Vous avez déjà utilisé ChatGPT, expérimenté des pipelines LLM, mais vous voulez aller plus loin ?Cette formation experte vous emmène de la conception à la mise en production d'agents IA autonomes.En 2 jours intensifs, vous maîtrisez les architectures ReAct et Plan & Execute, implémentez des agents avec LangChain, CrewAI et AutoGen, connectez-les à vos APIs et bases de données métier, gérez la mémoire vectorielle (RAG), orchestrez des systèmes multi-agents, et déployez en environnement professionnel en respectant les exigences RGPD et gouvernance IA. Formation 100 % hands-on, cas d'usage réels inclus.
Objectifs pédagogiques
- Analyser les fondamentaux des agents IA avancés et leurs enjeux métier
- Concevoir l'architecture d'un agent IA adaptée à un cas d'usage professionnel
- Implémenter un agent IA avec les principaux frameworks d'orchestration
- Configurer la mémoire, le contexte et l'orchestration d'un système multi-agents
- Évaluer, sécuriser et déployer un agent IA en environnement professionnel
Programme de la formation
Analyser les fondamentaux des agents IA avancés et leurs enjeux métier
Cadrer la notion d'agent IA et ses enjeux business
- Différencier les paradigmes : agent vs IA générative vs automatisation
- Caractéristiques d'un agent : perception, raisonnement, action, boucle de feedback
- Taxonomie : agents réactifs, planificateurs (CoT/ToT), multi-agents, agents avec mémoire
- Comparatif : RPA, workflow automation, LLM stateless vs agents stateful
- Évaluer la pertinence et le ROI d'un agent IA
- Matrice décisionnelle : complexité du cas d'usage, dépendance données, coût opérationnel
- Exemples sectoriels : copilotes juridiques, agents finance, automatisation RH, support IT
- Identifier les pièges : hallucinations, drift comportemental, coûts LLM runaway
Appréhender les risques et la gouvernance
- Risques techniques et organisationnels
- Instabilité des modèles : versioning LLM, non-déterminisme, prompt injection
- Enjeux d'adoption : change management, shadow AI, dépendance fournisseur
- Cadre réglementaire et conformité
- EU AI Act : classification des agents IA selon le niveau de risque
- RGPD et agents autonomes : minimisation des données, droit à l'explication
- Bonnes pratiques de gouvernance : human-in-the-loop, audit trails, kill switch
Concevoir l'architecture d'un agent IA adaptée à un cas d'usage professionnel
Décomposer et choisir une architecture
- Anatomie complète d'un agent IA
- Le LLM comme moteur de raisonnement : choix du modèle (GPT-4o, Claude, Llama 3, Mistral)
- Les 4 briques essentielles : cerveau LLM, outils (tools), mémoire, orchestrateur
- Boucle agent : Observation ? Thought ? Action ? Observation (pattern ReAct)
- Architectures avancées et patterns de conception
- ReAct (Reasoning + Acting) : implémentation et cas d'usage
- Plan & Execute : décomposition de tâches complexes, replanning dynamique
- Reflexion pattern : auto-critique et amélioration itérative
- Critères de choix : latence, coût, robustesse, explicabilité
Structurer les flux de données et les interfaces
- Gestion des entrées/sorties et du contexte
- Structuration des inputs : instructions système, historique, contexte métier
- Outputs structurés : JSON mode, function calling, validation Pydantic
- Intégration aux systèmes d'information
- Connexion APIs REST/GraphQL : authentification, gestion des erreurs, retry logic
- Accès bases de données : SQL via text-to-SQL, MongoDB, sources documentaires
Implémenter un agent IA avec les principaux frameworks d'orchestration
Maîtriser le function calling et les outils
- Créer et intégrer des outils custom
- Function calling OpenAI / Anthropic : définition de schémas JSON, typage fort
- Tool use patterns : tools synchrones vs asynchrones, gestion des timeouts
- Intégration d'APIs tierces : météo, Slack, Notion, outils métier internes
- Piloter le raisonnement et la planification
- Chaînes de raisonnement multi-étapes : Chain-of-Thought, Tree-of-Thought
- Gestion des décisions : conditions, boucles, gestion d'erreurs gracieuses
- Débogage du raisonnement LLM : traces, logs, LangSmith
Comparer et utiliser les frameworks d'orchestration
- LangChain – le standard de l'industrie
- Architecture : chains, agents, tools, callbacks, memory
- LangGraph : orchestration stateful avec graphes dirigés
- LangSmith : observabilité, debugging, évaluation
- CrewAI – orchestration multi-agents orientée rôles
- Concepts clés : crews, agents, tasks, process (sequential/hierarchical)
- Délégation entre agents, gestion des outputs intermédiaires
- AutoGen (Microsoft) – conversation entre agents
- Agents conversationnels : AssistantAgent, UserProxyAgent, GroupChat
- Code execution sandboxé, collaboration humain-agent
- Autres frameworks à connaître
- Semantic Kernel (Microsoft), Haystack, smolagents (HuggingFace), Pydantic AI
- Critères de sélection selon le contexte projet
Configurer la mémoire, le contexte et l'orchestration d'un système multi-agents
Architecturer une mémoire efficace
- Mémoire à court terme (in-context)
- Historique conversationnel : ConversationBufferMemory, fenêtres glissantes
- Compression de contexte : résumés automatiques, sélection intelligente
- Optimisation des coûts : token counting, stratégies de chunking
- Mémoire à long terme (out-of-context)
- Bases vectorielles : Chroma, Pinecone, Weaviate, pgvector – comparatif
- Pipeline RAG complet : chunking, embedding, indexation, retrieval, re-ranking
- RAG avancé : HyDE, multi-query, parent-child retrieval, self-query
- Mémoire épisodique : stockage et rappel d'interactions passées
Orchestrer des systèmes multi-agents
- Patterns d'architecture multi-agents
- Orchestrateur + sous-agents spécialisés (supervisor pattern)
- Agents pairs collaboratifs (peer-to-peer, debate pattern)
- Hiérarchie d'agents : agents planificateurs vs agents exécuteurs
- Coordination et gestion des états
- Partage d'état entre agents : state management avec LangGraph
- Gestion des conflits, des erreurs et des timeouts inter-agents
- Supervision humaine : human-in-the-loop, points de validation
Évaluer, sécuriser et déployer un agent IA en environnement professionnel
Tester et optimiser les performances
- Définir et mesurer des métriques d'évaluation
- Métriques task-specific : précision, recall, F1 pour les tâches d'extraction
- Métriques agent-specific : taux de succès des tâches, nombre d'étapes, coût
- Évaluation RAG : RAGAS (faithfulness, relevance, context precision)
- LLM-as-a-judge : évaluation automatisée par un LLM arbitre
- Stratégies d'optimisation
- Réduction des coûts LLM : prompt compression, model routing, caching sémantique
- Amélioration de la latence : streaming, parallélisation, batch processing
- Fine-tuning vs prompting vs RAG : quand et comment choisir
Sécuriser et gouverner l'agent
- Sécurité et protection des données
- Prompt injection et jailbreaking : détection, garde-fous, input sanitization
- Gestion des données sensibles : PII detection, anonymisation, chiffrement
- RGPD en pratique : consentement, droit à l'oubli, logs auditables
- Garde-fous et contrôle des sorties
- Output validation : Guardrails AI, NeMo Guardrails
- Constitutional AI et self-critique : mécanismes intégrés
- Politique de fallback : gestion des cas limites et escalade humaine
Déployer en environnement professionnel
- Packaging et exposition de l'agent
- API REST avec FastAPI : endpoints asynchrones, streaming responses
- Conteneurisation Docker, déploiement cloud (Azure, AWS, GCP)
- Intégration dans l'écosystème métier : Slack bot, plugin Teams, n8n/Make
- Monitoring et amélioration continue
- Observabilité : LangSmith, Langfuse, Helicone – traces et dashboards
- Détection de dérive (drift) et alertes automatiques
- Feedback loop : collecte des retours utilisateurs, fine-tuning itératif
Les points forts
Formation 100 % hands-on : 60 % du temps en labs et ateliers pratiques sur des cas réels
Couverture complète du cycle de vie agent : conception ? implémentation ? évaluation ? déploiement
Frameworks de référence du marché : LangChain/LangGraph, CrewAI, AutoGen – comparatif en situation
Architectures avancées : ReAct, Plan & Execute, RAG, systèmes multi-agents et orchestration complexe
Gouvernance et conformité intégrées : RGPD, EU AI Act, sécurité LLM, prompt injection
Ressources exclusives : bibliothèque de prompts avancés, templates d'architecture, cas sectoriels
Formateurs experts praticiens : professionnels en activité sur des projets agents IA en entreprise
Livrable final : un agent IA opérationnel développé pendant la formation, réutilisable en entreprise
Sessions disponibles en INTER
Choix du lieu de session
À qui s’adresse cette formation ?
Data scientists et ingénieurs IA souhaitant passer à l'industrialisation des agents, Développeurs Python avec une première expérience sur les LLM ou l'IA générative, Chefs de projet / Product managers IA pilotant des initiatives d'automatisation avancée, Consultants en innovation, transformation digitale et architecture SI, Responsables métiers fortement impliqués dans des projets IA complexes
Pré-requis
Il est fortement recommandé d'utiliser un ordinateur sans pare-feu ou sécurité d'entreprise. L'accès à certains outils IA peut être bloqué.
Maîtrise solide des fondamentaux de l'IA générative et des LLM (prompt engineering, API OpenAI ou équivalent)
Compétences en Python : manipulation de données, appels API, gestion de bibliothèques
Compréhension des architectures applicatives : API REST, JSON, webhooks, bases de données
Première expérience sur au moins un cas d'usage IA en contexte professionnel
- IA pour débutants : Le Prompt Engineering ( 701536 )
- IA Générative : maîtriser les concepts et les outils ( 702773 )
- L’IA générative sur mesure : optimisez vos cas d’usages ( 703088 )
Moyens pédagogiques
- Dispositif de formation structuré autour du transfert des compétences
- Acquisition des compétences opérationnelles par la pratique et l'expérimentation
- Apprentissage collaboratif lors des moments synchrones
- Parcours d'apprentissage en plusieurs temps pour permettre engagement, apprentissage et transfert
- Formation favorisant l'engagement du participant pour un meilleur ancrage des enseignements
Satisfaction et Evaluation
- L'évaluation des compétences sera réalisée tout au long de la formation par le participant lui-même (auto-évaluation) et/ou le formateur selon les modalités de la formation.
- Evaluation de l'action de formation en ligne sur votre espace participant :
- A chaud, dès la fin de la formation, pour mesurer votre satisfaction et votre perception de l'évolution de vos compétences par rapport aux objectifs de la formation. Avec votre accord, votre note globale et vos verbatims seront publiés sur notre site au travers d'Avis Vérifiés, solution Certifiée NF Service
- A froid, 40 jours après la formation pour valider le transfert de vos acquis en situation de travail
- Suivi des présences et remise d'une attestation individuelle de formation ou d'un certificat de réalisation
Financement de la formation
Vous êtes salarié(e) d’entreprise ? Vous pouvez vous faire financer votre formation par le plan de développement des compétences de votre entreprise (ex- plan de formation) :
Le plan de développement des compétences, c’est l’ensemble des actions de formation établi à l’initiative de l’employeur dans le cadre de la politique de ressources humaines de l’entreprise. Il est annuel et s’élabore généralement en fin d’année. D’après la loi du 5 septembre 2018 « pour la liberté de choisir son avenir professionnel », l’action de formation est désormais définie comme « un parcours pédagogique permettant d'atteindre un objectif professionnel ». De nouvelles actions de formation font ainsi partie de cette définition comme : le tutorat, l’AFEST, le MOOC, le mentoring…
Tous les salariés de l’entreprise peuvent être concernés par le plan de développement des compétences, quelle que soit la nature, la durée de leur contrat ou leur ancienneté.
L’OPCO gère, généralement, les dépenses liées aux coûts pédagogiques, rémunérations et allocations formation, transport, repas et hébergement.
N’hésitez pas à vous rapprocher de votre service RH/ formation pour plus d’informations sur les prises en charge possibles.
Si vous ne connaissez pas votre OPCO, vous pouvez vous rendre sur le site du ministère du travail en suivant ce lien.