Architecte d'Agents IA

À qui s'adresse cette formation

• Développeurs et ingénieurs logiciels qui intègrent des LLM dans des produits et veulent passer du prototype au système autonome.
• Architectes techniques et lead developers chargés de concevoir des workflows multi-agents fiables et observables.
• Data scientists et ingénieurs MLOps qui souhaitent industrialiser des agents en production.
• Consultants et chefs de projet IA qui doivent arbitrer des choix d’architecture et d’outillage.

Prérequis réels

• Pratique courante de Python et d’une API de LLM (appels, prompts, gestion des réponses).
• Notions solides de développement logiciel : API REST, JSON, gestion de dépendances, Git.
• Compréhension de base du fonctionnement d’un LLM (contexte, tokens, température, function calling).

Ce que vous saurez faire

À l'issue de la formation, vous serez capable de :

• Concevoir l’architecture d’un agent autonome : boucle de raisonnement, outils, garde-fous et gestion d’état.
• Implémenter des protocoles d’interopérabilité MCP et A2A pour connecter agents, outils et services.
• Doter un agent d’une mémoire persistante (courte et longue durée) exploitable en production.
• Orchestrer plusieurs agents coopérants et gérer la délégation, les conflits et la reprise sur erreur.
• Déployer et superviser un agent en production avec traçabilité, évaluation et contrôle des coûts.

Programme — 6 modules

Formation 100% en ligne, à votre rythme. Chaque module combine apports théoriques et atelier pratique.

• Module 1 — Anatomie d’un agent autonome
  Décomposer la boucle perceive–plan–act, le rôle des outils et le pattern ReAct. Poser les garde-fous et les points de validation humaine.
• Module 2 — Protocoles MCP et A2A
  Exposer des serveurs MCP pour brancher des outils et des données, puis faire dialoguer agents via A2A. Gérer authentification, contexte et découverte de capacités.
• Module 3 — Mémoire et gestion d’état
  Concevoir une mémoire de travail à court terme et une mémoire longue durée (vectorielle, résumés, faits). Gérer fenêtre de contexte, compaction et rappel sélectif.
• Module 4 — Orchestration multi-agents
  Construire des topologies superviseur/ouvriers et des graphes d’agents avec LangGraph. Traiter délégation, boucles, conflits et reprise sur échec.
• Module 5 — Fiabilité, évaluation et sécurité
  Instrumenter un agent avec du tracing (LangSmith, Langfuse) et des jeux d’évaluation. Contrer l’injection de prompt et limiter les dérives d’outils.
• Module 6 — Mise en production et coûts
  Déployer en conteneur, gérer secrets, rate limits et fallback de modèles. Mesurer latence et coût par tâche et boucler l’amélioration continue.

Outils utilisés

Cette formation manipule les outils suivants : Claude · ChatGPT · n8n · LangGraph · Python · Docker. Vous êtes formé aux concepts et aux pratiques avec vos propres environnements et clés d'accès.

Informations pratiques

Questions fréquentes

Formations complémentaires