Informations à propos de la formation
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Public cible
- Professionnels de l’innovation, du numérique, de la data ou du management de projet
- Étudiants et enseignants en informatique, IA, robotique, management ou sciences cognitives
- Développeurs, analystes et responsables souhaitant intégrer des agents IA dans leurs workflows
Objectifs de la formation
Initier les participants aux principes, au fonctionnement et aux applications de l’IA agentique, c’est-à-dire des systèmes autonomes capables de planifier, raisonner et agir dans des environnements complexes, en interaction avec d’autres systèmes ou humains.
Cette formation vise à comprendre comment les agents IA diffèrent des modèles d’IA classiques, comment ils sont construits, et comment les utiliser dans des contextes professionnels concrets.
Compétences visées
- Comprendre les fondements et la logique d’un système agentique
- Identifier les architectures et outils clés (LLM + planification + exécution)
- Concevoir ou paramétrer un agent simple utilisant des outils modernes (LangChain, AutoGPT, CrewAI, etc.)
- Appréhender les enjeux éthiques, techniques et organisationnels liés aux agents autonomes
- Concevoir un mini-projet d’automatisation ou d’assistance via un agent IA
Thématiques de la formation (12 semaines / 24h)
1. Introduction à l’IA agentique (4 h)
Objectifs spécifiques :
- Comprendre ce qu’est une IA agentique et en quoi elle diffère d’un modèle génératif classique
- Identifier les concepts clés : autonomie, objectifs, actions, environnement
- Découvrir les grandes familles d’agents (réactifs, délibératifs, hybrides)
Contenu :
- Définitions : agent, environnement, boucle perception–action
- Historique : de la robotique à l’agent conversationnel autonome
- Exemples actuels : AutoGPT, Devin, CrewAI, ChatGPT + Actions, Meta AI Agents
Activités :
- Démonstration d’un agent simple en action
- Atelier de réflexion : “Que peut faire un agent IA dans mon domaine ?”
2. Architecture et fonctionnement des agents IA (6 h)
Objectifs spécifiques :
- Comprendre les composants d’un système agentique
- Identifier les rôles de la mémoire, du raisonnement, de la planification et de l’action
- Découvrir les frameworks techniques permettant de créer des agents IA
Contenu :
- Architecture d’un agent : perception, raisonnement, planification, action
- Mémoire courte/longue, outils et API, connecteurs externes
- Frameworks et bibliothèques : LangChain, CrewAI, AutoGPT, ReAct, Hugging Face Agents
- Les agents multi-rôles et collaboratifs
Activités :
- Atelier : configuration d’un agent simple (avec interface no-code ou code minimal)
- Étude de cas : un agent de recherche documentaire autonome
3. Applications et cas d’usage de l’Agentic AI (6 h)
Objectifs spécifiques :
- Explorer les usages actuels dans différents domaines professionnels
- Identifier les gains en productivité, créativité et automatisation
- Évaluer les limites et les conditions d’adoption réussie
Contenu :
- Agents pour la recherche, la veille, le service client, la programmation, la santé, la gestion de projets
- Agents pour l’automatisation de workflows et l’orchestration de tâches
- Agents conversationnels multimodaux (texte, image, voix, vidéo)
- Écosystèmes émergents (OpenDevin, Cognition AI, Meta AI Studio, ChatGPT “Agents”)
Activités :
- Atelier pratique : créer un agent personnel d’assistance (ex. agent de veille ou d’analyse de texte)
- Démo d’un agent de workflow automatisé (Zapier + LLM + LangChain)
4. Enjeux éthiques, techniques et réglementaires (4 h)
Objectifs spécifiques :
- Identifier les risques associés à l’autonomie des systèmes IA
- Comprendre les implications juridiques, sécuritaires et sociétales
- Définir les bonnes pratiques d’usage et de supervision humaine
Contenu :
- Biais et dérives possibles (agents non alignés, erreurs d’action, hallucinations prolongées)
- Supervision humaine et responsabilité : “human-in-the-loop”
- Cadres réglementaires (AI Act, ISO/IEC, gouvernance algorithmique)
- Confiance, transparence et auditabilité des agents autonomes
Activités :
- Étude de cas : incident d’un agent mal paramétré
- Débat : “Jusqu’où déléguer aux IA autonomes ?”
5. Mini-projet de synthèse (4 h)
Objectifs spécifiques :
- Concevoir un prototype ou une simulation d’agent IA dans un cas concret
- Travailler en groupe sur la conception, la logique et les outils utilisés
- Présenter le projet et évaluer la pertinence de la démarche
Contenu :
- Idéation : définir la mission et le contexte de l’agent
- Conception et paramétrage avec un outil choisi (LangChain, CrewAI, OpenAI GPTs, etc.)
- Présentation du fonctionnement, des limites et de l’impact potentiel
Activités :
- Mini-projet pratique : “Mon agent IA utile”
- Soutenance orale ou démonstration en groupe
Méthodologie
- Alternance théorie / pratique
- Démonstrations d’agents réels et d’outils open source
- Travaux en groupes sur des cas réels
- Approche réflexive sur autonomie et responsabilité
Évaluation
- Évaluation continue : participation, ateliers, quiz
- Mini-projet final : conception d’un agent IA utile et fonctionnel
- Auto-évaluation des compétences et feedback collectif
Évaluation et Assurance Qualité :
À la fin de chaque programme de formation, les participants recevront un formulaire d’évaluation et d’assurance qualité.