Structuration du contexte
Corpus, chunks, métadonnées, hiérarchisation des sources et réduction du bruit.
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Formation technique
Apprendre le context engineering pour fiabiliser un système LLM en entreprise.
Cette formation s'adresse aux ingénieurs, équipes data, IA et IT qui veulent structurer les sources, améliorer le retrieval, mesurer la qualité et relier le tout à une vraie gouvernance du contexte.
À qui s'adresse cette formation
- Data engineers et data scientists travaillant sur des pipelines RAG ou LLM
- Développeurs back-end intégrant des APIs de modèles de langage dans leurs produits
- Architectes et tech leads responsables de la fiabilité d'un système IA
- Équipes IA ou IT qui veulent passer du prototype au système de production
Compétences travaillées
Retrieval robuste
Recherche hybride, exact match, sémantique, entités et logiques de reranking adaptées aux cas d'usage.
Mesure de qualité
Approches pour suivre la pertinence, la fidélité et les dérives d'un système IA connecté à des sources internes.
Programme des 2 jours
Fondamentaux du contexte
Les mécanismes LLM, la fenêtre de contexte, pourquoi le RAG naïf échoue et comment le context engineering change la donne.
Ingestion et structuration
Pipeline d'ingestion multi-sources, chunking intelligent, métadonnées, déduplication et qualité des données en entrée.
Retrieval hybride
BM25, recherche sémantique, GraphRAG, routage de requêtes, reranking et stratégies de fusion pour maximiser la pertinence.
Mesure et gouvernance
Métriques RAGAS (fidélité, pertinence, précision), feedback loop, détection des dérives et pilotage continu de la qualité.
Ce que les participants construisent pendant la formation
Ce que nos clients demandent souvent
Faut-il déjà avoir un système RAG en production ?
Non. La formation part des fondamentaux et construit progressivement. Ceux qui ont déjà un système en place repartiront avec des leviers d'amélioration concrets.
Quels outils sont utilisés pendant la formation ?
Nous utilisons la plateforme Dataloma (MCP servers), mais les concepts enseignés sont transposables à toute stack RAG : LangChain, LlamaIndex, Haystack ou solutions maison.
En quoi cette formation diffère-t-elle de « LLMs en production » ?
Le context engineering se concentre sur la qualité des données en entrée du LLM. « LLMs en production » couvre l'architecture complète : orchestration, agents, sécurité et exploitation en conditions réelles.
Les participants repartent-ils avec du code ?
Oui. Chaque atelier produit du code fonctionnel et un livrable documenté. Le tout est partagé dans un dépôt privé accessible après la formation.
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