Formation RAG – Niveau 2 : Pipelines, Vectorisation & Évaluation

Objectifs de la formation

• Concevoir une architecture RAG avancée adaptée aux usages professionnels.
• Mettre en place des pipelines RAG robustes et maintenables.
• Comprendre et maîtriser la vectorisation des données (embeddings).
• Évaluer la qualité, la pertinence et la fiabilité des réponses RAG.
• Optimiser les performances d’un système RAG en environnement métier.

Public visé

• Responsables IT, data ou transformation digitale.
• Chefs de projet IA ou data.
• Consultants IA et data.
• Responsables qualité, conformité, documentation.
• Toute personne ayant déjà mis en place ou utilisé un RAG simple.

Pré-requis

• Connaissances des principes de l’IA générative.
• Avoir suivi un module RAG – Initiationou expérience équivalente.
• Compréhension des documents et bases de connaissances internes.
• Aucun développement avancé requis (approche fonctionnelle et méthodologique).

Contenu de la formation

1. Rappels et montée en complexité du RAG

• Limites des systèmes RAG simples.
• Problématiques de précision et de cohérence.
• Enjeux de passage à l’échelle.
• Cas d’usage nécessitant un RAG avancé.

2. Architecture d’un pipeline RAG avancé

• Découpage des étapes du pipeline RAG.
• Chaînage ingestion → indexation → recherche → génération.
• Rôle des composants dans la fiabilité globale.
• Organisation modulaire du pipeline.

3. Vectorisation des données (embeddings)

• Principe des embeddings sémantiques.
• Choix des modèles d’embeddings selon les usages.
• Impact de la vectorisation sur la qualité des réponses.
• Bonnes pratiques de cohérence et homogénéité.

4. Préparation avancée des documents

• Découpage intelligent des contenus (chunking).
• Granularité optimale des données.
• Gestion des métadonnées.
• Versioning des documents sources.

5. Recherche et récupération avancée

• Recherche sémantique vs recherche hybride.
• Filtrage par métadonnées.
• Pondération et hiérarchisation des résultats.
• Gestion du bruit informationnel.

6. Génération augmentée et contrôle des réponses

• Interaction entre contexte récupéré et génération.
• Limitation des hallucinations.
• Gestion des conflits de sources.
• Structuration des réponses finales.

7. Évaluation des performances du RAG

• Indicateurs de qualité des réponses.
• Pertinence, exactitude et complétude.
• Méthodes d’évaluation manuelle et semi-automatisée.
• Analyse des écarts et erreurs.

8. Amélioration continue et optimisation

• Boucles d’amélioration des pipelines.
• Ajustement des paramètres d’indexation.
• Ré-entraînement ou mise à jour des embeddings.
• Suivi de la performance dans le temps.

9. Sécurité, gouvernance et conformité

• Gestion des accès aux données vectorisées.
• Protection des informations sensibles.
• Traçabilité des sources utilisées.
• Conformité RGPD et gouvernance documentaire.

10. Cas pratiques professionnels

• Conception d’un pipeline RAG avancé.
• Vectorisation d’un corpus documentaire réel.
• Tests de recherche et génération.
• Évaluation et optimisation du système mis en place.

Méthodes pédagogiques

• Apports théoriques structurés.
• Schémas d’architecture RAG.
• Études de cas professionnels.
• Ateliers pratiques guidés.

Moyens pédagogiques

• Supports pédagogiques dédiés au RAG avancé.
• Corpus documentaires anonymisés.
• Exemples de pipelines et architectures.
• Fiches méthodologiques d’évaluation.

Modalités d’évaluation

• Évaluation des connaissances par questionnaire.
• Analyse d’un pipeline RAG conçu par le stagiaire.
• Validation de la capacité à évaluer et améliorer un RAG.
• Attestation de fin de formation remise au stagiaire.