IA agentique - Conception et intégration d'agents autonomes basés sur les LLM

Objectifs

À l'issue de l'action, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondements de l'IA agentique et ses spécificités.


• Identifier les architectures techniques d'un agent autonome (LLM, outils, mémoire, orchestrateur).


• Évaluer la pertinence d'un cas d'usage pour un agent IA.


• Concevoir un schéma fonctionnel intégrant les composants clés.


• Tester ou manipuler des agents via des outils no-code ou open source.


• Identifier les risques et limites : hallucinations, supervision, RGPD.


• Structurer les étapes de lancement d'un projet pilote d'agent IA.

Description

Matin – Comprendre et modéliser

• Définition d'un agent autonome et typologies (mono-agent, multi-agents).


• Cas d'usage concrets en entreprise.


• Architecture technique : LLM, mémoire, outils, orchestrateur.


• Panorama des frameworks : LangChain, AutoGen, CrewAI, Dust.


• Analyse d'un schéma fonctionnel.


• Démonstration d'un agent autonome.


• Discussion sur les limites et risques.

• Définition d'un besoin métier.


• Construction d'un schéma fonctionnel complet.


• Test d'un agent via interface no-code ou open source.


• Analyse du comportement et leviers d'optimisation.


• Intégration dans un workflow métier.


• Étapes de lancement d'un projet pilote.

Conditions d'accès

Sans prerequis

Rythme

Temps plein, Temps partiel, Cours du soir, Formation hors temps de travail