Agent RAG pour analyser les résultats financiers d'entreprises

Présentation du cours

TP dédié à la construction d’un agent RAG pour analyser des résultats financiers : intégration de sources, vectorisation avec Pinecone, orchestration n8n et synthèse via GPT/Gemini dans Google Docs. Le parcours couvre préparation, montage progressif et contrôles de sécurité.

Objectif : créer un agent RAG capable d’ingérer documents financiers, d’indexer et de produire analyses consolidées.

Préparer Pinecone, accès aux modèles (GPT/Gemini), n8n et Google Docs pour sortie textuelle.

Construire progressivement les pipelines : extraction, embeddings, recherche contextuelle et requêtage du modèle.

Checkpoint sécurité : contrôle des accès aux données sensibles et des appels API.