chunks et le top-k
  • Identifier les limites fonctionnelles d’un système RAG de base
Travaux pratiques
Amélioration de la qualité des réponses par ajustement des paramètres de recherche.

3
Améliorer la pertinence des réponses avec le Prompt Engineering

  • Comprendre le rôle du prompt dans un système RAG
  • Structurer un prompt augmenté avec contraintes et contextualisation
  • Analyser les cas d’échec et les réponses imprécises ou incomplètes
  • Mettre en œuvre des stratégies d’amélioration de la qualité des réponses
Travaux pratiques
Optimisation des prompts et analyse comparative des résultats obtenus.

4
Mettre en œuvre une recherche hybride performante

  • Comprendre les principes de la recherche lexicale et du moteur BM25
  • Comprendre les principes de la recherche lexicale et du moteur BM25
  • Combiner recherche vectorielle et recherche par mots-clés
  • Identifier les bénéfices et limites des approches hybrides
  • Découvrir les principes du RAG itératif pour enrichir les réponses
Travaux pratiques
Implémentation d’une recherche hybride et mesure des gains de pertinence.

5
Exploiter les données réelles dans un assistant IA

  • Intégrer des données métier issues de sources réelles et hétérogènes
  • Découvrir les principes des données structurées et du StructRAG
  • Connecter un assistant IA à une base de données simple
  • Identifier les contraintes techniques liées aux données d’entreprise
Travaux pratiques
Construction d’un assistant IA connecté à un jeu de données métier.

6
Structurer une démarche d’industrialisation d’un RAG

  • Identifier les limites d’un prototype et les besoins d’industrialisation
  • Évaluer les enjeux de performance, qualité et sécurité des réponses
  • Définir une stratégie d’évolution progressive d’un assistant IA
  • Construire une feuille de route d’amélioration et de déploiement
Travaux pratiques
Elaboration d’une roadmap opérationnelle pour industrialiser un projet RAG.


Dates et lieux
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Classe à distance

Dernières places
Date garantie en présentiel ou à distance
Session garantie

CLASSE À DISTANCE
2026 : 28 sep., 30 nov.

PARIS LA DÉFENSE
2026 : 21 sep., 23 nov.



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