Agent IA en action - concevez et déployez votre premier agent IA
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Objectifs
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OBJECTIFS PEDAGOGIQUES :
- Comprendre les fondements de l’IA agentique et ses spécificités
- Identifier les architectures les plus utilisées pour créer des agents autonomes
- Évaluer la pertinence d’un cas d’usage pour un agent d’IA
- Concevoir un schéma fonctionnel d’agent intégrant les composants clés
- Manipuler ou tester des agents existants via des outils open source ou no-code
P.S. Ne cliquez sur le bouton "Je m'informe gratuitement" que si vous envisagez sérieusement une formation dans un futur proche. Nos formateurs sont très occupés et ne peuvent pas répondre à toutes les personnes curieuses !
Programme
IA agentique : concevoir et intégrer des agents autonomes basés sur les LLMs
Durée : 1 jour – 7 heures
Public : professionnels de l’IA, ingénieurs, chefs de projet, décideurs
Objectif : maîtriser les concepts, les cas d’usage et les enjeux de l’ia agentique
Matin : comprendre et modéliser les agents d’IA
1. Introduction à l’IA agentique (45 min)
- définition d’un agent autonome et différences avec l’IA classique
- types d’agents : réactifs, proactifs, mono-agent, multi-agents
- cas d’usage concrets en entreprise
2. Architecture technique d’un agent IA (1h)
- composants clés : LLM, outils, mémoire, orchestrateur
- panorama des frameworks : LangChain, AutoGen, CrewAI, Dust
- lecture et analyse d’un schéma fonctionnel
3. Démonstration d’un agent autonome (45 min)
- démonstration en direct
- boucle perception–action, analyse du comportement
- discussion sur les limites observées
4. Cas d’usage et limites (1h)
- domaines propices à l’agentique
- risques : hallucinations, supervision, RGPD
- critères pour valider un projet d’agent
Après-midi : comprendre et expérimenter un agent IA
5. Application et intégration des outils IA dans un workflow (1h30)
- définition d’un besoin métier et d’objectifs
- construction d’un schéma fonctionnel (inputs, outputs, outils)
- présentation et discussion en groupe
6. Manipulation ou test d’un agent IA (1h15)
- test d’un agent via un outil no-code ou interface dédiée
- analyse du comportement en conditions réalistes
- identification des leviers d’optimisation
7. Intégration dans un workflow métier (30 min)
- réflexion sur les usages concrets
- étapes de lancement d’un projet pilote
- échanges et synthèse collective
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