Formation IA Agentique : concevoir et développer des agents LLM autonomes New
Maîtrisez les design patterns agentiques pour construire des systèmes IA capables de raisonner, utiliser des outils et coordonner plusieurs agents spécialisés !
Vue d'ensemble
- Maîtrise de Python (niveau intermédiaire)
- Connaissance des APIs REST (requêtes, réponses, authentification)
- Bases en IA générative (avoir utilisé un LLM via API ou interface)
Objectifs pédagogiques
Programme détaillé
Introduction à l'IA agentique et aux workflows autonomes
– Agents vs chatbots : comprendre ce qui distingue un agent autonome d’un assistant conversationnel classique
– Degrés d’autonomie : du prompt unique au système multi-agents entièrement orchestré
– Design patterns agentiques : les 4 motifs fondamentaux (réflexion, tool use, planification, multi-agent)
– Cas d’usage sectoriels : service client, analyse de données, automatisation de workflows, génération de contenu
– Décomposition de tâches : identifier les étapes d’un workflow et évaluer ce qui peut être délégué à un agent
– Exploration d’un agent de recherche autonome pour comprendre le fonctionnement d’un workflow agentique
– Analyse comparative d’un prompt direct vs un workflow agentique sur une même tâche
Réflexion et amélioration itérative des sorties
– Pattern de réflexion : l’agent évalue ses propres sorties et itère pour améliorer la qualité
– Boucle réflexive : architecture d’un cycle génération → critique → régénération
– Auto-critique vs feedback externe : deux approches complémentaires pour corriger les erreurs
– Évaluation de l’impact : mesurer concrètement le gain de qualité apporté par la réflexion
– Implémentation d’un workflow de génération de graphiques avec boucle de réflexion
– Amélioration de la génération de requêtes SQL par itération réflexive
Utilisation d'outils et intégration d'APIs
– Function calling : permettre à un agent d’invoquer des fonctions Python comme des outils
– Syntaxe et déclaration d’outils : définir les schémas, paramètres et descriptions pour le LLM
– Exécution de code : donner à l’agent la capacité d’écrire et d’exécuter du code dynamiquement
– Intégration d’APIs externes : connecter un agent à des bases de données, services web et moteurs de recherche
– MCP (Model Context Protocol) : protocole standardisé pour exposer des outils aux LLMs de manière interopérable
– Transformation de fonctions Python en outils utilisables par un agent
– Construction d’un assistant email capable de lire, trier et répondre via des outils
Planification et exécution de tâches complexes
– Décomposition de problèmes : faire raisonner l’agent pour découper une tâche complexe en étapes exécutables
– Pattern Plan & Execute : séparer la phase de planification de la phase d’exécution
– Re-planification dynamique : adapter le plan en cours d’exécution selon les résultats intermédiaires
– Pattern ReAct (Reasoning + Acting) : combiner raisonnement et actions dans une boucle unifiée
– Parallélisation et dépendances : orchestrer l’exécution de tâches indépendantes et gérer les séquences
– Développement d’un agent de service client capable de planifier et exécuter des actions (consultation de base, remboursement, escalade)
– Implémentation d’un agent planificateur avec exécution de code
Systèmes multi-agents et orchestration
– Agent unique vs multi-agents : quand et pourquoi distribuer le travail entre plusieurs agents spécialisés
– Architectures multi-agents : réseau (peer-to-peer), superviseur centralisé, hiérarchie d’agents
– Patterns de communication : échange de messages, mémoire partagée, protocoles de coordination
– Mémoire et état : gestion d’état par agent, mémoire partagée vs isolée, persistance
– Graphes d’agents : modéliser les interactions entre agents comme un graphe d’exécution
– Construction d’une équipe de recherche multi-agents (collecte, analyse, synthèse) avec coordination par superviseur
– Implémentation d’un système multi-agents coordonné avec gestion de la mémoire partagée
Évaluation, optimisation et bonnes pratiques
– Évaluations (evals) : concevoir des métriques pour mesurer la performance d’un système agentique
– Évaluations composant par composant : isoler et tester chaque maillon du workflow
– Analyse d’erreurs : diagnostiquer les échecs et prioriser les améliorations
– Optimisation des coûts et de la latence : réduire les appels LLM inutiles, paralléliser, gérer les timeouts
– Human-in-the-loop : intégrer des points de validation humaine dans les workflows critiques
– Mise en place d’évaluations automatisées sur un workflow agentique existant
– Analyse d’erreurs et optimisation coût/latence d’un système multi-agents
Prochaines sessions
du 1 déc. 2026 au 2 déc. 2026 • 2 jours
du 26 janv. 2027 au 27 janv. 2027 • 2 jours
du 26 janv. 2027 au 27 janv. 2027 • 2 jours
du 26 janv. 2027 au 27 janv. 2027 • 2 jours
du 26 janv. 2027 au 27 janv. 2027 • 2 jours
du 26 janv. 2027 au 27 janv. 2027 • 2 jours
du 15 mars 2027 au 16 mars 2027 • 2 jours
du 15 mars 2027 au 16 mars 2027 • 2 jours
du 15 mars 2027 au 16 mars 2027 • 2 jours
du 15 mars 2027 au 16 mars 2027 • 2 jours
du 15 mars 2027 au 16 mars 2027 • 2 jours
du 3 mai 2027 au 4 mai 2027 • 2 jours
du 3 mai 2027 au 4 mai 2027 • 2 jours
du 3 mai 2027 au 4 mai 2027 • 2 jours
du 3 mai 2027 au 4 mai 2027 • 2 jours
du 3 mai 2027 au 4 mai 2027 • 2 jours
du 22 juin 2027 au 23 juin 2027 • 2 jours
du 22 juin 2027 au 23 juin 2027 • 2 jours
du 22 juin 2027 au 23 juin 2027 • 2 jours
du 22 juin 2027 au 23 juin 2027 • 2 jours
du 22 juin 2027 au 23 juin 2027 • 2 jours
du 15 sept. 2027 au 16 sept. 2027 • 2 jours
du 15 sept. 2027 au 16 sept. 2027 • 2 jours
du 15 sept. 2027 au 16 sept. 2027 • 2 jours
du 15 sept. 2027 au 16 sept. 2027 • 2 jours
du 15 sept. 2027 au 16 sept. 2027 • 2 jours
du 16 nov. 2027 au 17 nov. 2027 • 2 jours
du 16 nov. 2027 au 17 nov. 2027 • 2 jours
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du 16 nov. 2027 au 17 nov. 2027 • 2 jours
du 16 nov. 2027 au 17 nov. 2027 • 2 jours
Ils nous font confiance
Cette année notre filière Intelligence artificielle & Data Science a accompagné plus de 544 entreprises dont :
Avis des participants
Très bonne adaptation du formateur au public et au niveau d’attente.
La formatrice était très pédagogue et bienveillante ! Elle a su nous partager sa passion et donner envie de pratiquer à la suite Voilà bien longtemps que je n'étais pas sortie d'une formation aussi emballée !
le programme a été adapté par rapport aux besoins et connaissances des participants, c'était appréciable
La formatrice était très à l'écoute, pédagogue. Elle a pris le temps de nous expliquer chaque exercice et j'ai beaucoup appris en 2 jours.
Merci c'était super :)
Votre formateur
Lionel A.
Formateur
Lionel intervient notamment sur l’architecture et le design logiciel, ainsi que sur l’architecture d’entreprise et l’urbanisation du SI. Son activité de formation remonte à 2023. La conception de supports pédagogiques fait également partie de ses activités.
Financement
Cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
Questions fréquentes
Combien de temps dure la formation IA Agentique : concevoir et développer des agents LLM autonomes ?
Cette formation se déroule sur 2 jours.
Quels sont les prérequis pour suivre la formation IA Agentique : concevoir et développer des agents LLM autonomes ?
- Maîtrise de Python (niveau intermédiaire) - Connaissance des APIs REST (requêtes, réponses, authentification) - Bases en IA générative (avoir utilisé un LLM via API ou interface)
Quel est le prix de la formation IA Agentique : concevoir et développer des agents LLM autonomes ?
En inter-entreprises, elle est à 2 000 € HT par participant ; en intra-entreprise, elle est à 4 200 € HT pour le groupe. Un tarif sur-mesure est également disponible sur devis.
La formation IA Agentique : concevoir et développer des agents LLM autonomes délivre-t-elle une certification ?
Cette formation ne délivre pas de certification. Une attestation de fin de formation vous sera remise à l'issue de la session.
La formation IA Agentique : concevoir et développer des agents LLM autonomes est-elle éligible à un financement OPCO ?
Oui, cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
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