Architecture RAG et agents reliés aux données et outils de l’entreprise

À quoi sert cette formation d’ingénierie IA ?

Cette formation prépare les équipes techniques à construire des fonctionnalités IA qui dépassent la démonstration. Elles apprennent à relier un modèle aux données, à orchestrer des actions, à évaluer les réponses et à observer les coûts, les erreurs et les risques avant le passage en production.

Le programme compare les options plutôt que d’imposer un framework. Chaque choix — modèle SaaS ou local, RAG vectorisé ou lexical, agent unique ou orchestration — est relié au besoin, aux compétences disponibles, à la sécurité et à la maintenabilité.

Cadrez un parcours adapté à votre architecture, vos données et votre niveau de maturité.

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Le parcours en un coup d’œil

5 joursdurée35 heures
2 à 8participantsSession intra-entreprise
3 semainesdélai d’accèsAprès validation du besoin et des prérequis
Dès 11 900 € HTtarif de départPar entreprise, TVA 20 % en sus

Objectifs pédagogiques

À l’issue de la formation, le participant sera capable de :

  • Comprendre les mécaniques internes des modèles d’IA générative et interagir avec eux via API ou en déploiement local sécurisé.
  • Concevoir et optimiser des systèmes de génération augmentée par récupération (RAG) avancés en maîtrisant les approches vectorisées et vectorless.
  • Développer et orchestrer des workflows multi-agents en choisissant les modèles cognitifs et les frameworks adaptés.
  • Standardiser les interactions entre agents IA et système d’information via le tool use et le Model Context Protocol (MCP), et implémenter les mécanismes défensifs (retries, timeouts, fallbacks).
  • Mettre en place des stratégies d’évaluation (AI-as-a-Judge) et d’observabilité (tracing), et sécuriser un déploiement (guardrails, prompt injection).

Pourquoi travailler l’architecture avant les frameworks ?

Partir des contraintes qui resteront après la formation

Un framework peut accélérer un prototype, mais il ne choisit ni les données autorisées, ni le niveau d’autonomie, ni les contrôles nécessaires. Le parcours commence donc par les décisions d’architecture que l’équipe devra encore assumer en exploitation.

Les technologies sont introduites au moment où elles répondent à une question précise. Cette progression aide les participants à distinguer une commodité de développement d’un choix structurant pour la sécurité, les coûts et la maintenabilité.

Programme détaillé

  1. Jour 1

    Architecture de l’IA générative, inférence et déploiement local / API

    Mécaniques des modèles, multimodalité et souveraineté, déploiement local (Ollama, vLLM), intégration programmatique et sorties structurées.

    Mise en applicationMicro-service hybride interrogeant une API SaaS et un modèle local, avec formatage déterministe et gestion d’erreurs.

  2. Jour 2

    RAG avancé, vectorless vs vectorisé et multimodalité

    Pipeline de la donnée, bases vectorielles (Pinecone, Qdrant), approches vectorless (BM25, ColBERT, graphes), recherche hybride et routage de requêtes.

    Mise en applicationPipeline RAG multimodal sur une documentation complexe, avec recherche hybride et routeur de requêtes.

  3. Jour 3

    Architectures agentiques et orchestration

    Du chatbot à l’agent autonome, mémoire des agents, systèmes multi-agents (graphes d’états type LangGraph, collaboration par rôles type CrewAI/AutoGen).

    Mise en applicationWorkflow multi-agents complet orchestré par un graphe de contrôle d’état.

  4. Jour 4

    Tool use (function calling) et standardisation (MCP)

    Function calling et réinjection des résultats, résilience et gestion d’erreurs, Model Context Protocol en client-serveur.

    Mise en applicationServeur MCP personnalisé connecté à une base ou un outil interne.

  5. Jour 5

    GenAIOps, évaluation et mise en production

    Évaluation de systèmes probabilistes (RAGAS), observabilité et traçabilité (LangSmith, Phoenix), sécurité et déploiement.

    Mise en applicationPipeline d’évaluation automatisé sur le RAG du jour 2 et analyse des traces.

Quels supports permettent de décider après la formation ?

Un socle de décision et d’industrialisation

Les livrables sont contextualisés au cas RAG ou agentique retenu lors de la qualification.

  • Architecture cible — Modèles, données, composants, responsabilités, limites et critères de choix.
  • Prototype vérifiable — Workflow démontrable avec sources ou outils connectés et points de contrôle.
  • Jeu d’évaluation — Cas de test, critères, résultats et scénarios d’échec documentés.
  • Roadmap de production — Sécurité, observabilité, coûts, exploitation et décisions restantes.
Équipe examinant une architecture IA, ses contrôles et ses critères de production

Quand ce parcours avancé devient-il pertinent ?

  1. 01

    Prototype difficile à évaluer

    L’équipe obtient des réponses prometteuses mais ne sait pas mesurer leur fidélité, leur stabilité ni leurs coûts.

  2. 02

    Données et outils mal connectés

    Les droits, sources, contrats d’interface et responsabilités restent implicites dans le démonstrateur.

  3. 03

    Framework choisi trop tôt

    L’architecture dépend d’un outil avant que le besoin, le contrôle et les compétences de maintien soient clarifiés.

  4. 04

    Passage en production incertain

    Observabilité, reprises, garde-fous et supervision humaine ne sont pas encore intégrés au fonctionnement cible.

Quelles décisions l’équipe doit-elle pouvoir instruire ?

Choisir une architecture proportionnée au besoin

Le parcours ne vise pas à empiler des agents ou des frameworks. Il apprend à distinguer ce qui doit rester déterministe, ce qui peut être confié au modèle et ce qui exige une validation humaine.

Les participants confrontent les options aux données, à la confidentialité, à la performance, au coût et aux compétences disponibles. Ils peuvent ainsi justifier un modèle, une stratégie de recherche, un niveau d’autonomie et un mode d’hébergement plutôt que reproduire une architecture générique.

L’évaluation et l’observabilité rendent ensuite la décision révisable. L’équipe sait identifier les erreurs, mesurer les résultats et définir les conditions nécessaires pour poursuivre, corriger ou limiter le système.

Le programme est toujours réadapté à votre architecture

Un rendez-vous permet de confirmer le cas fil rouge, les langages, les données, les API, les contraintes d’hébergement et le niveau des participants. Le programme définitif privilégie les arbitrages utiles à votre projet plutôt qu’une liste figée de frameworks.

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Et après la formation ?

Cadrage de projet IAQualifier la faisabilité, les données, le TCO et les risques d’un chantier réel.Voir le cadrageGouvernance IA CodingInstaller les standards et les revues nécessaires pour maintenir les pratiques.Voir l’accompagnement

Comment prolonger le prototype sans brûler les étapes ?

Transformer les résultats de formation en décisions de projet

Le prototype, le jeu d’évaluation et les traces permettent de qualifier la suite. Ils montrent ce qui fonctionne dans le cadre pédagogique et ce qui doit encore être sécurisé, chiffré ou intégré avant une exploitation réelle.

Les ressources associées aident l’équipe à approfondir les choix de connaissances, d’outils et de gouvernance avant de figer une architecture de production.

Quelles ressources approfondissent les choix d’architecture ?

Article de blogLe RAG en entrepriseComprendre les conditions nécessaires pour relier un modèle aux connaissances internes.Article de blogMCP, RAG et outils métierRelier agents, données et outils sans confondre interopérabilité et autonomie incontrôlée.

Fiche pratique de la formation

Public visé
Développeurs backend et full-stack, Data Engineers, ingénieurs IA, Tech Leads et architectes amenés à concevoir des applications IA en production.
Prérequis
Maîtrise d’un langage backend, expérience des API REST, connaissances de base de Git et des bases de données.
Objectifs
Voir « Objectifs pédagogiques »
Durée et rythme
5 jours, soit 35 heures (7 heures par jour). Horaires précisés dans la convocation.
Modalités et lieu
Intra-entreprise, en présentiel dans vos locaux, à distance en classe virtuelle ou en format mixte.
Effectif
De 2 à 8 participants.
Délai d’accès
Environ 3 semaines entre la validation du besoin et des prérequis et le démarrage de la session ; la date est confirmée par écrit avant inscription.
Tarif
À partir de 11 900 € HT par entreprise, TVA 20 % en sus. Le devis précise le prix définitif et les éventuels frais (déplacement, licences, ressources techniques).
Financement
Prise en charge possible par votre OPCO ou un autre financeur, sous réserve de son accord.
Méthodes pédagogiques
Bootcamp alternant exposés, études de cas et mises en application progressives, chaque participant sur un poste de développement avec les accès convenus ; supports projetés puis mis à disposition en ligne.
Modalités d’évaluation
Exercices et mises en pratique sur une architecture RAG ou agentique, restitution des choix techniques et autoévaluation finale des objectifs, avec appréciation individuelle des productions ; l’enquête de satisfaction est distincte de l’évaluation des acquis.
Suivi et sanction
Feuille d’émargement par demi-journée ; certificat de réalisation remis à l’issue de la formation.
Accessibilité
Référent handicap : Hamza Hammouche, hhammouche@proovup.com. Aménagements étudiés avant la session.
Contacts
Responsable pédagogique : Hamza Hammouche, hhammouche@proovup.com. Administratif, devis, réclamations : contact@proovup.com.
Indicateurs de résultats
Les taux de satisfaction et d’atteinte des objectifs de cette formation seront publiés ici, de façon agrégée et anonyme, dès que les sessions réalisées en direct par PROOVUP le permettront. Aucune donnée propre à un client n’est publiée.
Conditions
Conditions générales de vente et règlement intérieur.
Mise à jour
Programme mis à jour le 5 octobre 2026.

Informations pratiques et questions fréquentes

Quels sont les prérequis ?
Maîtrise d’un langage backend, expérience des API REST, connaissances de base de Git et des bases de données.
Comment les acquis sont-ils évalués ?
Les modalités prévues associent exercices et mises en pratique sur une architecture RAG ou agentique, restitution des choix techniques et autoévaluation finale des objectifs. Le formateur apprécie les acquis individuels à partir des productions et des explications de chaque participant. Évaluer les performances d’un agent IA ne remplace pas l’évaluation de l’apprenant ; les critères sont précisés dans le programme de session.
Quelles méthodes et quels moyens pédagogiques sont mobilisés ?
Bootcamp alternant exposés, études de cas et mises en application progressives : micro-service hybride, pipeline RAG, workflow multi-agents, serveur MCP et pipeline d’évaluation. Chaque participant travaille sur un poste de développement avec les accès API ou modèles locaux convenus avant la session. Les documents supports sont projetés puis mis à disposition en ligne. La session se déroule en présentiel, à distance ou en format mixte ; l’assiduité est suivie par feuille d’émargement et un certificat de réalisation est remis à l’issue.
Comment s’inscrire et connaître le délai d’accès ?
Contactez ProovUp pour un premier échange. L’inscription suit quatre étapes : analyse du besoin et vérification des prérequis, envoi du programme adapté et du devis, signature de la convention de formation, puis convocation des participants avec les informations pratiques. Comptez environ 3 semaines entre la validation du besoin et des prérequis et le démarrage de la session ; la date est confirmée par écrit avant inscription.
Quel tarif et quels frais prévoir ?
La session intra-entreprise est proposée à partir de 11 900 € HT par entreprise, TVA 20 % en sus, de 2 à 8 participants. Le devis précise le prix définitif selon l’effectif, le format et les adaptations retenus, ainsi que les éventuels frais de déplacement, licences ou ressources techniques, avant tout engagement. Une éventuelle prise en charge reste soumise à l’accord du financeur. Les conditions générales de vente et le règlement intérieur sont consultables en ligne.
Quels résultats sont publiés pour cette formation ?
Les taux de satisfaction et d’atteinte des objectifs de cette formation seront publiés ici, de façon agrégée et anonyme, dès que les sessions réalisées en direct par PROOVUP le permettront. Aucune donnée propre à un client n’est publiée.
Comment signaler un besoin lié à une situation de handicap ?
Avant toute inscription, contactez le référent handicap, Hamza Hammouche, à hhammouche@proovup.com pour décrire vos besoins d’accès ou d’adaptation ; aucun justificatif médical n’est demandé. Les aménagements possibles (rythme, supports, format, accessibilité du lieu) sont étudiés avec vous avant la session et, si nécessaire, une orientation vers les structures compétentes (Agefiph, Cap emploi, ressource handicap formation de votre région) est proposée.
Qui contacter pour cette formation ?
Responsable pédagogique et référent handicap : Hamza Hammouche, hhammouche@proovup.com. Questions administratives, devis, facturation et réclamations : contact@proovup.com ou le formulaire de contact.
Faut-il avoir suivi la formation Développeur augmenté ?
Non, si les prérequis techniques sont maîtrisés. Une qualification vérifie l’expérience des API, de Git et d’un langage backend.
La formation impose-t-elle un framework ou un fournisseur ?
Non. Les outils sont comparés selon le contrôle, la complexité, les compétences et les contraintes de l’entreprise.
Le programme détaillé est-il identique pour chaque équipe ?
Non. La trame reste stable, mais les outils, exercices et profondeur de chaque sujet sont adaptés après le rendez-vous de qualification.
Le tarif inclut-il les licences et l’infrastructure ?
Non par défaut. Le devis distingue la formation des éventuels comptes, ressources cloud et frais de déplacement nécessaires.

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