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Formation Superviseur Humain d'Agents Autonomes

À qui s'adresse cette formation

Responsables opérationnels supervisant des systèmes d’IA autonomes en production (support, back-office, décision).
Managers de centres de contact et de processus métiers intégrant des agents conversationnels.
Compliance officers et responsables risques pilotant la supervision des systèmes d’IA au regard de l’AI Act.
Chefs de projet IA et product owners responsables de la sûreté d’agents autonomes déployés.

Connaître le fonctionnement général des LLM et des agents (prompt, outils, boucle de décision).
Avoir une expérience de supervision d’opérations ou de processus métier impliquant des systèmes automatisés.
Maîtriser les bases du cadre réglementaire applicable à l’IA (RGPD, principes de l’AI Act).

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

Situer les obligations de supervision humaine au regard des articles 14 et 26 de l’AI Act.
Classifier les erreurs des agents autonomes selon une taxonomie exploitable pour la supervision.
Identifier et neutraliser les biais cognitifs qui dégradent la vigilance de l’opérateur (complaisance, automatisation).
Choisir et dimensionner une architecture HITL ou HOTL adaptée au niveau de risque du système.
Concevoir des interfaces de validation qui rendent la décision humaine rapide, informée et traçable.

Formation 100% en ligne, à votre rythme.

Module 1 — Cadre réglementaire de la supervision
Décoder les articles 14 et 26 de l’AI Act et en déduire les exigences concrètes de supervision humaine et d’intervention sur les systèmes à risque.
Module 2 — Taxonomie des erreurs d’agents
Classer les défaillances (hallucination, dérive d’objectif, boucle, usage d’outil erroné) et définir les seuils d’alerte et d’escalade.
Module 3 — Biais cognitifs et vigilance de l’opérateur
Repérer la complaisance à l’automatisation, l’ancrage et l’excès de confiance, puis concevoir des garde-fous contre la démission de vigilance.
Module 4 — Architectures HITL et HOTL
Comparer human-in-the-loop, human-on-the-loop et human-in-command, et dimensionner l’autonomie selon l’impact et la réversibilité des décisions.
Module 5 — Interfaces de validation
Concevoir des écrans de validation qui exposent confiance, sources et alternatives, avec journalisation des décisions humaines pour audit.
Module 6 — Exploitation et audit de la supervision
Organiser les tableaux de bord de supervision, les revues d’incidents et la traçabilité attendue en cas de contrôle réglementaire.

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 €.