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Formation Concepteur de Systèmes Multi-Agents

À qui s'adresse cette formation

Ingénieurs et développeurs IA qui conçoivent déjà des agents isolés et veulent passer à des systèmes coordonnés.
Architectes logiciels et lead tech chargés de fiabiliser des chaînes d’agents en production.
Data scientists et consultants IA confrontés à des besoins de tâches distribuées et parallèles.
Chefs de projet techniques qui doivent arbitrer topologies, coûts et résilience d’un parc d’agents.

Maîtriser la programmation Python et les appels à une API de modèle de langage (prompt, contexte, outils).
Avoir déjà construit au moins un agent simple avec appels d’outils et gestion d’état.
Comprendre les bases des architectures client-serveur, des files de messages et des notions de latence.

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

Concevoir la topologie d’un système multi-agents adaptée à un cas d’usage réel.
Implémenter une communication inter-agents fiable via des protocoles A2A et MCP.
Répartir les rôles, les outils et les responsabilités entre agents coopérants.
Rendre un système distribué résilient aux pannes, aux timeouts et aux boucles d’agents.
Évaluer, superviser et optimiser les performances d’un parc d’agents en production.

Formation 100% en ligne, à votre rythme.

Module 1 — Fondations des systèmes multi-agents
On distingue agents réactifs, planificateurs et orchestrateurs, puis on choisit une topologie (hiérarchique, pair-à-pair, essaim) selon la tâche.
Module 2 — Communication inter-agents A2A et MCP
On implémente des échanges structurés entre agents avec le protocole A2A et l’exposition d’outils via MCP, en gérant contexte et contrats de messages.
Module 3 — Rôles, mémoire et coordination
On répartit les rôles, la mémoire partagée et les outils entre agents, et on évite les conflits de décision et les doublons d’action.
Module 4 — Résilience distribuée
On traite les pannes partielles : retries, timeouts, quorum, circuit breakers et détection des boucles infinies entre agents.
Module 5 — Supervision, observabilité et coûts
On instrumente les traces inter-agents, on pose des garde-fous de budget et on mesure latence et taux d’échec d’un parc d’agents.
Module 6 — Projet : système multi-agents de bout en bout
On conçoit, déploie et évalue un système multi-agents complet répondant à un cas d’usage imposé, du design à la supervision en production.

Cette formation manipule les outils suivants : Claude · ChatGPT · n8n · Python · Docker.

Honnêteté radicale

Un diplôme d'ingénieur, ni un titre RNCP : cette formation produit des compétences vérifiées, pas un statut.
Une garantie d'emploi ni un salaire : nous formons, nous n'embauchons pas et ne plaçons pas.
Un mentorat individuel continu : le suivi couvre l'évaluation des acquis à 30 et 90 jours.
Des crédits d'accès aux modèles propriétaires : vous utilisez vos propres clés.
Un raccourci sans pratique : comptez 4 à 6 heures par semaine.

Remboursement intégral sous 14 jours si la formation ne correspond pas à sa description.

Quels sont les prérequis ?

Aucun prérequis technique — la formation débute au niveau débutant.

La formation donne-t-elle lieu à une attestation ?

Oui : une attestation de fin de formation Cabinet MARA, vérifiable en ligne, accompagnée d'un badge numérique.

Quel est le format ?

100% en ligne avec accès illimité, à votre rythme.

Puis-je payer en plusieurs fois ?

Paiement unique par formation (490 €). Pour les packs, contactez-nous.

Accès immédiat après paiement sécurisé Stripe. Prix unique 490 €.