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Organisme de formation certifié Qualiopi à Paris | Syzan Academy

Formation Concevoir, déployer et superviser des agents IA en entreprise

Formation Agents IA en entreprise pour concevoir, déployer et superviser des agents IA supervisés avec Syzan Academy.

Cette formation permet aux participants de comprendre l’architecture des agents IA et de concevoir des prototypes supervisés capables d’analyser une demande, de planifier des actions, d’utiliser des outils et de produire des résultats contrôlables. Elle met l’accent sur les patterns d’agents, l’intégration d’outils, la mémoire, l’orchestration multi-agents simple, l’observabilité, les limites des modèles et l’usage responsable de l’IA.

Une Attestation et un certificat de réalisation vous seront  remis à la fin de la formation

Formation destinée aux:

  • Développeurs, profils techniques et responsables innovation.

  • Entrepreneurs souhaitant intégrer des agents IA dans leurs produits ou processus.

  • Managers ou chefs de projet ayant déjà une pratique régulière des outils IA.

  • Équipes souhaitant passer d’un usage conversationnel de l’IA à des assistants actionnables.

Prérequis : utiliser régulièrement des outils IA comme ChatGPT ou Claude, connaître les bases du prompt engineering, comprendre les notions d’API, JSON et workflow, et disposer d’un cas d’usage d’automatisation ou d’assistant IA.

La formation est également accessible aux personnes à mobilité réduite. Les locaux et les modalités pédagogiques sont adaptés afin de garantir des conditions d’accueil optimales. Les adaptations nécessaires peuvent être étudiées en amont.

À l’issue de la formation, les participants seront capables de:

  • Expliquer la différence entre chatbot, workflow IA et agent IA supervisé.

  • Identifier les cas d’usage pertinents pour un agent IA en entreprise.

  • Concevoir une boucle perception, décision, action avec contrôle humain.

  • Utiliser des outils externes : API, recherche, base de données ou service métier.

  • Structurer la mémoire et le contexte d’un agent selon le besoin.

  • Mettre en place une orchestration simple entre agents spécialisés.

  • Prévoir logs, monitoring, gestion d’erreurs, coûts et limites d’usage.

  • Documenter l’architecture et les risques d’un prototype d’agent IA.

Programme de la formation

🏛️ Formation : Concevoir, déployer et superviser des agents IA en entreprise
🏫 Modalité : Présentiel ou distanciel, groupe de 6 à 12 participants.
🕒 Durée : 2 jours, soit 14 heures de formation.

Méthodes pédagogiques :

  • apports techniques, démonstrations, analyse de patterns, ateliers guidés, mini-projet, échanges de cas d’usage, revue collective et synthèse opérationnelle.

Conditions Tarifaires : Prendre contact via l’adresse e-mail contact@syzan-academy.fr ou via notre formulaire de contact.
Modalités d’évaluation:

  • Questionnaire de positionnement pour mesurer le niveau de départ.
  • Quiz intermédiaires sur les concepts clés : agents, outils, mémoire et orchestration.
  • Cas pratique fil rouge : conception d’un agent IA supervisé pour un cas d’usage réel.
  • Présentation synthétique du prototype et de son architecture.
  • Auto-évaluation finale et checklist de mise en pratique.

Objectif : comprendre les concepts, les cas d’usage et les limites des agents IA.

  • Définition d’un agent IA : perception, décision, action.
  • Différences entre chatbot, automatisation, agent et système multi-agents.
  • Patterns principaux : ReAct, Plan-and-Execute et Reflexion.
  • Architecture d’un agent supervisé avec validation humaine.
  • Risques : hallucinations, actions non contrôlées, données sensibles, coûts.

Cas pratique : transformer un chatbot simple en agent supervisé capable de planifier une action et de demander validation.

Évaluation : quiz sur les concepts et les limites d’un agent IA.

Objectif : permettre à un agent d’utiliser des outils externes de manière contrôlée.

  • Principes de tool calling avec Claude, GPT ou modèles équivalents.
  • Création et documentation d’outils : description, paramètres, erreurs attendues.
  • Validation des entrées et sorties des outils.
  • Connexion à une API, une base de données ou un moteur de recherche.
  • Gestion des dépendances, erreurs, retries et limites d’accès.

Cas pratique : construire un agent capable d’interroger une API métier, de structurer le résultat et de proposer une action.

Évaluation : revue de la définition d’un outil et de ses garde-fous.

Objectif : structurer la mémoire d’un agent et coordonner plusieurs rôles spécialisés.

  • Types de mémoire : conversationnelle, sémantique, procédurale.
  • RAG et contexte persistant pour agents IA.
  • Limites du contexte long et stratégies de compression.
  • Architecture multi-agents : délégation, collaboration, validation.
  • Exemple d’agents spécialisés : recherche, rédaction, contrôle qualité.
  • Human-in-the-loop sur les décisions sensibles.

Cas pratique : concevoir un mini-système avec trois rôles : recherche, synthèse et validation.

Évaluation : diagnostic d’une architecture agentique trop complexe ou mal contrôlée.

Objectif : préparer un prototype d’agent IA robuste, monitoré et documenté.

  • Déploiement d’un prototype : cloud, serverless ou container.
  • Logs, traces, métriques de performance et suivi des coûts.
  • Gestion des erreurs, retry logic, timeouts et fallback.
  • Sécurité, confidentialité, RGPD et limites des modèles.
  • Checklist de supervision : validation humaine, monitoring, documentation.
  • Conception d’un agent IA pour un cas d’usage réel.

Cas pratique : concevoir et présenter un prototype d’agent IA supervisé avec architecture, outils, mémoire, risques et plan de suivi.

Évaluation : présentation finale du projet et validation des compétences acquises.

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