Applications d'IA générative : RAG et systèmes agentiques
Code Formation: 7105
| Ajouter aux favorisCompétence principale visée
Concevoir un assistant en s'appuyant sur une base documentaire d'entreprise et l'intégrer à un système agentique fiable et sécuriséObjectifs 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
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
