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 - Construire des agents IA autonomes sont : Maîtrise de Python, notions de LLMs, embeddings et vector databases. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

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

Formation Agentic RAG - Construire 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 - Construire 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 - Construire 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 - Construire 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 les principes d'Agentic RAG pour des systèmes IA professionnels certifiants

Développer des agents autonomes intégrant retrieval et génération avancés

Concevoir des workflows agentiques avec outils comme LangGraph et CrewAI

Implémenter des RAG multi-agents pour résoudre des cas d'entreprise complexes

Optimiser les performances et la fiabilité des agents IA en production

Déployer des applications Agentic RAG scalables et sécurisées

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux Agentic RAG : architecture et retrieval intelligent (LangChain, embeddings)

Immersion dans les bases d'Agentic RAG via installation d'environnements Python avec LangChain et LlamaIndex, exploration des embeddings pour une recherche sémantique précise sur des datasets d'entreprise, mise en place de pipelines RAG classiques évoluant vers des agents simples, exercices pratiques sur des cas réels comme la Q&A automatisée, création d'un premier agent réactif avec outils de routing, production d'un prototype fonctionnel testé en live pour valider les compétences professionnelles.

Module 2Conception d'agents : workflows et outils collaboratifs (LangGraph, CrewAI)

Plongée dans la modélisation d'agents autonomes utilisant LangGraph pour des graphs d'exécution dynamiques, configuration de CrewAI pour orchestrer des multi-agents spécialisés en recherche et synthèse, ateliers pratiques sur des scénarios business comme l'analyse de documents juridiques, intégration de vector stores comme Pinecone pour un retrieval hybride, développement d'un agent fil rouge capable de décomposer des tâches complexes, debug et optimisation en temps réel avec retours formateur pour une maîtrise certifiante.

Module 3Avancé Agentic RAG : multi-agents et intégrations API (OpenAI, vector DB)

Déploiement de systèmes multi-agents interconnectés via APIs OpenAI et Anthropic, exploration de techniques de reranking et self-reflection pour réduire les hallucinations, cas pratiques sur l'automatisation de support client avec retrieval en temps réel depuis Weaviate, exercices collaboratifs pour simuler des flux d'entreprise critiques, implémentation de guardrails éthiques et monitoring des performances, finalisation du projet fil rouge avec métriques d'évaluation concrètes, valorisant directement les compétences en entreprise.

Module 4Optimisation et déploiement Agentic RAG : scaling et production (Docker, monitoring)

Focus sur l'optimisation des coûts et latences avec caching avancé et batching intelligent, conteneurisation via Docker pour un déploiement cloud-ready sur AWS ou Vercel, mise en place de monitoring avec LangSmith pour tracer les décisions agentiques, tests de robustesse sur charges élevées et scénarios d'échec, ateliers de production d'un MVP déployé live accessible aux participants, revue de code pair-à-pair et plan de maintenance, assurant une transition fluide vers des usages professionnels certifiants et scalables.