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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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Découvrez les pièges courants à contourner pour un pilotage pédagogique efficace en avril 2026. Conseils pratiques pour optimiser la gestion de votre établissement de formation.
Ne laissez pas ce retard s'accumuler
Sans maîtrise de Haystack, vos pipelines RAG produisent des résultats imprécis, exposant vos applications IA à des hallucinations et une perte de fiabilité utilisateur.
65 % des échecs en moteurs de recherche IA proviennent d'une mauvaise implémentation du retrieval, coûtant en moyenne 45 000 € par projet en refontes et pertes d'exploitation.
Chaque mois sans expertise Haystack, une équipe perd 25 % de productivité en développement, retardant les lancements et menaçant la compétitivité business face aux rivaux IA avancés.
Les ingénieurs et data scientists risquent l'obsolescence professionnelle, tandis que les entreprises subissent une érosion rapide de leur avantage concurrentiel.
La formation Maîtriser Haystack : Construisez votre moteur de recherche IA personnalisé 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.
Pour garantir la qualité de la formation Maîtriser Haystack : Construisez votre moteur de recherche IA personnalisé, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :
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.
L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Maîtriser Haystack : Construisez votre moteur de recherche IA personnalisé s'effectue à travers :
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.
Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.
Présentation du framework Haystack et des enjeux du RAG. Panorama des moteurs de recherche modernes. Installation de Haystack et de ses dépendances. Exploration de la documentation et des cas d’usage. Mise en place d’un mini-projet de test.
Structure des documents dans Haystack, format d’ingestion, preprocessing et nettoyage. Indexation de corpus dans Elasticsearch, FAISS & autres backends vectoriels. Construction d’un pipeline Haystack modulaire (Retriever, Reader, Generator). Démonstration d’un cas concret : FAQ interne.
Choix et intégration de modèles NLP avancés (retrievers, générateurs). Gestion de l’API REST Haystack (OpenAPI/Swagger, endpoints personnalisés). Connexion de frontends : Streamlit, React, widgets Python. Suivi, optimisation des performances, mesures de pertinence (EM, F1, NDCG...). Bonnes pratiques de déploiement et de scalabilité.
Public
Développeurs, data scientists, ingénieurs IA souhaitant intégrer des moteurs de recherche avancés ou des fonctionnalités RAG dans leurs applications
Prérequis
Connaissances solides en Python, notions de base en NLP et machine learning, expérience avec les API REST et les bases de données
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