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