Gestionnaire de Flotte d'Agents IA

À qui s'adresse cette formation

• Ingénieurs MLOps et SRE qui exploitent des agents LLM en production et doivent en garantir la disponibilité.
• Responsables plateforme et cloud qui gèrent les coûts et la capacité d’un parc d’agents.
• Tech leads chargés du cycle de vie de plusieurs agents en parallèle (versions, déploiements, incidents).
• Chefs de produit IA qui pilotent la performance et l’amélioration continue d’une flotte.

Prérequis réels

• Pratique courante de Python et d’une plateforme cloud (Docker, conteneurs, files d’attente).
• Bonnes bases en observabilité : métriques, logs, traces et alerting.
• Compréhension du fonctionnement d’un agent LLM et de ses appels d’outils.

Ce que vous saurez faire

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

• Déployer et versionner une flotte d’agents avec des stratégies de mise à jour sûres (canary, blue-green).
• Mettre en place le monitoring et l’observabilité d’agents en production (traces, métriques, logs).
• Piloter les coûts et la consommation de tokens par agent, par tâche et par client.
• Gérer les incidents et les dégradations avec plans de reprise et fallback de modèles.
• Conduire des tests A/B et une boucle d’amélioration continue fondée sur les données.

Programme — 6 modules

Formation 100% en ligne, à votre rythme.

• Module 1 — Architecture d’une flotte d’agents
  Structurer plusieurs agents, leurs versions et leurs environnements. Séparer plans de contrôle et d’exécution pour gouverner la flotte.
• Module 2 — Déploiement et versionnement
  Automatiser le déploiement en conteneurs avec CI/CD, canary release et rollback. Gérer prompts et configurations versionnés comme du code.
• Module 3 — Monitoring et observabilité
  Instrumenter traces et spans par requête avec Langfuse ou OpenTelemetry. Suivre latence, taux d’erreur, taux d’outils échoués et dérive qualité.
• Module 4 — Gestion des coûts
  Suivre la consommation de tokens par agent et détecter les dérives. Optimiser cache, routage de modèles et budgets d’exécution.
• Module 5 — Incidents et résilience
  Définir SLO et alerting, gérer les pannes d’API et le rate limiting. Mettre en place fallback, files d’attente et reprise automatique.
• Module 6 — A/B testing et amélioration continue
  Comparer versions et prompts par expérimentation contrôlée et mesure d’impact. Industrialiser les retours d’usage et le cycle d’optimisation.

Outils utilisés

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

Informations pratiques

Questions fréquentes

Formations complémentaires