Concevoir des systèmes RAG de niveau entreprise avec des LLM, recherche vectorielle

La plupart des projets d'IA agentique semblent impressionnants lors d'une démonstration puis stagnent en production — non pas parce que le modèle est faible, mais parce qu'il n'y a pas de compréhension partagée et gouvernée de ce que signifient réellement « client », « commande » ou « incident » à travers les systèmes, et aucune façon de tracer une réponse jusqu'à sa source. Cet atelier comble cette lacune en considérant le graphe d'entreprise, et non le prompt, comme la base d'un agent IA fiable. En quatre heures pratiques, vous concevrez et construirez un agent de données/IA fiable : une ontologie et un graphe modélisés dans Microsoft Fabric IQ, initialisés à partir de vos modèles sémantiques Power BI existants et ancrés dans des données opérationnelles en temps réel, qu'un agent de chat interroge pour fournir des réponses explicables, traçables et gouvernées. Fabric IQ, Fabric Graph, Intelligence en temps réel, Purview et Power BI sont les outils que vous utilisez pour construire l'agent — l'agent lui-même, et la confiance qu'il gagne auprès des utilisateurs commerciaux, est le point central de l'atelier. Comment cet atelier va accélérer votre carrière En participant à ce masterclass, vous apprendrez comment : • Concevoir une architecture d'agent de données/IA fiable ancrée dans un graphe d'entreprise gouverné, et non dans un simple index vectoriel. • Modéliser une ontologie d'entreprise et un graphe de connaissances dans Microsoft Fabric IQ, initialisés à partir de modèles sémantiques Power BI et enrichis de données opérationnelles en temps réel. • Ancrer un agent conversationnel dans ce graphe afin que chaque réponse soit explicable et traçable jusqu'à une entité ou une relation spécifique. • Évaluer les compromis entre la récupération ancrée dans le graphe et la RAG vectorielle classique, et combiner les deux là où chacune est la plus forte. • Appliquer des pratiques de gouvernance, de garde-fous et de fiabilité — Microsoft Purview, sécurité au niveau des lignes et des colonnes, vérifications de l'IA responsable, approbation par un humain — pour faire passer un agent du prototype à la production. • Réduire les hallucinations et tester les modes de défaillance en utilisant la structure explicite du graphe comme traçabilité d'évaluation et d'audit intégrée. Pourquoi participer maintenant ? La plupart des projets GenAI et d'IA agentique échouent non pas à cause du modèle lui-même, mais en raison d'un ancrage faible, d'un vocabulaire commercial partagé, et d'un manque d'architecture gouvernée, prête pour la production. À mesure que les entreprises passent des chatbots à des agents qui raisonnent sur des données d'entreprise en direct et prennent des mesures, la compétence qui fait défaut n'est pas l'ingénierie de prompt — c'est savoir comment modéliser le graphe sur lequel un agent se tient, et comment gouverner ce qu'il est autorisé à voir et à faire. Microsoft Fabric IQ — annoncé lors de Microsoft Ignite en novembre 2025 et déployé tout au long de 2026, avec des capacités d'agent de base atteignant la disponibilité générale à la mi-2026 — est la réponse de Microsoft à ce problème : une couche de contexte partagé d'ontologies d'affaires et de graphes, reposant sur OneLake, contre laquelle les personnes et les agents IA raisonnent. Obtenir une expérience pratique maintenant, alors que la capacité est encore en formation, est un véritable avantage de premier arrivé pour les rôles en ingénierie IA, données, analyses, architecture et technologie d'entreprise. Qui devrait participer ? Cet atelier est idéal pour : • Ingénieurs IA et praticiens GenAI • Ingénieurs de données et professionnels de l'analyse • Ingénieurs logiciels et architectes de solutions • Scientifiques des données et ingénieurs en apprentissage automatique • Consultants en technologie et architectes d'entreprise • Professionnels en transition vers des rôles d'IA en entreprise et GenAI Prérequis • Compréhension de base de l'IA générative, des LLM ou des flux de travail de données d'entreprise • Familiarité avec les API, les bases de données ou les plateformes de données basées sur le cloud est utile mais pas requise • Une expérience en données, analyses, IA, ingénierie logicielle ou architecture de solutions vous aidera à maximiser votre apprentissage • Aucun niveau avancé en apprentissage automatique ou en apprentissage profond n'est requis • Un intérêt pour la construction d'applications RAG pratiques, de systèmes IA ancrés ou de solutions GenAI pour les entreprises Apprenez auprès des meilleurs Brian Bønk est MVP de la plateforme de données et architecte de solutions FastTrack reconnu par Microsoft avec plus de deux décennies d'expérience dans la mise en œuvre de données, d'analyses et de plateformes d'entreprise. Connu pour relier les affaires et la technologie, il aide les équipes à concevoir des solutions de données évolutives qui apportent un impact mesurable. Dans cette masterclass, Brian apporte une expertise pratique dans Microsoft Fabric, Power BI, la gouvernance et l'architecture IA pour aider les apprenants à construire des systèmes GenAI ancrés, prêts pour la production, avec confiance et clarté dans la pratique aujourd'hui.