Parcours Leaders IA
Agents IA & Automatisation Intelligente
Formation pratique pour les leaders IA qui conçoivent, gouvernent et mettent à l'échelle des systèmes agentiques. Comprenez comment les agents raisonnent, planifient, utilisent des outils et interagissent avec votre stack pour une automatisation fiable et maîtrisée.
Cette formation est accessible via le CPF en partenariat avec un organisme certifié.
Aperçu du programme
Agents IA & Automatisation Intelligente est un programme avancé, centré sur l'implémentation, destiné aux leaders IA et praticiens seniors qui architecturent, déploient et gouvernent les systèmes agentiques. Il se concentre sur le fonctionnement réel des agents, leurs échecs et leur mise à l'échelle — sans évangélisation GenAI générique.
À qui s'adresse ce programme
Public visé
- Head of AI / AI Lead
- Architecte AI ou ML
- Staff ou Principal Engineer
- AI Platform Lead
- CTO technique avec responsabilité opérationnelle sur les systèmes
Non destiné aux : dirigeants métier, rôles purement stratégiques, équipes innovation sans responsabilité de livraison, ou décideurs non techniques.
Prérequis
- Bonne compréhension des workflows LLM (prompting, RAG, concepts de fine-tuning).
- Expérience avec les APIs, les systèmes distribués ou les pipelines ML.
- Aisance avec les contraintes de production : latence, coûts, fiabilité et sécurité.
Objectifs pédagogiques
Fondamentaux de l'IA agentique
- Différencier les workflows LLM, les pipelines d'automatisation et les systèmes agentiques.
- Comprendre quand un système doit ou ne doit pas être agentique.
- Maîtriser les briques fondamentales : raisonnement, planification, mémoire, utilisation d'outils et boucles de feedback.
Architecture & implémentation
- Concevoir des architectures d'agents de bout en bout adaptées aux environnements réels.
- Implémenter des patterns mono-agent et multi-agents.
- Orchestrer des agents avec des outils, APIs et couches de données.
- Choisir les modèles de contrôle (centralisé, décentralisé ou hybride).
Gouvernance, contrôle & fiabilité
- Définir les périmètres d'autonomie et les permissions.
- Implémenter des garde-fous avec des mécanismes human-in-the-loop/on-the-loop.
- Garantir la traçabilité, l'observabilité et l'auditabilité du comportement des agents.
Contenu de la formation
1. Fondamentaux de l'IA agentique
- Ce que « IA agentique » signifie réellement (et ce que cela ne signifie pas).
- Agents vs chatbots vs automatisation de workflows.
- Modèles de boucle cognitive : perception → raisonnement → action → feedback.
- Pourquoi la plupart des « agents IA » échouent en production.
2. Architectures d'agents modernes
- Systèmes mono-agent vs multi-agents.
- Agents utilisant des outils (APIs, exécution de code, retrieval).
- Patterns de planification : ReAct, Plan-and-Execute, boucles basées sur Reflexion.
- Architectures d'agents event-driven et stateful.
3. Systèmes multi-agents & coordination
- Rôles et responsabilités spécialisés des agents.
- Communication inter-agents, délégation et arbitrage.
- Gestion des conflits, mécanismes de consensus et orchestration vs approches en essaim.
4. Automatisation intelligente vs automatisation agentique
- Identifier quand un agent n'est pas la bonne solution.
- Architectures hybrides (RPA + agents LLM).
- Automatisation décisionnelle vs automatisation d'exécution.
- Détecter les risques de sur-ingénierie.
Focus analytique : décider quand ne pas construire un agent.
5. Gouvernance, sécurité & contrôle
- Limiter l'espace d'action des agents, sandboxing et modèles de permissions.
- Monitorer le raisonnement, les décisions et le comportement.
- Journalisation, rejouabilité, audits et red-teaming des systèmes agentiques.
6. Du prototype à la production
- Stratégies d'évaluation, de certification et de test.
- Arbitrages coûts, latence et scalabilité.
- Métriques d'observabilité essentielles.
- Gérer la « dette agentique » à long terme.
Approche pédagogique
- Sessions de conception au niveau architecture.
- Déconstruction de systèmes agentiques réels.
- Analyse par patterns de ce qui fonctionne vs ce qui casse.
- Ateliers techniques centrés sur la conception système.
- Discussions guidées de niveau expert (pas de démos marketing, pas de live coding superficiel).
Points clés & livrables
- Framework d'architecture IA agentique.
- Checklists de gouvernance et de sécurité.
- Matrices de décision : agent vs automatisation.
- Design patterns prêts pour la production et architecture de référence.
Positionnement
Conçu pour les organisations déjà engagées dans l'IA qui ont besoin que les systèmes agentiques soient conçus, gouvernés et contrôlés — pas simplement démontrés. Complète les programmes de stratégie IA exécutive sans les chevaucher.
Évaluation & certification
Chaque participant valide ses acquis par des livrables pratiques et reçoit un feedback documenté lié aux exigences de certification.
- Pitch final ou runbook technique évalué par les formateurs.
- Grilles d'évaluation alignées sur les KPIs et le modèle de maturité du programme.
- Certificat numérique de réussite et recommandations pour les certifications suivantes.
- Restitution optionnelle au SOC ou au conseil pour ancrer le sponsorship.