La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation Formation Agentic RAG 2026 - Maîtriser les agents IA autonomes sont : Bases en Python, notions d'embeddings et de LLMs comme GPT. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation Agentic RAG 2026 - Maîtriser les agents IA autonomes est disponible en présentiel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation Agentic RAG 2026 - Maîtriser les agents… | Learni

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

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Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Agentic RAG 2026 - Maîtriser les agents IA autonomes est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Formation Agentic RAG 2026 - Maîtriser les agents IA autonomes, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation Agentic RAG 2026 - Maîtriser les agents IA autonomes s'effectue à travers :

En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Objectifs de la formation

Maîtriser les fondamentaux d'Agentic RAG pour des agents IA professionnels

Développer des workflows de retrieval augmentés autonomes en entreprise

Implémenter des agents intelligents avec outils comme LangChain et LlamaIndex

Concevoir des chaînes de raisonnement agentiques certifiantes et scalables

Optimiser les performances RAG pour des applications 2026 performantes

Intégrer Agentic RAG dans des projets réels avec vector databases

Acquérir des compétences certifiantes en agents IA pour booster sa carrière

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux Agentic RAG 2026 : environnement et premiers agents autonomes (LangChain, Pinecone)

Installation rapide de l'environnement Agentic RAG avec Python et bibliothèques clés comme LangChain, LlamaIndex, prise en main des embeddings OpenAI et vector stores Pinecone ou FAISS, création de votre premier agent simple qui retrieve et génère des réponses contextuelles, exercices pratiques sur des datasets d'entreprise, tests de chaining pour des tâches autonomes, production d'un prototype basique avec documentation complète pour valider vos acquis immédiats.

Module 2Architectures Agentic RAG 2026 : workflows avancés et outils collaboratifs (CrewAI, outils multi-agents)

Exploration des architectures agentiques multi-agents pour RAG 2026, configuration de workflows avec CrewAI et AutoGen, intégration de tools externes comme search engines et APIs métier, développement d'agents qui planifient, délèguent et itèrent sur des requêtes complexes, cas concrets d'entreprise comme analyse de documents internes, exercices collaboratifs en binôme pour simuler des scénarios réels, optimisation des prompts pour raisonnement fiable, livrable d'un système RAG agentique fonctionnel prêt à scaler.

Module 3Déploiement Agentic RAG 2026 : optimisation et production (Docker, monitoring, évaluation)

Déploiement en production d'agents Agentic RAG avec Docker et Streamlit pour interfaces utilisateur, mise en place de monitoring avec LangSmith et évaluation des performances via RAGAS metrics, optimisation des coûts et latence pour environnements 2026, exercices sur tuning des retrievers hybrides et reranking, cas d'usage business comme chatbots intelligents d'entreprise, finalisation du projet fil rouge avec tests end-to-end, remise de code source optimisé et plan de maintenance pour une adoption immédiate en équipe.