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Intelligence Artificielle & Data

Développer ses propres agents intelligents : RAG, RIG, GraphRAG et StructRAG

Intermédiaire
Intelligence Artificielle & Data

À propos de cette formation

Tout professionnel souhaitant mettre à profit l'IA générative et les agents intelligents dans son activité métier.

Objectifs de la formation

  • check_circleSaisir les fondements de l'IA générative et distinguer ses agents de ceux purement conversationnels
  • check_circleAppréhender les concepts et les architectures RAG, RIG, GraphRAG et StructRAG
  • check_circleConstruire des agents intelligents adaptés à différents cas d'utilisation
  • check_circleAméliorer les performances des agents grâce au conditionnement contextuel et à l'apprentissage en continu
  • check_circleTirer parti de GraphRAG et StructRAG pour enrichir et organiser les contenus produits
  • check_circleMesurer l'efficacité des agents à l'aide de métriques pertinentes et en optimiser le fonctionnement
  • check_circleIntégrer les exigences éthiques, la gestion des biais et la conformité réglementaire dans la conception des agents

Programme détaillé

Module 1 — Introduction à l'IA générative et aux agents intelligents

  • Distinguer les agents conversationnels classiques des agents fondés sur l'IA générative
  • Panorama des architectures RAG, RIG, GraphRAG et StructRAG

Module 2 — Fondamentaux des architectures RAG et RIG

  • Génération augmentée par récupération (RAG — Retrieval Augmented Generation) : principes et cas d'application
  • Retrieval Interleaved Generation (RIG) : fonctionnement, avantages, limites et usages
  • Place des bases de connaissances et des systèmes d'extraction dans ces architectures

Module 3 — Exploration des architectures GraphRAG et StructRAG

  • GraphRAG : comment les graphes de connaissances viennent amplifier et contextualiser la production de contenu
  • StructRAG : structuration des données au service de la précision et de l'organisation
  • Travaux pratiques : mise en œuvre de GraphRAG et StructRAG sur des scénarios complexes

Module 4 — Conception et programmation d'agents avec RAG et RIG

  • Premières étapes dans la construction d'un agent intelligent basé sur RAG
  • Paramétrage des sources de récupération et connexion aux modèles de génération
  • Développement d'agents combinant récupération et génération de façon fluide
  • Techniques avancées de conditionnement contextuel
  • Travaux pratiques : création d'un assistant personnalisé

Module 5 — Applications avancées avec GraphRAG et StructRAG

  • Conception d'agents s'appuyant sur des graphes de connaissances via GraphRAG
  • Optimisation des flux de travail grâce à StructRAG
  • Travaux pratiques : génération de rapports dynamiques et structurés

Module 6 — Optimisation et performance des agents intelligents

  • Indicateurs clés pour évaluer la performance des agents et leur effet sur la productivité des collaborateurs
  • Méthodes d'amélioration de la précision et de l'efficacité des agents
  • Administration des bases de connaissances en vue d'un apprentissage continu

Module 7 — Gestion des enjeux éthiques et de la conformité

  • Détection et correction des biais dans les architectures RAG et RIG
  • Protection des données et respect de la conformité réglementaire
  • Bonnes pratiques pour assurer la transparence dans les interactions des agents

Module 8 — Perspectives et innovations dans les agents intelligents

  • Évolutions attendues dans le développement des agents intelligents
  • Pistes d'innovation pour les architectures RAG, RIG, GraphRAG et StructRAG
  • Discussion ouverte : trajectoires d'évolution des agents intelligents selon les secteurs

Prérequis

Connaissances de base en IA générative requises. Un minimum de pratique en programmation est recommandé. Aptitude à l'analyse et à la modélisation de cas d'usage souhaitée.