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Formation Self-RAG - Optimiser les LLM pour réponses précises

Réf. : UJI153
10 personnes max.
4200€ 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
3 journées
distanciel

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Objectifs de la formation

  • Maîtriser Self-RAG pour des systèmes IA auto-évaluatifs en entreprise
  • Développer des pipelines RAG adaptatifs avec réflexion critique
  • Implémenter des mécanismes de critique et de récupération dynamique
  • Optimiser les performances des LLM professionnels via Self-RAG
  • Concevoir des applications certifiantes intégrant Self-RAG scalable
  • Déployer Self-RAG en production avec monitoring et fine-tuning

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, vos systèmes RAG classiques génèrent jusqu'à 40% d'hallucinations, entraînant des pertes de 25% en productivité pour les équipes data.

  • Les entreprises non équipées perdent en moyenne 150k€ par an en erreurs décisionnelles dues à des réponses IA imprécises, selon Gartner 2024.

  • 68% des projets IA échouent par manque d'auto-correction, freinant promotions et compétitivité.

  • Chaque trimestre sans Self-RAG creuse l'écart : vos concurrents déploient des LLM fiables 3x plus vite, risquant votre position sur le marché IA explosif.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux Self-RAG : architecture et auto-évaluation (LangChain, embeddings avancés, critique LLM)

Plongez dans les principes avancés de Self-RAG en installant un environnement expert avec LangChain et des modèles comme GPT-4 ou Llama 3, explorez l'architecture modulaire incluant retrieveur, générateur et critiqueur autonome, réalisez des exercices pratiques sur des bases de connaissances d'entreprise, construisez votre premier pipeline Self-RAG qui s'auto-évalue en temps réel, produisez un rapport de performance initial avec métriques de précision et de pertinence, transformez des cas réels en livrables testables pour booster vos compétences professionnelles.

Module 2Implémentation Self-RAG : réflexion critique et récupération adaptative (outils vector DB, prompts experts, grading)

Passez à l'action en codant des modules de réflexion Self-RAG avec des bases vectorielles comme FAISS ou Pinecone, intégrez des prompts spécialisés pour la critique LLM et la récupération itérative, testez sur des datasets complexes d'entreprise via des exercices hands-on, optimisez les seuils de grading pour filtrer les réponses inexactes, développez un système hybride combinant Self-RAG et multi-hop retrieval, générez des visualisations de flux décisionnel et un prototype fonctionnel prêt pour production, ressentez la puissance d'une IA qui s'améliore seule pour des résultats certifiants.

Module 3Optimisation et déploiement Self-RAG : scalabilité entreprise (Docker, monitoring, fine-tuning, CI/CD)

Finalisez votre expertise en déployant Self-RAG sur des environnements cloud avec Docker et Kubernetes, intégrez du monitoring avancé via Prometheus pour tracer les auto-corrections, affinez les modèles avec des techniques de fine-tuning sur vos données métier, simulez des charges élevées en entreprise lors d'exercices de stress-test, produisez un plan de déploiement complet incluant API sécurisée et dashboard analytics, évaluez l'impact business via des KPIs comme la réduction de 50% des hallucinations, repartez avec un projet fil rouge déployé et des compétences prêtes pour transformer vos projets IA professionnels.

Méthode d'évaluation

  • QCM expert de validation des acquis en fin de formation
  • Évaluation continue par exercices pratiques Self-RAG
  • Soutenance du projet fil rouge avec critique auto-générée

Méthode d'apprentissage

  • Cours animés par un formateur expert IA en activité
  • Exercices pratiques sur cas d’entreprise réels en Self-RAG
  • Projet fil rouge progressif sur 3 jours avec code review
  • Support de cours complet et ressources GitHub remis

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Self-RAG - Optimiser les LLM pour réponses précises 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 - Optimiser les LLM pour réponses précises, 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 - Optimiser les LLM pour réponses précises 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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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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