IA : Introduction sur les RAGs

Public(s) cible(s)

Tous publics

Objectifs

Définir le concept de RAG : Expliquer simplement comment le “Retrieval-Augmented Generation” permet d’ancrer les réponses d’une IA dans des sources fiables plutôt que sur ses seules connaissances d’entraînement.
Distinguer LLM classique et RAG : Comprendre la différence entre interroger un modèle généraliste (ex: Gemini/GPT-4) et un modèle contraint par un contexte spécifique (NotebookLM).
Identifier les cas d’usage : Repérer les situations où NotebookLM est pertinent versus celles où il ne l’est pas.

Programme

Expliquer le fonctionnement du RAG et ses avantages pour la fiabilité de l’information.
Créer un environnement documentaire structuré dans NotebookLM (import et gestion de sources multiples).
Interroger leurs documents pour extraire des synthèses, des analyses croisées et des contenus créatifs.

Date : Mardi 9 décembre 2025 (16h00 - 18h00)

Lieu : La Capsule - bibliothèque universitaire

Cycle de l'événement : Formations de la Capsule

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