Construire sur les LLM : RAG, Fine-Tuning & Sorties Structurées - Cours IA (Session 2)

Voici la seconde présentation de notres cours disponible gratuitement!

Dans celle-ci, nous avons exploré comment surmonter leurs limitations et exploiter leur puissance grâce à des techniques comme le RAG, le fine-tuning et les sorties structurées.

Consulte-la sur YouTube :

Voici 10 points clés à retenir de cette session, axés sur la construction et la personnalisation avec les LLM :

1. Avant de vous lancer dans le fine-tuning (souvent coûteux et complexe), privilégiez l'optimisation des prompts, puis le RAG (Retrieval Augmented Generation) pour adresser les défis des LLM comme les hallucinations ou les lacunes de connaissances.

2. Débutez avec le "zero-shot" et "few-shot prompting". Si cela ne suffit pas, progressez vers un RAG basique, puis explorez des techniques de RAG avancées avant d'envisager le fine-tuning plus spécifique de l'encodeur ou du générateur.

3. Le RAG (Retrieval Augmented Generation) est essentiel pour injecter des informations externes dans vos LLM. Les techniques de RAG avancées optimisent la pertinence grâce à un "chunking" (découpage) intelligent des données, l'utilisation de métadonnées, l'intégration de bases de données vectorielles pour une recherche sémantique efficace et des stratégies de recherche hybrides.

4. Au-delà de la Récupération : Une fois les informations récupérées, améliorez-les en les réorganisant, en les classant par pertinence, en supprimant les doublons, et en les résumant ou en les enrichissant si nécessaire. Envisagez aussi des boucles de vérification, la réécriture des requêtes utilisateurs pour plus de clarté, et l'intégration de multiples modalités (images, audio, etc.).

5. Le Fine-Tuning : Quand et Pourquoi ? Le fine-tuning est une option puissante, mais à utiliser judicieusement : pour des tâches très spécifiques où un dataset conséquent existe déjà, pour optimiser drastiquement les performances, ou pour adapter le LLM à de nouveaux domaines de connaissances. Le RLFT (Fine-Tuning par Apprentissage par Renforcement) est particulièrement indiqué pour affiner le comportement du modèle basé sur les retours utilisateurs et améliorer l'expérience globale.

6. Fiabiliser les Réponses avec les Sorties Structurées : Face à l'imprévisibilité des réponses brutes des LLM, les sorties structurées (ex: JSON, XML) sont une approche clé. Elles garantissent la consistance du format, simplifient le traitement automatisé en éliminant le parsing manuel, et augmentent la fiabilité des intégrations avec d'autres systèmes.

7. Implémenter les Sorties Structurées. Méthodes et Outils : Deux approches principales existent : l'entraînement du modèle combiné à un prompting explicite pour qu'il suive un schéma donné, ou l'utilisation de contraintes basées sur la grammaire (Context-Free Grammar) qui restreignent les tokens que le modèle peut générer à chaque étape. Des outils comme Pydantic (Python), Zod (JS/TS) ou des bibliothèques telles qu'Outlines facilitent grandement cette mise en œuvre.

8. Stratégie de Choix (Modèle et Approche Adaptés) : Le choix du LLM et de la technique de personnalisation doit être guidé par vos besoins spécifiques. Optez pour des modèles comme Gemini pour des contextes très longs, des modèles de raisonnement (type O3) pour des requêtes complexes nécessitant plusieurs étapes, ou des modèles plus légers (4.1-mini, gemini flash) pour des tâches plus simples. Le RAG est souvent un bon choix pour interagir avec de vastes bases de données tout en maîtrisant les coûts.

9. Optimisation des Coûts et Latence avec le CAG (Context Caching) : Pour des cas d'usage impliquant l'analyse répétée de longs documents (codebase, rapports ), le "Context Caching" ou mise en cache du contexte (proposé par Gemini et OpenAI) est une technique efficace. Elle permet de stocker les tokens déjà traités pour réduire les coûts et la latence lors des requêtes ultérieures.

10. L'Évaluation (Pilier de Toute Implémentation LLM) : Que vous utilisiez du prompting avancé, du RAG, du fine-tuning ou des sorties structurées, la clé du succès réside dans l'évaluation rigoureuse et continue. Mesurez quantitativement chaque étape et chaque composant de votre pipeline pour identifier les points d'amélioration et itérer efficacement.

J’espère que vous avezx apprécié cette scéance de la formation!

Et maintenant, pourquoi cette formation ?

Depuis 2023, j’aide des devs et data scientists à combler le fossé entre les papiers académiques et les applications réelles. Les retours sont clairs :

“Bien structuré et accessible ; le processus d’apprentissage devient incroyablement fluide.” — Dan Duggan

“Impressionné par l’exhaustivité et la clarté ; couvre tout le spectre de l’ingénierie LLM.” — Carlo Casorzo

“Le meilleur cours pour apprendre les techniques RAG les plus récentes.” — Patrick Drechsler

Ce que vous apprendrez en 5 modules (10 h):

• Fondamentaux LLM & AI 101 – comprendre les transformeurs, leurs limites et choisir le bon modèle.

• Construire sur les LLM – prompts avancés, RAG, fine-tuning et déploiement rapide.

• Évaluation – métriques auto + boucle humaine pour qualité & sécurité.

• Workflows & Agents – orchestrer des agents multi-étapes fiables et économes.

• Optimisation & Monitoring – distillation, quantisation, RLHF et défense contre le prompt-hacking.

• 🎁 Bonus : notebooks prêts à l’emploi, accès et mises à jour à vie.

Et la formation, ça s’addresse à qui ?

Développeurs, ML/AI engineers, leads produit/tech, entrepreneurs.

Vous connaissez Python ? Encore mieux, mais ce n'est pas obligatoire.

Idéal si vous préparez une intégration GenAI en entreprise, un side-project ou un pivot de carrière.

Regardez la première séance gratuitement

👉 YouTube (Séance 1 – Fondamentaux, 2 h) :

Si le format vous plaît, le cours complet (10 h) est disponible ici : https://www.louisbouchard.ca/formation-ia-de-10-heures – tarif lancement 99.99$.

Ce qu’en disent encore bapprenants:

“Construits depuis la base et outille pour des cas d’usage concrets.” — Victor Palomares

“Le cours a largement élargi mes connaissances sur les pipelines RAG.” — Eoin McGrath

“Au-delà des bases, il aide à décider quand et comment appliquer ces technos.” — Mario Giraldo

“Une feuille de route claire pour créer des applis LLM pratiques.” — Luca Tanieli

“Ressource exceptionnelle pour maîtriser le développement LLM.” — Shashank Nainwal

“J’ai énormément appris sur le déploiement d’applis LLM.” — Martin Ballard

Prêt·e à passer du prototype à la production ? Suivez la formation!

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