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Formation Self-RAG 2026 - Optimiser LLMs autonomes haute performance

Réf. : XSZ669
10 personnes max.
4400€ HT / par personne
−15% dès 2 pers.−30% dès 3 pers.−50% dès 5 pers.
Paiement en 3 fois · +150€/j en présentiel · +450€ avec passage de certification
4 journées
présentiel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser les algorithmes Self-RAG 2026 pour des LLMs auto-améliorants en formation professionnelle
  • Implémenter Self-RAG 2026 en Rust, Go et C++ pour booster les performances en entreprise
  • Développer des compétences certifiantes en optimisation de retrieval augmentée autonome
  • Concevoir des pipelines Self-RAG 2026 scalables et sécurisés pour applications critiques
  • Optimiser les coûts et la latence des systèmes IA via Self-RAG en contexte professionnel
  • Déployer des solutions Self-RAG 2026 prêtes pour la production en équipe
  • Évaluer l'impact business de Self-RAG 2026 dans une formation certifiante

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 — Paris, Lyon, Marseille — mais aussi à l'international, pour accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Sans maîtrise de Self-RAG 2026, vos LLMs perdent 50% en précision sur tâches complexes, gaspillant jusqu'à 3x plus de tokens selon benchmarks HuggingFace.

  • Les entreprises subissent des coûts cloud exorbitants, avec 70% des projets IA échouant en production d'après Gartner 2025.

  • Risque majeur de retard compétitif face aux géants adoptant déjà l'auto-amélioration RAG, stagnation carrière pour développeurs seniors.

  • Investissez dans cette formation avancée pour transformer ces pertes en gains exponentiels de performance et ROI.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

73%écart de productivité
×3coût de l'inaction

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux Self-RAG 2026 : architecture et implémentation initiale (Rust, embeddings vectoriels)

Découvrez les principes avancés de Self-RAG 2026 avec des exercices pratiques en Rust pour modéliser les boucles d'auto-évaluation, configurez des bases de connaissances vectorielles via FAISS et LanceDB, testez des retrievals adaptatifs sur datasets réels d'entreprise, produisez un prototype fonctionnel évaluable en fin de journée, analysez les métriques de précision et recall pour itérer rapidement.

Module 2Optimisation Self-RAG 2026 : raffinement dynamique (Go, critique reasoning)

Plongez dans les mécanismes de critique et raffinement en Go pour Self-RAG 2026, implémentez des agents auto-critiques sur LLMs comme Llama3, intégrez des outils de reranking avec ColBERT, simulez des scénarios de production à haute charge, générez des rapports de performance chiffrés, optimisez la latence sous 200ms via caching intelligent, validez sur cas concrets d'entreprise pour une montée en compétences immédiate.

Module 3Scalabilité Self-RAG 2026 : multi-agents et C++ (performances extrêmes, sharding)

Construisez des systèmes multi-agents Self-RAG 2026 en C++ pour ultra-haute performance, déployez sur Kubernetes avec sharding distribué, intégrez des accélérateurs GPU via CUDA, testez la résilience sous 10k QPS, analysez les bottlenecks avec profiling tools comme perf, produisez des livrables dockerisés prêts pour CI/CD, appliquez à des use-cases enterprise comme search engines intelligents.

Module 4Déploiement et monitoring Self-RAG 2026 : production sécurisée (hybride Rust/Go/C++)

Finalisez votre pipeline Self-RAG 2026 hybride en Rust, Go et C++ pour déploiement cloud/edge, configurez Prometheus et Grafana pour monitoring en temps réel, sécurisez avec chiffrement et rate-limiting, simulez A/B testing sur traffic réel, générez un dashboard custom de ROI, remettez un projet certifiant complet avec code source et docs, préparez l'intégration en équipe professionnelle.

Méthode d'évaluation

  • Évaluations pratiques quotidiennes sur prototypes Self-RAG 2026
  • Projet final certifiant avec déploiement en conditions réelles
  • Quiz avancés et peer-review pour valider compétences professionnelles

Méthode d'apprentissage

  • Apprentissage hands-on avec 70% de pratique sur Self-RAG 2026
  • Cas d'étude concrets d'entreprises leaders en IA
  • Méthodes agiles adaptées au niveau avancé
  • Support individualisé par experts certifiés Qualiopi

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Self-RAG 2026 - Optimiser LLMs autonomes haute performance 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 requis

Pour le bon déroulement de la formation Formation Self-RAG 2026 - Optimiser LLMs autonomes haute performance, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :

  • 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 Self-RAG 2026 - Optimiser LLMs autonomes haute performance 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.

Modalités et délais d'accès à la formation

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.

Avis vérifiés

Ils ont suivi nos formations

4,9 · +100 avis vérifiés
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

TomFormation AWS — Cloud Practitioner
★★★★★

« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

Eva CarpentierFormation LLM en Entreprise — Claude, ChatGPT, Mistral
★★★★★

« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »

NolanDWWM - Développeur Web et Web Mobile
★★★★★

« 😊👍 »

AmbreDWWM - Développement Web & Mobile React
★★★★★

« bien 👍 »

Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
★★★★★

« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »

MargotFormation Claude & ChatGPT — Comparatif et Cas d'Usage
★★★★★

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« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

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Notre méthode

La qualité de la formation, garantie à chaque étape

Avant, pendant, après : on cadre, on présente le formateur, on adapte le contenu et on mesure l'impact. Vous gardez la main du début à la fin.

Étape 1

Sélection rigoureuse du formateur

Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.

  • Triple validation : technique, pédagogique, sectorielle.
  • Note minimale 4,8/5 sur les 12 dernières sessions.
Étape 2

Vous rencontrez le formateur avant

Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.

  • Briefing live des objectifs et du contexte d'équipe.
  • Veto possible — on remplace gratuitement si besoin.
Étape 3

Contenu adapté à votre contexte

Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.

  • Cas pratiques issus de votre stack et de vos projets.
  • Programme co-écrit puis validé par votre équipe.
Étape 4

Suivi qualité continu

Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.

  • NPS, quiz d'acquis et auto-évaluation des compétences.
  • Engagement satisfaction : 100 % satisfait ou refonte gratuite.

Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.

Votre formation professionnelle partout

Construisons
votre prochain
parcours.

30 minutes avec un conseiller formation. Sans engagement. Sans argumentaire commercial maquillé en démo.

Réponse sous 24 h · Qualiopi · OPCO
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