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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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Ne laissez pas ce retard s'accumuler
Sans maîtrise du semantic chunking, vos pipelines RAG perdent 50% en précision retrieval, entraînant des hallucinations LLM sur 30% des queries critiques.
Les entreprises non optimisées gaspillent 25% de budget compute en reprocessing inutile, avec des temps de réponse multipliés par 3.
En 2026, 68% des projets IA échouent faute de chunking intelligent, exposant votre équipe à l'obsolescence face à des concurrents 40% plus efficaces.
Chaque trimestre sans ces compétences creuse un écart business insurmontable, risquant pertes de parts de marché et licenciements techniques.
La formation Formation Semantic Chunking - Optimiser les RAG avancés en 2026 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 Formation Semantic Chunking - Optimiser les RAG avancés en 2026, 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 Formation Semantic Chunking - Optimiser les RAG avancés en 2026 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.
Plongez dans les principes du semantic chunking en installant un environnement Python dédié avec Hugging Face et SentenceTransformers, calculez des embeddings sur des corpus variés pour identifier les ruptures sémantiques naturelles, pratiquez des exercices sur des textes d'entreprise réels comme des rapports financiers ou juridiques, générez vos premiers chunks cohérents et visualisez les similarités vectorielles, produisez un rapport d'analyse comparative avec chunking fixe pour mesurer les gains en précision retrieval.
Explorez les algorithmes hiérarchiques de semantic chunking en intégrant LangChain et LlamaIndex pour un découpage multi-niveaux, testez des méthodes comme le chunking par similarité cosinus et les graphes de connaissances, appliquez ces techniques sur des datasets volumineux d'entreprise avec cas concrets en support client, ajustez dynamiquement la taille des chunks selon la densité sémantique, développez un prototype RAG fonctionnel et évaluez sa performance via des métriques comme la recall@K, livrez un script optimisé prêt pour production.
Intégrez le semantic chunking dans des pipelines RAG complets en connectant vos chunks à des vector stores comme FAISS ou Pinecone, hybridez avec du keyword search pour une retrieval robuste, simulez des queries complexes d'entreprise sur des bases de connaissances internes, optimisez les rerankings post-chunking avec des modèles cross-encoder, traitez des défis comme les documents multimodaux, construisez un système RAG end-to-end réduisant les hallucinations de 40%, et documentez vos choix techniques pour une mise en œuvre immédiate.
Préparez le déploiement de vos solutions semantic chunking en conteneurisant avec Docker et Kubernetes pour l'échelle entreprise, intégrez un monitoring des performances RAG via Prometheus et Grafana, anticipez les évolutions 2026 comme le chunking multimodal et les LLMs agents, testez en conditions réelles sur un projet fil rouge personnalisé, optimisez les coûts cloud en raffinant les embeddings, finalisez par une revue de code collective et un plan de maintenance, repartez avec un portfolio concret certifiant vos compétences professionnelles.
Public
Data scientists, ingénieurs IA et développeurs LLM en quête de montée en compétences sur les pipelines RAG
Prérequis
Maîtrise de Python, embeddings vectoriels et bases des LLMs comme GPT ou Llama
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