Formation LangGraph : concevoir des agents IA orchestrés
Construisez des applications IA multi-agents capables de raisonner, mémoriser et collaborer grâce aux graphes d'exécution LangGraph !
Vue d'ensemble
- Connaissances de base en Python
- Notions élémentaires sur les LLM (Large Language Models) et le prompting
- Familiarité avec l'écosystème LangChain (concepts de base)
Objectifs pédagogiques
Programme détaillé
Introduction à LangGraph et aux workflows IA
– Écosystème LangChain et positionnement de LangGraph : comprendre le rôle de LangGraph dans l’architecture d’applications IA modernes
– Cas d’usage des agents LLM : chatbots conversationnels, assistants autonomes, systèmes multi-agents
– Graphes dirigés pour l’IA : pourquoi modéliser un workflow sous forme de nœuds et d’arêtes plutôt qu’une chaîne linéaire
– Architecture d’un graphe LangGraph : nœuds, arêtes, conditions de routage et flux d’exécution
– Installation de l’environnement et création d’un premier graphe LangGraph minimal
– Cartographie d’un cas d’usage réel sous forme de graphe (identification des nœuds et arêtes)
Construction d'un agent LLM avec LangGraph
– Création d’un agent mono-tâche : définir un graphe simple avec un nœud LLM et une boucle de décision
– Gestion de l’état (StateGraph) : structurer les données qui circulent entre les nœuds du graphe
– Mémoire conversationnelle : intégrer l’historique des échanges dans le contexte de l’agent
– Visualisation du graphe : outils de rendu et d’interprétation pour comprendre le flux d’exécution
– Transformation d’un chatbot classique en agent LangGraph avec mémoire conversationnelle
– Visualisation et analyse du flux d’exécution d’un agent sur un scénario concret
Persistance et mécanismes de rejeu
– Checkpointers : sauvegarder l’état d’un graphe à chaque étape pour garantir la reprise après interruption
– Time travel : rejouer un graphe depuis un point de sauvegarde pour tester des variantes décisionnelles
– Stratégies de persistance : choisir le backend adapté (mémoire, SQLite, base de données) selon le contexte d’usage
– Débogage par le rejeu : utiliser le time travel comme outil de diagnostic pour comprendre le comportement d’un agent
– Mise en place de checkpointers et test de reprise après interruption simulée
– Rejeu d’un scénario avec le time travel pour comparer deux chemins décisionnels
Orchestration multi-agents
– Architecture multi-agents : concevoir un système où plusieurs agents spécialisés collaborent via un graphe partagé
– Rôles et responsabilités : définir des agents avec des périmètres distincts (recherche, analyse, rédaction, validation)
– Collaboration et délégation : mécanismes de routage pour diriger le flux vers le bon agent selon le contexte
– Gestion des conflits et convergence : stratégies pour agréger les résultats de plusieurs agents
– Conception d’un système multi-agents pour un assistant de réservation intelligent
– Implémentation d’un graphe avec routage conditionnel entre agents spécialisés
Intégration d'outils externes et tool calling
– Tool calling avec LangGraph : permettre à un agent d’invoquer des fonctions Python ou des API tierces
– Connecteurs et outils personnalisés : créer des outils métier (accès base de données, appels API REST, recherche web)
– Prise de décision dynamique : laisser le LLM choisir quel outil utiliser en fonction du contexte
– Robustesse des appels : gestion des erreurs, timeouts et retries dans un graphe d’exécution
– Création d’un outil personnalisé et intégration dans un agent LangGraph
– Mini-projet combinant mémoire persistante, multi-agents et outils externes
Bonnes pratiques et perspectives de mise en production
– Organisation du code : structurer un projet LangGraph maintenable et testable
– Tests et validation : stratégies pour tester un graphe d’agents (tests unitaires, scénarios de bout en bout)
– Streaming et réactivité : notions de streaming pour des interactions en temps réel avec l’utilisateur
– Perspectives de déploiement : panorama des options pour mettre un agent en production (API, conteneurisation, plateformes cloud)
– Refactoring d’un graphe existant selon les bonnes pratiques de structuration
– Réalisation d’un mini-projet intégrateur mobilisant l’ensemble des compétences acquises
Prochaines sessions
du 7 déc. 2026 au 8 déc. 2026 • 2 jours
du 11 févr. 2027 au 12 févr. 2027 • 2 jours
du 11 févr. 2027 au 12 févr. 2027 • 2 jours
du 11 févr. 2027 au 12 févr. 2027 • 2 jours
du 11 févr. 2027 au 12 févr. 2027 • 2 jours
du 25 mai 2027 au 26 mai 2027 • 2 jours
du 25 mai 2027 au 26 mai 2027 • 2 jours
du 25 mai 2027 au 26 mai 2027 • 2 jours
du 25 mai 2027 au 26 mai 2027 • 2 jours
du 27 sept. 2027 au 28 sept. 2027 • 2 jours
du 27 sept. 2027 au 28 sept. 2027 • 2 jours
du 27 sept. 2027 au 28 sept. 2027 • 2 jours
du 27 sept. 2027 au 28 sept. 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
Lorcann R.
Formateur IA générative & LLM
Lorcann intervient sur des formations portant sur l’ingénierie des LLM et l’IA générative. Parmi les formations qui lui sont confiées figurent notamment « LangGraph : concevoir des agents IA orchestrés » et « Ollama : déployer et optimiser des LLM en local ». 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 LangGraph : concevoir des agents IA orchestrés ?
Cette formation se déroule sur 2 jours.
Quels sont les prérequis pour suivre la formation LangGraph : concevoir des agents IA orchestrés ?
- Connaissances de base en Python - Notions élémentaires sur les LLM (Large Language Models) et le prompting - Familiarité avec l'écosystème LangChain (concepts de base)
Quel est le prix de la formation LangGraph : concevoir des agents IA orchestrés ?
En inter-entreprises, elle est à 1 700 € HT par participant ; en intra-entreprise, elle est à 4 000 € HT pour le groupe. Un tarif sur-mesure est également disponible sur devis.
La formation LangGraph : concevoir des agents IA orchestrés 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 LangGraph : concevoir des agents IA orchestrés 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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