Formation intelligence artificielle CPF : maîtrisez le RAG
La formation intelligence artificielle CPF de la BBS portant sur le RAG est conçue pour vous former à l' ia et à la conception d'assistants IA fiables et performants grâce au Retrieval-Augmented Generation
L' IA générative révolutionne le monde professionnel, offrant des possibilités inédites pour automatiser des tâches, gagner du temps et améliorer la prise de décision.
Cependant, l'implémentation de systèmes basés sur de grands modèles linguistiques (LLM) peut se heurter à des défis de fiabilité et de pertinence.
Cette formation intelligence artificielle CPF est une formation en IA structurée pour vous faire maîtriser cette technologie et développer des compétences en IA de pointe.
Cette formation professionnelle est éligible au CPF.
👉Retrouvez une présentation vidéo complète de ce parcours.
Formation intelligence artificielle CPF : qu’est-ce que le RAG ?
Le RAG, ou "Retrieval-Augmented Generation" (Génération Augmentée par Récupération), est une approche hybride qui combine la recherche d'information et la génération de texte.
Il se compose principalement de deux éléments :
- Un composant récupérateur qui va chercher des informations pertinentes dans une base de connaissances externe.
- Un composant générateur qui utilise ensuite ces informations récupérées, en plus de sa propre mémoire, pour produire une réponse.
Cette méthode présente plusieurs avantages significatifs par rapport à l'utilisation seule d'un LLM :
- Amélioration de la fiabilité : par l’injection d’informations contextuelles factuelles issues de la base externe. Cela réduit considérablement les "hallucinations" des LLM. Les réponses sont plus fiables et précises.
- Accès à des informations récentes : la mémoire paramétrique d'un LLM est coûteuse et lente à mettre à jour (des mois de pré-entraînement sur des milliers de GPU). Le RAG permet d'injecter des informations récentes à la volée.
- Réponses plus contextuelles : en fournissant un contexte via le RAG, la réponse générée par le modèle de langage est plus pertinente et contextualisée par rapport à la requête.
Formation intelligence artificielle CPF: cas d’usage du RAG
Pour les grandes entreprises, les systèmes RAG facilitent l’accès aux informations et documents internes en les intégrant dans une interface conversationnelle.
Cela améliore la productivité en permettant aux employés de trouver rapidement les informations pertinentes pour leurs tâches quotidiennes.
En intégrant des données internes (FAQ, documents produits, historiques de support…), les chatbots RAG peuvent fournir des réponses personnalisées et pertinentes aux clients.
Cela réduit le temps d’attente et améliore l’expérience utilisateur.
Un RAG peut aussi traiter des données de marché en temps réel, des rapports économiques ou de l' analyse de données sectorielles.
Cette intégration permet de produire des recommandations financières personnalisées. Ou d’aider à la prise de décisions stratégiques.
Tout en limitant les risques d’erreurs dues à des informations obsolètes.
Cependant, sa mise en œuvre présente des défis :
- Qualité des données sources.
- Coordination entre récupérateur et générateur.
- Manque de cohérence potentiel.
- Limites techniques comme la taille du contexte gérable par le modèle.
Formation intelligence artificielle CPF : programme du parcours RAG de BBS
Conçue par Martino Bettucci, cette formation intelligence artificielle CPF RAG est un programme intensif de 12 semaines.
Elle se déroule entièrement à distance avec des Masterclass optionnelles en présentiel ou en live.
Elle inclut des sessions de mentorat individuel pour vous accompagner et répondre à vos questions.
Le rythme est adapté, demandant environ 5 heures par semaine sur 3 mois (60 heures).
Le programme couvre les points clés suivants :
- Introduction aux Large Language Models (LLM) : histoire, architecture, fonctionnement, attention mechanisms, embeddings, context window, et techniques de prompting.
- Fondements du Retrieval-Augmented Generation (RAG) : concept, importance, bases vectorielles, algorithmes de recherche (FAISS, HNSW), et techniques avancées (chunking, vectorisation, enrichissement).
- Fondamentaux du machine learning et du deep learning.
- Techniques avancées et applications de RAG : applications pratiques, études de cas avec Langchain et outils open source, et sécurité des tokens.
- Travaux pratiques et projets : projets hands-on avec Langchain et OpenAI, création de datasets et data lakes, techniques d'optimisation (LoRA, schedulers).
- Évaluation des systèmes RAG : métriques (pertinence, fidélité, performance) et outils d'analyse (Weights & Biases).
- Optimisation des systèmes RAG : transition LLM vers SLM, techniques (quantization, distillation), et systèmes hybrides.
- Optimisation avancée des modèles de langage : Introduction à DSPy (pour l'optimisation des prompts) et méthodes de fine-tuning (DPO vs RLHF).
- Applications pratiques et études de cas : mise en œuvre de DSPy, DPO, RLHF dans des projets réels, dimensionnement et architecture des systèmes IA.
- Conclusion et perspectives futures : synthèse, défis futurs, tendances émergentes, enjeux éthiques et sociétaux.
Formation intelligence artificielle CPF: pratique et compétences clés
La formation intelligence artificielle CPF sur le RAG met l'accent sur l'application pratique avec le "grand projet".
Vous pourrez travailler sur une idée personnelle ou sur des projets IA proposés par une startup de l'écosystème PyratzLabs.
Tout au long du projet, vous bénéficiez d’un accompagnement de nos enseignants et experts.
La certification est validée par la présentation finale de votre projet devant un jury.
9 exercices, dont 5 rendus notés pour évaluer la maîtrise technique, sont également prévus.
À l'issue de cette formation intelligence artificielle CPF RAG, vous aurez acquis les compétences clés pour devenir un expert en assistants IA :
- Maîtrise des Large Language Models (LLM), de leur histoire à leur fonctionnement avancé.
- Expertise en Retrieval-Augmented Generation (RAG), des fondamentaux aux techniques avancées avec outils comme FAISS et HNSW.
- Compétences pointues en optimisation et évaluation des systèmes d'IA, incluant l'utilisation d'outils comme Weights & Biases et des techniques comme la quantization.
- Développement pratique avec des outils de pointe tels que Langchain et OpenAI, création de datasets et data lakes.
- Maîtrise des techniques d'optimisation avancées comme DSPy pour les prompts et le fine-tuning DPO/RLHF.
- Compétences en architecture et dimensionnement de systèmes IA (estimation des coûts, choix d'hébergement, ressources).
- Vision stratégique et éthique de l'IA générative pour anticiper les évolutions et aborder les enjeux sociétaux.
Formation intelligence artificielle CPF : financement
Cette formation intelligence artificielle CPF est une formation en intelligence artificielle éligible au Compte Personnel de Formation est conçue pour être accessible.
L'éligibilité au CPF est rendue possible grâce à la certification reconnue par l'État que vous obtenez à l'issue de la formation et de la réussite devant le jury : "Gérer un projet en mobilisant les méthodes agiles" (Certification RS5487).
Attention, depuis 2025, un reste à charge est généralement appliqué aux bénéficiaires, s'élevant à 102.23 €.
Cependant, certaines catégories de bénéficiaires peuvent en être exonérées, comme les demandeurs d'emploi.
Un décret d'avril 2025 a également modifié les modalités d'abondement, les réduisant aux formations certifiantes.
Formation intelligence artificielle CPF RAG : est-ce fait pour vous ?
Cette formation intelligence artificielle CPF sur le RAG s'adresse à plusieurs profils :
- Ingénieurs et développeurs en IA.
- Entrepreneurs tech et innovateurs.
- Étudiants en informatique et IA.
- Consultants en transformation digitale.
- Data scientists et analystes.
Au-delà du profil technique, les prérequis incluent la motivation, l'ambition, l'esprit d'équipe et l'engagement.
L'admission se fait sur sélection de dossier et un test technique d'entrée avec un score minimum de 70% requis.
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