Aller au contenu principal

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

Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 14_AF_0000262375
Organisme responsable : AI MENTOR (ouvre dans un nouvel onglet)

Nouvelle recherche

Présentation de la formation

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 :…

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.

Programme de la formation

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. Après-midi – Expérimenter et intégrer Définition d'un besoin métier. Construction…

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.
Après-midi – Expérimenter et intégrer
  • 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.

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Niveau de sortie

Sans niveau spécifique

Durée, rythme, financement

Modalités pédagogiques

Modélisation, démonstrations techniques et expérimentation d'agents IA pour structurer un projet agentique en entreprise.

Durée

En centre

7 h

Financement

Conventionnement
Non

Conditions d'accès

Public visé

  • Tout public

Informations sur les publics

Cette action s'adresse aux ingénieurs, développeurs, chefs de projet IA, décideurs techniques et consultants.

Niveau d'entrée

Sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis

Sans prérequis

Lieu de réalisation de l'action

Modalités d'enseignement

Formation entièrement à distance

Adresse

Périodes prévisibles de déroulement des sessions

Début

Fin

Adresse d'inscription
AI MENTOR
75014 Paris 14e
État du recrutement
Ouvert
Modalités
Entrées / Sorties à dates permanentes