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 - Développer des agents IA autonomes sont : Maîtrise Python, notions LLMs, RAG basique et APIs vectorielles. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

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

Formation Agentic RAG - Développer des agents IA… | 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 - Développer des 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 - Développer des 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 - Développer des 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 Agentic RAG pour créer des agents IA professionnels autonomes

Développer des architectures multi-agents certifiantes en entreprise

Implémenter des workflows intelligents avec outils LangChain LlamaIndex

Optimiser la précision des réponses via retrieval adaptatif dynamique

Concevoir des systèmes Agentic RAG scalables pour production 2026

Évaluer et déployer des agents IA sécurisés en contexte business

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux Agentic RAG : concepts et environnement (LangChain, vector stores)

Plongez dans les principes Agentic RAG pour booster les LLMs avec des agents décisionnels, installez l'environnement via Poetry et Docker, configurez des embeddings avec HuggingFace et Pinecone, réalisez vos premiers retrievals augmentés, testez des agents simples sur cas d'entreprise réels comme Q&A intelligent, produisez un prototype fonctionnel avec métriques de précision initiales.

Module 2Architecture Agentic RAG : outils multi-agents et raisonnement (LlamaIndex, CrewAI)

Concevez des architectures Agentic RAG hybrides pour tâches complexes, intégrez LlamaIndex pour indexation avancée et CrewAI pour orchestration multi-agents, développez des outils personnalisés de routing et fallback, appliquez sur datasets business volumineux, générez des workflows autonomes qui décident actions retrieval ou génération, validez avec exercices pratiques et diagrammes livrables.

Module 3Implémentation Agentic RAG : workflows avancés et outils (ReAct, planification hiérarchique)

Implémentez des agents Agentic RAG avec patterns ReAct et planification multi-étapes, codez des tool-calling dynamiques vers APIs externes et bases vectorielles, optimisez les prompts pour raisonnement en chaîne, traitez des cas concrets comme analyse de documents entreprise ou recherche sémantique, déboguez en live avec observabilité LangSmith, remettez un agent complet fonctionnel testé.

Module 4Optimisation Agentic RAG : évaluation et tuning (RAGAS, fine-tuning adaptatif)

Évaluez la performance Agentic RAG via frameworks RAGAS et benchmarks personnalisés, mesurez faithfulness et answer relevance sur vos projets, appliquez du reranking hybride et query rewriting intelligent, fine-tunez des retrievers avec LoRA sur données entreprise, réduisez hallucinations de 50% en pratique, produisez rapports d'optimisation et pipelines automatisés prêts production.

Module 5Déploiement Agentic RAG 2026 : scalabilité et sécurité (FastAPI, Kubernetes, monitoring)

Déployez des systèmes Agentic RAG en production via FastAPI et Docker Compose, scalez avec Kubernetes et Ray Serve pour charges massives, intégrez sécurité RAG avec guards et rate-limiting, monitorez en temps réel via Prometheus Grafana, testez end-to-end sur scénarios business critiques, finalisez votre projet fil rouge avec déploiement cloud et certificat compétences.