# RAG Engineering pour systèmes AI fiables

Cours d'entreprise pratique pour appliquer l'IA à RAG engineering, avec exercices sur travail réaliste, supports réutilisables et critères de gouvernance clairs.

- Durée: 5 heures, 2 sessions de 2,5 heures
- Modalité: Laboratoire en présentiel ou en ligne, avec exercices guidés et matériaux adaptés au client.
- Profil: Pour équipes techniques avec bases de programmation et d'architecture logicielle.
- Livrable final: Canvas opérationnel pour RAG engineering.
- Le choisir si: Quand l'entreprise veut progresser concrètement sur RAG engineering et a besoin d'une formation qui produit des flux de travail utilisables, pas de théorie abstraite.

## Le problème résolu

Beaucoup d'entreprises abordent RAG engineering par expérimentations dispersées: quelques instructions, quelques utilisateurs motivés et beaucoup de doutes sur données, qualité et responsabilité. Le cours transforme cette incertitude en méthode opérationnelle. Les participants travaillent sur des scénarios réalistes, apprennent où l'IA aide, où la revue humaine reste essentielle et comment rendre la pratique répétable.

## Public

Pour équipes techniques avec bases de programmation et d'architecture logicielle.

## Quand le choisir

Choisir ce cours lorsque l'entreprise veut progresser concrètement sur RAG engineering et a besoin d'une formation qui produit des flux de travail utilisables, pas de théorie abstraite.

## Résultats concrets

- Cartographier le travail et les décisions où l'IA peut réduire les frictions.
- Construire instructions, checklists et critères de revue.
- Identifier limites de données, confidentialité et responsabilité.
- Créer des exemples réutilisables pour l'équipe.
- Définir les prochaines étapes d'adoption et de gouvernance.

## Programme

### 1. Architecture et exigences

Objectifs, frontières, données, services et hypothèses de risque.

### 2. Construction et intégration

Flux techniques, interfaces, contexte, permissions et tests.

### 3. Évaluation et qualité

Métriques, revue, tests de régression et modes d'échec.

### 4. Production et gouvernance

Supervision, sécurité, audit, coûts et maintenance.

## Exercices pratiques

- Cartographier un processus réaliste lié à RAG engineering.
- Créer des résultats assistés par IA et les revoir de façon critique.
- Définir points d'escalade et revue humaine.
- Construire une checklist réutilisable pour le quotidien.

## Matériaux livrés

- Canvas opérationnel pour RAG engineering.
- Modèles d'instructions.
- Checklist qualité et confidentialité.
- Matrice risque/contrôle.
- Notes d'adoption pour l'équipe.

## Données, confidentialité et limites

Le cours utilise des supports synthétiques, publics, anonymisés ou approuvés par le client. Il explique comment minimiser l'exposition des données, protéger les informations confidentielles, vérifier les résultats et garder la responsabilité humaine explicite.

## Prérequis

Une familiarité technique de base avec software, données ou architecture système est recommandée.

## FAQ

### Le cours dépend-il d'un outil?

Non. Les patterns sont adaptés aux outils et politiques choisis avec le client.

### Peut-on utiliser des données d'entreprise?

Uniquement si comptes, contrats et politiques internes le permettent; sinon on utilise des données synthétiques ou anonymisées.

### Que reste-t-il après le cours?

Matériaux réutilisables, exemples, checklists et prochaines étapes claires.

### Est-ce théorique?

Non. Le cours repose sur exercices pratiques et décisions proches du travail réel.

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