Formation créer un assistant IA sur vos données avec le RAG

Description

En bref

• En 2 jours, vous concevez un assistant IA (RAG) branché sur vos propres documents. En clair, il répond à partir de vos sources, et non des seules connaissances générales d’un LLM.
• D’abord, vous comprenez les LLM et leurs limites. Ensuite, vous maîtrisez l’architecture RAG : vectorisation, retrieval, génération.
• Par ailleurs, vous préparez vos données et construisez un pipeline, avec ou sans code.
• Surtout, vous apprenez à fiabiliser les réponses, à réduire les hallucinations et à sécuriser les données (RGPD).
• Enfin, vous ouvrez l’assistant vers l’agentic RAG et sa mise en production.
• Niveau intermédiaire à expert ; une voie low-code est prévue pour les non-développeurs.

Ce que vous allez apprendre

Créer un assistant IA sur vos données avec le RAG : des réponses fiables, ancrées dans vos documents

Les grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT, Gemini ou Mistral savent rédiger et répondre. Toutefois, ils ignorent le contenu de votre entreprise et peuvent inventer des réponses. Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) résout ce problème : il connecte un LLM à vos propres sources (procédures, FAQ, catalogues, contrats) pour produire des réponses pertinentes, sourcées et actualisées. Ainsi, en deux jours, vous apprenez à concevoir, fiabiliser et sécuriser un assistant IA branché sur vos données, des fondamentaux jusqu’à l’agentic RAG.

La formation est opérationnelle et illustrée de cas concrets. Elle s’inscrit dans l’écosystème IA du CIDFP : pour aller plus loin côté automatisation, voir notre formation créer un agent IA et notre formation n8n automatisation IA.

Jour 1 — Des LLM au RAG : comprendre et concevoir

Module 1 — LLM : forces, limites et pourquoi le RAG

D’abord, posons les bases techniques indispensables à un assistant fiable.

• Fonctionnement d’un LLM : tokens, contexte, embeddings, température
• Les limites : connaissances figées, absence de sources, hallucinations
• Le principe du RAG : augmenter un LLM avec vos données
• Panorama des LLM et de leurs modes d’accès (API, cloud, local)

Atelier : tester les limites d’un LLM généraliste sur des questions « métier ».

Module 2 — L’architecture d’un système RAG

Ensuite, découvrons les trois briques qui transforment un LLM en assistant sur vos données.

• L’encodage (vectorisation) : représenter le sens des documents
• La base vectorielle : stocker et retrouver l’information
• La récupération (retrieval) : le « File Retriever » et la recherche sémantique
• La génération : produire une réponse contextualisée

Atelier : schématiser le pipeline RAG d’un cas d’usage de votre choix.

Module 3 — Préparer et qualifier ses données

En effet, la qualité des réponses dépend d’abord de la qualité des sources.

• Ingérer des formats variés : PDF, e-mails, tableurs, pages web
• Nettoyer, structurer et découper les documents (chunking)
• Ajouter des métadonnées pour améliorer la pertinence
• Organiser un corpus évolutif et maintenable

Atelier : préparer un petit corpus documentaire prêt à vectoriser.

Jour 2 — Construire, fiabiliser et déployer

Module 4 — Construire le pipeline RAG

Place à la pratique : assembler les composants, avec ou sans code selon votre profil.

• Frameworks et outils : LangChain, Haystack, bases vectorielles
• Options « low-code » : connecter sources et LLM via des plateformes d’automatisation
• Construire le prompt et gérer le contexte transmis au LLM
• Première version fonctionnelle d’un assistant

Atelier : monter un assistant RAG de bout en bout sur le corpus préparé.

Module 5 — Évaluer, fiabiliser et sécuriser

Objectif : passer d’une démo à un assistant de confiance.

• Évaluer la qualité du retrieval et des réponses
• Réduire les hallucinations : meilleures sources, garde-fous, citations
• Confidentialité des données : politiques des fournisseurs, comptes entreprise, RGPD
• Choisir une architecture adaptée à la sensibilité de vos données

Atelier : grille d’évaluation et test de régression sur des questions pièges. Pour approfondir la conformité, voir notre formation risques IA et notre formation gouvernance de l’IA.

Module 6 — Vers l’agentic RAG et la mise en production

Enfin, ouvrons l’assistant sur des actions et inscrivons-le dans la durée.

• De RAG à l’agentic RAG : agents, orchestration, appels d’outils
• Connecter l’assistant à des applications (messagerie, tableur, métier)
• Mise en production : coûts, latence, supervision et mises à jour
• Feuille de route d’industrialisation

Atelier : esquisser le plan de déploiement d’un assistant dans votre contexte.

Évaluation et validation des acquis

Les acquis sont évalués en continu par les ateliers, un projet fil rouge et un quiz final. Par ailleurs, une attestation de fin de formation est remise à chaque participant. Pour exploiter des corpus documentaires sans code, voir aussi notre formation NotebookLM.

Options intra et sur-mesure

Cette formation se décline en session inter-entreprises, en intra dans vos locaux et en version sur-mesure. Dans ce dernier cas, elle est construite à partir de vos propres données et cas d’usage. Pour situer l’IA dans votre organisation, consultez notre lexique de l’intelligence artificielle.