Enjeu 01
Des documents internes cruciaux
Politiques de notes de frais en FCFA, charte de sécurité informatique et conventions RH : le RAG indexe des données d'entreprise réelles et confidentielles.
Parcours Professionnel • LLM & RAG Developer
Maîtrisez les LLMs et bâtissez des
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Passez des simples prompts à la conception d'un véritable assistant d'entreprise souverain : chunking sémantique, bases vectorielles Qdrant, génération sourcée avec citations et interface Streamlit.
Accès immédiat et à vie Tarif unique 49 000 FCFA Certificat KORYXA inclus
KORYXA RAG Engine • Qdrant & Python Production
ingestion_pipeline.py✓ Validation des Tokens
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
# Découpage sémantique adapté aux procédures d'entreprise
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=450,
chunk_overlap=80,
separators=["\n\n## ", "\n\n", "\n", ". ", " "]
)
chunks = splitter.create_documents(
texts=[doc_politique_voyages_texte],
metadatas=[{
"doc_id": "POL-FIN-2026-04",
"division": "Finance",
"pays": "Côte d'Ivoire & Sénégal",
"maj": "2026-01-01"
}]
)
print(f"Indexé : {len(chunks)} fragments validés avec métadonnées.")Corpus Entreprise
3 Guides
Finance, Sécurité IT, SIRH
Taille Moyenne Chunk
114 Tokens
Granularité optimale de recherche
Chevauchement (Overlap)
80 Tokens
Zéro rupture de contexte sémantique
Architecture RAG Base Vectorielle Qdrant Semantic Chunking Dense Embeddings 768d Cosine Similarity Recherche Hybride (Dense + BM25) FlashRank Reranking Défense Anti-Injection Strict Grounding & Citations Évaluation RAGAS Interface Streamlit API FastAPI RAG Observabilité & Logs Architecture RAG Base Vectorielle Qdrant Semantic Chunking Dense Embeddings 768d Cosine Similarity Recherche Hybride (Dense + BM25) FlashRank Reranking Défense Anti-Injection Strict Grounding & Citations Évaluation RAGAS Interface Streamlit API FastAPI RAG Observabilité & Logs Architecture RAG Base Vectorielle Qdrant Semantic Chunking Dense Embeddings 768d Cosine Similarity Recherche Hybride (Dense + BM25) FlashRank Reranking Défense Anti-Injection Strict Grounding & Citations Évaluation RAGAS Interface Streamlit API FastAPI RAG Observabilité & Logs Architecture RAG Base Vectorielle Qdrant Semantic Chunking Dense Embeddings 768d Cosine Similarity Recherche Hybride (Dense + BM25) FlashRank Reranking Défense Anti-Injection Strict Grounding & Citations Évaluation RAGAS Interface Streamlit API FastAPI RAG Observabilité & Logs
Cas Réel d'Entreprise • Fil Rouge
L'IA en entreprise n'est utile que lorsqu'elle est 100% vérifiable.
Fini les chatbots génériques qui inventent des réponses. Construisez le système documentaire interne d'un groupe opérant à Abidjan, Dakar et Douala.
Enjeu 02
Citations obligatoires & Zéro Hallucination
Chaque réponse de l'assistant doit obligatoirement citer la clause exacte [Doc-ID, Art. X] et refuser de répondre si l'information n'est pas sourcée.
Enjeu 03
Défense Anti-Injection & Streamlit
Protection contre les tentatives de détournement de consignes (jailbreak), journalisation et déploiement d'une interface de chat conviviale pour les salariés.
Ce que vous construisez concrètement
Concevoir et déployer une architecture RAG de bout en bout prête pour la production en entreprise
Extraire, nettoyer et découper sémantiquement des documents complexes en préservant le contexte
Vectoriser des corpus et administrer une base de données vectorielle Qdrant haute performance
Mettre en place un système de recherche sémantique hybride avec seuil de similarité strict
Construire des prompts professionnels garantissant zéro hallucination avec citations vérifiables
Protéger le système contre les attaques de prompt injection et déployer une interface Streamlit
Curriculum Pédagogique Complet
12 Modules pratiques du corpus brut à la production.
Une progression rigoureuse avec notebooks téléchargeables, code source commenté et tests unitaires pour chaque étape.
2h00
Module 01
Fondations des LLMs & Architecture RAG
Fonctionnement des modèles de langage, limites de la fenêtre de contexte, hallucinations et architecture de référence du Retrieval-Augmented Generation.
2h00
Module 02
Environnement Professionnel & Stack RAG
Configuration de Python, gestion sécurisée des secrets (.env), installation des bibliothèques (Qdrant, Pydantic, Tiktoken) et bonnes pratiques logicielles.
2h30
Module 03
Ingestion & Nettoyage de Documents Métier
Chargement de documents PDF, DOCX, Markdown et JSON, extraction de texte brut, nettoyage regex et attachement de métadonnées structurées.
2h30
Module 04
Stratégies de Chunking Sémantique & Tokens
Découpage par tokens, RecursiveCharacterTextSplitter, gestion du chevauchement (overlap) et compromis crucial entre granularité et contexte.
2h30
Module 05
Modèles d'Embeddings & Vectorisation Dense
Génération de représentations vectorielles denses (768 dimensions), calcul de similarité cosinus, modèles Sentence-Transformers et traitement par lots.
3h00
Module 06
Indexation & Stockage Vectoriel dans Qdrant
Configuration de la collection Qdrant, distance cosinus, index HNSW, stockage des payloads de métadonnées et filtrage par attributs métier.
3h00
Module 07
Algorithmes de Retrieval & Recherche Hybride
Recherche dense top-k, scoring de pertinence, seuil minimal de confiance (score threshold) et combinaison hybride dense + mots-clés.
2h30
Module 08
Prompt Engineering RAG, Grounding & Citations
Conception de prompts stricts, obligation de citations formelles [DOC-ID, Section], injection de contexte et rejet explicite des requêtes hors périmètre.
3h00
Module 09
Génération Sourcée & Évaluation Métrique (RAGAS)
Pipeline de génération de réponses fidèles, calcul des métriques de fidélité (faithfulness), pertinence des réponses et détection des hallucinations.
2h30
Module 10
Interface Interactive Streamlit & Citations Visuelles
Développement d'une interface de chat moderne avec historique de session, indicateurs de confiance et encarts déroulants affichant les sources citées.
2h00
Module 11
Sécurité, Défense Anti-Injection & Observabilité
Détection des tentatives de jailbreak et prompt injection, validation stricte Pydantic, journalisation des requêtes, calcul de latence et quotas.
3h00
Module 12
Projet Fil Rouge Capstone d'Entreprise & Déploiement
Intégration complète d'un assistant documentaire d'entreprise sur corpus réel ouest-africain (Finance, RH, Sécurité IT) prêt pour le portfolio technique.
Questions Fréquentes
Tout ce que vous devez savoir avant de débuter
Tarif Officiel & Accès Immédiat
Devenez le développeur IA que les entreprises s'arrachent.
Maîtrisez la technologie la plus demandée du moment et livrez des assistants RAG prêts pour la production.
Tarif d'accès complet
49 000 FCFA79 000 FCFA
Accès à vie garanti • Mises à jour continues incluses
12 modules structurés avec notebooks téléchargeables
Corpus d'entreprise réaliste (Finance, RH, Sécurité IT)
Stack de production : Python, Qdrant, Streamlit, RAGAS
Projet capstone portfolio vérifié et certifiant
Certificat d'achèvement officiel KORYXA inclus
Paiement instantané et sécurisé par Mobile Money (Wave, Orange, MTN, Moov) ou Carte Bancaire