Parcours
Le formateur est ingénieur IA, avec une pratique récente de la conception et de l’industrialisation de systèmes RAG destinés à exploiter des données métier. Son parcours couvre notamment LangChain, les embeddings, les bases vectorielles, les modèles de langage et le déploiement d’API Python.
Cette formation s’adresse aux équipes techniques qui souhaitent dépasser les démonstrateurs conversationnels pour concevoir une application RAG structurée. L’intervenant peut aborder le découpage documentaire, la génération d’embeddings, la recherche vectorielle, la construction des prompts, l’évaluation des réponses et l’exposition du service via une API.
Le déroulé peut partir d’un jeu de documents représentatif de l’entreprise. Les participants construisent progressivement une chaîne RAG avec Python, LangChain, pgvector et FastAPI, puis examinent les critères utiles pour mesurer la pertinence, la fidélité et les limites des réponses générées.
Domaines d’expertise
- Architecture RAG
- LangChain
- Embeddings
- Recherche vectorielle
- pgvector
- Python
- FastAPI
- Évaluation de réponses LLM
Certifications et références
- Databricks Generative AI Engineer – Associate
- Dataiku MLOps / Generative AI Practitioner
Approche pédagogique
- 1Cadrage du cas d’usage et des sources documentaires
- 2Présentation des composants d’une architecture RAG
- 3Ateliers de développement progressifs avec Python
- 4Tests de retrieval et analyse de la qualité des réponses
- 5Mise en pratique de l’exposition par API
- 6Synthèse des choix d’industrialisation
Publics accompagnés
- Développeurs Python
- Ingénieurs IA
- Data scientists
- Équipes produit technique
Secteurs d’intervention
Ses 11 formations
Formation développement d’applications RAG avec LangChain
Développez des applications RAG capables de répondre à partir de données métier fiables et contextualisées.
Formation NLP appliqué aux données textuelles avec Python
Transformez des textes, logs ou documents en informations exploitables avec les méthodes du NLP.
Formation deep learning appliqué à la vision par ordinateur
Concevez et évaluez des modèles de vision par ordinateur pour extraire de l’information à partir d’images.
Formation MLOps et déploiement de modèles de machine learning
Passez du prototype data au service IA déployable, testable et maintenable.
Formation évaluation, sécurité et observabilité des LLM
Mesurez la qualité des réponses LLM et rendez les comportements de vos applications plus observables.
Formation conception et orchestration d’agents IA
Structurez des agents IA capables d’appeler des outils et d’exécuter des workflows métiers contrôlés.
Formation Git et GitHub pour équipes de développement
Adoptez des pratiques Git claires pour versionner, relire et intégrer le code au sein d’une équipe.
Formation machine learning avec Python pour équipes data
Construisez, évaluez et interprétez des modèles de machine learning adaptés à des problèmes métier concrets.
Formation Python pour l’analyse de données des analystes
Passez de fichiers de données bruts à des analyses reproductibles avec Python, Pandas et des visualisations utiles.
Formation prompt engineering avancé pour développeurs IA
Apprenez à concevoir des instructions précises, testables et adaptées à des applications IA professionnelles.
Formation Azure AI et IA générative pour équipes techniques
Développez des applications d’IA générative robustes avec Azure AI, LLM, RAG et architectures agentiques.
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