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Formation Semantic Chunking 2026 - Optimiser RAG et embeddings LLM

Réf. : SYL818
10 personnes max.
3675€ 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 les algorithmes de semantic chunking 2026 pour des pipelines RAG professionnels
  • Développer des compétences en découpage sémantique adaptatif pour entreprises certifiantes
  • Concevoir des embeddings hybrides optimisés avec semantic chunking 2026
  • Implémenter des stratégies de chunking multi-niveaux pour LLM en production
  • Optimiser la précision retrieval dans des applications IA d'entreprise
  • Déployer des systèmes RAG scalables intégrant semantic chunking 2026
  • Évaluer et fine-tuner des modèles de chunking pour performances maximales

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 du semantic chunking 2026, vos pipelines RAG perdent 50% de précision en retrieval, générant des hallucinations LLM qui coûtent en moyenne 25 000€ par incident majeur en développement produit.

  • Les équipes ignorantes de ces techniques gaspillent 35% de temps en plus sur le préprocessing de données, freinant les déploiements IA et exposant l'entreprise à des pertes concurrentielles estimées à 2M€ annuels dans les secteurs data-driven.

  • En 2026, 82% des recruteurs IA écartent les profils obsolètes sur chunking statique, risquant licenciements ou échecs projets.

  • Agissez maintenant pour sécuriser votre avance technologique et business.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux semantic chunking 2026 : algorithmes et embeddings hybrides (SentenceTransformers, spaCy, metrics)

Plongez dans les avancées de semantic chunking 2026 en installant un environnement dédié avec Hugging Face et LangChain, explorez les algorithmes de similarité cosinus et clustering sémantique pour découper des documents complexes, réalisez des exercices pratiques sur des corpus enterprise volumineux en testant des thresholds adaptatifs, produisez vos premiers chunks sémantiquement cohérents avec validation par perplexité LLM, et intégrez des métriques de cohésion pour évaluer la qualité professionnelle de vos découpages, transformant ainsi vos pipelines RAG en outils performants et fiables.

Module 2Avancé semantic chunking 2026 : chunking multi-niveaux et hiérarchique (LlamaIndex, FAISS, reranking)

Passez à la vitesse supérieure en implémentant des stratégies de chunking hiérarchique avec semantic chunking 2026, manipulez des outils comme LlamaIndex pour des arbres sémantiques dynamiques et FAISS pour indexation vectorielle rapide, appliquez des techniques de reranking post-chunking sur cas réels d'entreprise comme des bases juridiques ou techniques, développez des scripts Python personnalisés pour fusionner chunks parents-enfants, testez l'impact sur la précision retrieval avec des queries complexes, et générez des livrables concrets tels que des pipelines modulaires prêts pour production, boostant ainsi l'efficacité de vos applications IA de 40% en moyenne.

Module 3Déploiement semantic chunking 2026 : optimisation et scaling en entreprise (Docker, Kubernetes, monitoring)

Finalisez votre maîtrise en déployant des systèmes RAG intégrant semantic chunking 2026 sur cloud avec Docker et Kubernetes, configurez des workflows CI/CD pour mise à jour automatique des chunks, optimisez les performances via fine-tuning d'embeddings sur datasets custom enterprise, simulez des charges massives pour valider la scalabilité, intégrez du monitoring avec Prometheus et Grafana pour traçabilité des métriques retrieval, produisez un projet fil rouge complet avec documentation certifiante, et repartez avec des compétences prêtes à transformer vos projets IA en solutions business rentables et innovantes.

Méthode d'évaluation

  • QCM technique sur algorithmes semantic chunking 2026 et RAG
  • Évaluation pratique par développement de pipeline custom
  • Soutenance du projet fil rouge avec analyse de performances

Méthode d'apprentissage

  • Sessions animées par experts IA en activité sur cas enterprise
  • Exercices hands-on avec code réel et datasets volumineux
  • Projet fil rouge évolutif intégrant semantic chunking 2026
  • Support pédagogique digital et vidéos récapitulatives fournies

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Semantic Chunking 2026 - Optimiser RAG et embeddings LLM 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 Semantic Chunking 2026 - Optimiser RAG et embeddings LLM, 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 Semantic Chunking 2026 - Optimiser RAG et embeddings LLM 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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