Laboratoire d’ingénierie IA

Construire des systèmes IA avec des sources traçables, une qualité mesurable et des limites explicites.

Le laboratoire documente les méthodes derrière mes missions de conseil RAG : construire des systèmes de recherche fiables, prouver qu’ils fonctionnent et transmettre la méthode par des expérimentations pratiques.

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$ lab --method▸ build  systèmes RAG fiables▸ measurequalité avec des preuves▸ learn  un parcours d’ingénierie de 30 jours● méthodes ouvertes pour une IA fiable

construire → mesurer → apprendre

Trois projets couvrant la construction, l’évaluation et la formation.

Commencer par la méthode d’ingénierie, le vérifier avec des preuves, puis transformer les enseignements en parcours reproductible.

CONSTRUIREdes systèmes de recherche fiables

MESURERla qualité avec des preuves

APPRENDREà travers un parcours pratique de 30 jours

Open source · Méthodologie

RAG Engineer — Construire des systèmes RAG fiables

Suivre les problèmes depuis les documents sources jusqu’à la recherche, aux réponses fondées, aux citations, à la sécurité et à la fiabilité en production.

Découvrir la méthode

Open source · Méthodologie

RAG Evaluation — Mesurer ce qui fonctionne réellement

Partir de traces réelles, séparer la recherche de la génération, valider les juges avec des annotations humaines et auditer la préparation à la production.

Découvrir la méthode

Formation en développement

Formation à venir · 16 leçons

RAG Formation — Apprendre la méthode en 30 jours

Une future formation par projet pour construire un chatbot RAG d’entreprise fiable grâce aux expérimentations, aux évaluations et aux décisions d’ingénierie.

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Leçon complémentaire

RAG Formation Continue · 01 · Boucle d’amélioration en production

Transformez les journaux d’interaction et les retours utilisateurs en un plan d’amélioration RAG fondé sur des preuves avec Claude Code ou Codex.

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Leçon complémentaire

RAG Formation Continue · 02 · Construire votre chatbot RAG à partir de zéro

Construisez une base RAG à quatre canaux avec des réponses fondées, des sources citées et des refus explicites, avant d’ajouter le feedback ou la gestion des suivis.

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Application au conseil

Des méthodes qui deviennent des livraisons.

Ces projets publics servent le même objectif que mes missions client : des systèmes IA avec des sources traçables, des critères de qualité mesurables et des limites opérationnelles définies.

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