Architecturer et Développer une IA Souveraine : RAG et LLM locaux

Matinée : Fondations de l’IA Souveraine, Choix des Modèles et Infrastructure

Module 1 : Enjeux de la Souveraineté Numérique et Écosystème Open Source

• Pourquoi s’affranchir des API tierces (OpenAI, Anthropic) : confidentialité, coûts d’échelle, RGPD et dépendance stratégique.
• Cartographie et critères de choix des modèles ouverts : Llama, Mistral, Phi, Qwen (comprendre les licences commerciales vs de recherche).
• Évaluer les performances d’un modèle local : repères de benchmarks (MMLU, HumanEval) et adéquation avec le besoin métier.

Module 2 : Quantification et Calcul : Faire tourner l’IA sans se ruiner

• Comprendre les exigences matérielles : CPU vs GPU, calcul de la VRAM nécessaire selon la taille du modèle.
• Les techniques de compression de modèles : principes de la quantification (FP16, INT8, INT4) et formats de fichiers (GGUF, AWQ).
• Prise en main des moteurs d’inférence locaux et serveurs d’API : Ollama, vLLM et Hugging Face Transformers.
• TP 1 : Déploiement pratique d’un modèle Mistral ou Llama quantifié sur un serveur Linux isolé, configuration de l’infrastructure et exposition d’une API sécurisée compatible OpenAI.

Après-midi : Architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) et Industrialisation

Module 3 : L’écosystème du RAG et l’indexation des données d’entreprise

• Limites de la fenêtre de contexte et des hallucinations : pourquoi le RAG est l’architecture reine en entreprise.
• Le pipeline d’ingestion : stratégies de découpage du texte (Chunking) et choix des modèles d’Embedding (vectorisation).
• Sélection et manipulation d’une base de données vectorielles (Vector DB) locale : ChromaDB, Qdrant ou FAISS.

Module 4 : Orchestration de l’application et mise en production

• Développement des chaînes d’exécution avec des frameworks d’orchestration (LangChain ou LlamaIndex).
• Gestion de la mémoire de discussion, gestion des invites système (System Prompts) et routage des requêtes.
• Évaluation de la qualité du RAG : mesurer la pertinence du contexte récupéré vs la fidélité de la réponse générée.
• TP 2 : Création de bout en bout d’un chatbot d’entreprise souverain. L’application devra ingérer un corpus de documents internes confidentiels (PDF/Word), les vectoriser localement, et répondre aux questions des utilisateurs sans fuite d’information.

Fin de session & evaluation

• Validation des Acquis : Projet technique de 1h30 (déploiement d’un pipeline RAG local et optimisation VRAM) suivi d’un QCM théorique de 20 minutes (Seuil de réussite : 70%).

Profil Formateur

Consultant Senior en Cybersécurité & Expert en Architectures IA

• Expertise Terrain : Ingénieur système, expert DevSecOps et Pentester avec plus de 8 ans d’expérience dans le déploiement d’infrastructures critiques et d’architectures IA souveraines sur site ou cloud privé.

Autre formation disponible

• Sécurisation des Applications IA et OWASP Top 10 pour LLM
• IA Act : Expertise Technique & Audit de Conformité