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Applications d'IA générative : RAG et systèmes agentiques

Code Formation: 7105

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Avec l'émergence de l'IA générative , les entreprises souhaitent valoriser ses données et documents internes, concevoir des applications adaptées à ses besoins métiers et intégrer ces solutions de manière fiable et sécurisée dans ses processus existants.
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60% de travaux pratiques, échanges techniques, démonstrations et exercices pratiques autour des RAG, des systèmes multi-agents et des protocoles MCP, incluant la sécurité et la fiabilité des applications d’IA générative.

Compétence principale visée

Concevoir un assistant en s'appuyant sur une base documentaire d'entreprise et l'intégrer à un système agentique fiable et sécurisé

Objectifs pédagogiques

  • Choisir l'approche d'IA générative adaptée au besoin : prompt enrichi, RAG, agent ou système multi-agents.

  • Concevoir et optimiser un RAG exploitant des documents complexes pour générer des réponses fiables et sourcées.

  • Concevoir des systèmes agentiques sécurisés, interopérables et fiables, intégrant outils, MCP, orchestration multi-agents et diagnostic des défaillances.

Public

  • Développeurs,
  • Data engineers,
  • NLP engineers

Prérequis

  • Connaissances en Python,
  • Notions sur les modèles de langage (LLM) et utilisation d'API web

JOUR 1 - ASSISTANTS DOCUMENTAIRES : CONSTRUIRE ET OPTIMISER UN RAG

PARTIE 1 - Limites des LLM & Paradigme RAG

  • Limites des LLM : 
    • hallucinations,
    • connaissances figées,
    • fenêtre de contexte limitée
  • Principe de l'apprentissage :
    • apprendre à partir d'exemples,
    • apprentissage supervisé et non supervisé,
    • données structurées et non structurées.
  • Choix d'approche :
    • prompt enrichi,
    • RAG,
    • agent ou affinage
    • critères de décision

TRAVAUX PRATIQUES - Premier assistant documentaire

  • Mise en place d'une chaîne RAG minimale sur un corpus fourni.

  • Analyse des passages retrouvés et des réponses produites.

PARTIE 2 - Optimiser la Recherche & la Génération

  • Documents complexes :
    • extraction de PDF multi-colonnes
    • extraction de tableaux.
  • Segmentation :
    • taille fixe,
    • découpage sémantique ou hiérarchique,
    • métadonnées.
  • Recherche hybride et ré-ordonnancement :
    • combinaison dense / lexicale
    • réévaluation des résultats.
  • Transformation de requête :
    • reformulation
    • expansion des questions.
  • Génération ancrée :
    • réponses fondées sur les sources,
    • citations et gestion du hors-périmètre.
  • Mesure :
    • comparaison de configurations par la fidélité des réponses,
    • limites de la mesure automatique.
  • Démonstration :
    • effet de la segmentation sur les passages retrouvés

TRAVAUX PRATIQUES - Optimiser la chaîne documentaire

  • Ingestion de documents complexes et comparaison de stratégies de segmentation

  • Mise en œuvre de la recherche hybride, du ré-ordonnancement et de la transformation de requête

  • Mesure comparative des réponses avant et après optimisation

 

JOUR 2 SYSTÈMES AGENTIQUES : OUTILS, SÉCURITÉ ET ORCHESTRATION MULTI-AGENTS

PARTIE 3 - Agents, MCP & Sécurité par Conception

  • Principe d'un agent :
    • boucle de raisonnement et d'action,
    • appel d'outils.
  • Protocole MCP :
    • standard de connexion entre agents et outils,
    • écriture d'un serveur
  • Injection de prompt :
    • détournement par les documents,
    • les résultats d'outils ou les descriptions d'outils.
  • Sécurité par conception :
    • limiter le cumul d'accès aux données sensibles,
    • lecture de contenus non fiables 
    • capacité d'action.
  • Démonstration : détournement d'un agent par un contenu piégé

TRAVAUX PRATIQUES - Exposer le RAG via MCP et sécuriser l'agent

  • Exposition de l'assistant de la veille comme serveur MCP et construction d'un agent qui l'utilise

  •  Tentative de détournement puis reconfiguration du périmètre de l'agent

PARTIE 4 - Orchestration Multi-agents & Fiabilité

  • Workflows et agents :
    • enchaînement,
    • routage,
    • parallélisation,
    • boucle de correction
  • Design pattern orchestrateur-travailleurs :
    • délégation à des sous-agents
    • synthèse des résultats
  • Principes éprouvés :
    • sous-agents en lecture,
    • action centralisée,
    • délégation clairement spécifiée
  • Pertinence du multi-agent :
    • gains,
    • coûts
    • tâches adaptées
  • Défaillances et contrôle :
    • causes typiques d'échec,
    • critères d'arrêt,
    • validation humaine,
    • traces d'exécution
  • Interopérabilité :
    • positionnement du protocole A2A face à MCP
  • Démonstration :
    • orchestration de sous-agents
    • lecture de la trace d'exécution

TRAVAUX PRATIQUES - Système multi-agents

  • Construction d'un orchestrateur délégant à des sous-agents, dont l'un interroge le RAG via MCP

  • Boucle de correction et validation humaine avant action

  • Diagnostic d'une défaillance et restitution des choix d'architecture

Alternance d'échanges techniques, d'illustrations, de démonstrations commentées e de travaux pratiques Un support de cours sera remis à chacun des participants
Evaluation des acquis de formation
Evaluation des acquis des apprenants réalisée en fin de formation, par un questionnaire contextualisé.
Taux de réussite

94.3% des apprenants ont acquis la compétence principale visée

Résultat obtenu pour 177 participants évalués ayant suivi une formation dans la thématique sur les 5 dernières années

Évaluation de la satisfaction

Evaluation du ressenti des participants en fin de formation (Niveau 1 KIRKPATRICK)

Résultats de l’évaluation

Le niveau de satisfaction globale est évalué à 4.3/5 par les participants.

Evaluations réalisées auprès des 199 participants ayant suivi une formation dans la thématique sur les 5 dernières années

Actualisée le 24-09-2026