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Formation Semantic Chunking - Optimiser RAG et LLMs

Réf. : ZGN463
10 personnes max.
3150€ 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 le semantic chunking pour booster la précision des systèmes RAG professionnels
  • Développer des pipelines de chunking intelligents adaptés aux données d'entreprise
  • Implémenter des algorithmes sémantiques avec embeddings pour une retrieval optimale
  • Optimiser la cohérence et la couverture des chunks dans des projets LLM certifiants
  • Concevoir des applications RAG scalables intégrant semantic chunking en production
  • Évaluer et affiner les techniques de chunking pour des compétences IA avancées

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, les systèmes RAG perdent jusqu'à 50% en précision de retrieval, générant 35% d'hallucinations supplémentaires dans les réponses LLM.

  • Les data teams gaspillent en moyenne 25 heures par semaine en raffinage manuel de chunks, coûtant 15 000€ annuels par projet à une entreprise moyenne.

  • En 2024, 68% des implémentations IA échouent par chunking inadapté, freinant promotions et compétitivité.

  • Chaque retard creuse l'écart avec les rivaux qui exploitent déjà ces techniques pour des insights business ultra-précis.

Allan Busi
Allan Busi

Formateur Learni · Expert

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

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux : implémenter semantic chunking avec embeddings (sentence-transformers, similarité cosinus, datasets réels)

Plongez dans les principes du semantic chunking pour surpasser le chunking fixe, installez un environnement Python dédié avec sentence-transformers et scikit-learn, calculez des embeddings sur documents professionnels variés, segmentez textes en chunks cohérents via seuils de similarité cosinus, réalisez des exercices pratiques sur rapports d'entreprise et articles techniques, produisez vos premiers pipelines testés avec métriques de cohérence sémantique, tout en construisant un projet fil rouge concret pour visualiser les gains immédiats en précision.

Module 2Avancé : pipelines semantic chunking hybrides (LangChain, LlamaIndex, hiérarchisation chunks)

Construisez des pipelines hybrides combinant semantic chunking et règles heuristiques, intégrez LangChain ou LlamaIndex pour automatiser le processus sur gros volumes de données d'entreprise, expérimentez la hiérarchisation des chunks par profondeur sémantique avec modèles comme all-MiniLM-L6-v2, appliquez des cas réels comme la Q&A sur bases juridiques ou techniques, optimisez la granularité via feedback loops itératifs, générez des index vectoriels performants avec FAISS ou Pinecone, et validez par des tests A/B montrant une réduction de 40% des erreurs de retrieval dans votre projet fil rouge.

Module 3Optimisation : déployer semantic chunking en production RAG (évaluation, scaling, monitoring)

Passez à l'échelle avec des déploiements semantic chunking en environnements cloud comme AWS ou GCP, intégrez monitoring des performances via Prometheus et Grafana pour détecter dérives sémantiques, affinez algorithmes avec techniques avancées comme recursive chunking ou graph-based segmentation, simulez charges réelles sur datasets d'entreprise massifs, produisez un dashboard de métriques couvrant précision, recall et latence, finalisez votre projet fil rouge par un déploiement complet RAG connecté à un LLM comme GPT ou Llama, et préparez une documentation professionnelle pour une intégration équipe immédiate.

Méthode d'évaluation

  • QCM technique sur algorithmes semantic chunking et métriques
  • Évaluation pratique par développement de pipelines personnalisés
  • Soutenance du projet RAG fil rouge avec formateur expert

Méthode d'apprentissage

  • Sessions animées par formateurs experts IA en activité professionnelle
  • Exercices hands-on sur cas d'entreprise et datasets open-source
  • Projet fil rouge évolutif intégrant semantic chunking tout au long
  • Support pédagogique numérique complet et codes sources fournis

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation Semantic Chunking - Optimiser RAG et LLMs 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 - Optimiser RAG et LLMs, 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 - Optimiser RAG et LLMs 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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