Formation Agents IA Avancé
LangChain, RAG, orchestration multi-agents et déploiement production
5 jours
Formation intensive
80%
Pratique / 20% théorie
4.9/5
Satisfaction experts
2 990€
Tarif professionnel
Formation expert : construisez des systèmes d'agents IA production-ready
Les agents IA autonomes représentent la prochaine frontière de l'intelligence artificielle. Cette formation avancée vous enseigne comment concevoir, développer et déployer des systèmes d'agents complexes capables de raisonner, d'utiliser des outils, et de collaborer pour résoudre des problèmes réels.
Vous maîtriserez LangChain et LlamaIndex, les frameworks de référence, le Retrieval-Augmented Generation (RAG) pour des réponses précises basées sur vos données, et l'orchestration multi-agents pour créer des systèmes sophistiqués.
Prérequis : Python intermédiaire, bases ML, expérience APIs. Formation technique niveau expert.
Programme détaillé 5 jours
Jour 1 : Fondamentaux LangChain
- Architecture LangChain : Chains, Agents, Tools
- LLMs wrappers : OpenAI, Anthropic, HuggingFace
- Memory management : ConversationBuffer, Summary
- Prompt templates avancés et composition
- TP : Chatbot avec mémoire contextuelle
Jour 2 : RAG de niveau production
- Document loaders : PDFs, web, databases
- Text splitting : stratégies optimales (chunking)
- Vector stores : Pinecone, Chroma, FAISS
- Embeddings : OpenAI, sentence-transformers
- Advanced retrieval : HyDE, Multi-query, Reranking
- TP : RAG sur documentation technique 10K+ pages
Jour 3 : Agents autonomes
- ReAct framework : Reasoning + Acting
- Tools & Toolkits : création outils custom
- Agent types : Zero-shot, Conversational, Plan-Execute
- Error handling et retry mechanisms
- Agents avec accès APIs externes (web search, databases)
- TP : Agent de recherche autonome multi-sources
Jour 4 : Multi-agents & orchestration
- Architecture multi-agents : patterns de communication
- CrewAI : framework orchestration agents coopératifs
- Role-based agents : spécialisation et délégation
- Hierarchical agents : superviseurs et workers
- Consensus et vote entre agents
- TP : Système 5 agents (research, writing, review, fact-check, publication)
Jour 5 : Production & déploiement
- LangSmith : tracing, debugging, monitoring
- Evaluation : métriques qualité agents (faithfulness, relevance)
- Caching & optimization : réduction coûts API
- Deployment : FastAPI, Docker, serverless
- Security : prompt injection, data leakage prevention
- Projet final : application complète deployée
Cas d'usage d'agents IA en entreprise
1. Support client intelligent multilingue
Architecture : Agent RAG avec access à knowledge base produits (10K articles), historique tickets, documentations techniques.
Capacités : Résolution L1/L2 automatique, escalade intelligente vers humains, génération réponses personnalisées en 15 langues, mise à jour automatique base de connaissances.
ROI mesuré : -60% tickets L1, -40% temps réponse, +25% satisfaction client (CSAT 4.7/5).
2. Analyse financière automatisée
Système multi-agents : Agent 1 (data extraction de 50+ sources), Agent 2 (calculs financiers complexes), Agent 3 (market research web), Agent 4 (rédaction rapport), Agent 5 (fact-checking et compliance).
Output : Rapport d'analyse 30 pages, tableaux Excel, visualisations, recommandations actionnables. Généré en 15 minutes vs 2 jours analyste.
Impact : Analyse quotidienne vs hebdomadaire, détection opportunités 48h plus tôt, zéro erreurs de calcul.
3. Code review et documentation automatique
Workflow : Agent analyse PR GitHub, identifie bugs potentiels, vérifie conformité standards, suggère optimisations, génère tests unitaires, met à jour documentation technique.
Technologies : LangChain + GitHub API + static analysis tools + RAG sur codebase historique.
Résultats : -50% temps code review, +30% couverture tests, documentation toujours à jour, onboarding nouveaux devs 2x plus rapide.
4. Veille concurrentielle et stratégique
Agents autonomes : Scraping quotidien 200+ sources (sites concurrents, presse, réseaux sociaux, brevets, offres d'emploi), analyse tendances, détection signaux faibles, alertes sur mouvements stratégiques.
Output : Digest quotidien personnalisé par métier (CEO, Product, Sales), dashboard temps réel, alertes critiques Slack.
Avantage compétitif : Anticipation 2-4 semaines, réactivité stratégique, 100% coverage vs 20% manuel.
5. Génération contenus SEO industrialisée
Pipeline multi-agents : Agent 1 (keyword research SEMrush API), Agent 2 (competitor analysis), Agent 3 (outline generation), Agent 4 (rédaction longform 2000 mots), Agent 5 (SEO optimization), Agent 6 (fact-checking), Agent 7 (publication WordPress + social).
Capacité : 50 articles optimisés/jour, qualité équivalente rédacteur humain selon tests A/B.
Économie : Coût 5€/article vs 150€ freelance. Trafic organique +180% en 6 mois.
Stack technologique maîtrisée
Frameworks orchestration
LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel, AutoGPT
LLMs & APIs
OpenAI GPT-4, Anthropic Claude, Google Gemini, Mistral, Llama 2/3
Vector databases
Pinecone, Weaviate, Chroma, FAISS, Qdrant, Milvus
Embeddings models
OpenAI ada-002, sentence-transformers, Cohere, Voyage AI
Observability & monitoring
LangSmith, Weights & Biases, Phoenix, Helicone, Langfuse
Deployment & infrastructure
FastAPI, Docker, Kubernetes, AWS Lambda, Vercel AI SDK, Modal
Projets pratiques (80% du temps)
Projet 1 : Chatbot RAG entreprise (Jours 1-2)
Objectif : Construire chatbot qui répond aux questions sur 500+ documents internes (PDFs, Notion, Confluence).
Technologies : LangChain + OpenAI + Pinecone + Streamlit frontend.
Livrables : App déployée, documentation technique, benchmarks précision (>90% relevance).
Projet 2 : Agent de recherche autonome (Jour 3)
Objectif : Agent capable de rechercher infos sur le web, synthétiser, et répondre à questions complexes avec sources vérifiées.
Technologies : LangChain Agents + Tavily Search API + Wikipedia Tool + Calculator.
Livrables : Agent opérationnel, traces d'exécution LangSmith, rapport de tests sur 50 questions.
Projet 3 : Système multi-agents rédaction (Jour 4)
Objectif : 4 agents collaborant pour créer article long-form : Researcher → Writer → Editor → SEO Optimizer.
Technologies : CrewAI + GPT-4 + custom tools (SEO analysis, plagiarism check).
Livrables : Pipeline complet automatisé, 5 articles générés, analyse qualité vs humain.
Projet final : Application production-ready (Jour 5)
Objectif : Développer et déployer application complète au choix (support client, analyse financière, code assistant...).
Exigences : RAG avancé, agents autonomes, monitoring, tests, déploiement cloud, documentation.
Évaluation : Présentation 15min devant groupe + démo live. Certification remise si projet validé.
Prérequis techniques
Compétences obligatoires
- Python : Niveau intermédiaire-avancé (POO, async/await, decorators, context managers)
- APIs REST : Consommation APIs, authentification, gestion erreurs
- Machine Learning : Concepts fondamentaux (embeddings, similarity, clustering)
- Git & CLI : Commandes de base, workflow collaboratif
- Anglais technique : Documentation majoritairement en anglais
Compétences recommandées (non obligatoires)
- Expérience prompt engineering / ChatGPT avancé
- Bases NLP (tokenization, embeddings, transformers)
- Docker & containerization
- Frameworks web (FastAPI, Flask)
- SQL & bases de données
Matériel requis
- Laptop (Mac/Linux recommandé, Windows WSL2 OK) avec 16GB RAM minimum
- Compte OpenAI avec crédits API (environ 50$ pour la formation)
- Comptes gratuits : GitHub, HuggingFace, Pinecone (tier gratuit)
- Éditeur de code : VS Code recommandé avec extensions Python
Formateur expert
Cette formation est dispensée par un ingénieur IA senior avec :
- 5+ ans d'expérience en ML/NLP production
- Lead technique sur projets LLM et agents IA pour grandes entreprises (CAC40)
- Contributeur open-source LangChain et LlamaIndex
- Certifications : Google Professional ML Engineer, AWS ML Specialty
- Speaker conférences IA (PyData, MLOps World)
Approche pédagogique : 20% théorie, 80% pratique. Code reviews personnalisés. Support post-formation 3 mois (Slack privé).
Questions fréquentes
Différence entre cette formation et la formation agents IA classique ?
Formation classique = bases agents (2 jours, prompting, agents simples). Formation avancée = niveau expert (5 jours, RAG production, multi-agents, deployment). Prérequis Python obligatoire ici.
Quel budget API OpenAI prévoir pendant la formation ?
Environ 50-80$ pour les 5 jours (GPT-4 + embeddings). Nous optimisons usage pour limiter coûts. Alternative : utiliser modèles open-source (Llama, Mistral) mais performances moindres.
Format distanciel ou présentiel ?
Les deux. Présentiel à Paris (max 10 personnes, +500€). Distanciel : sessions live Zoom, labs pratiques sur vos machines, breakout rooms pour projets. Enregistrements disponibles 6 mois.
Certification délivrée ?
Oui. "Certified Advanced AI Agents Engineer" délivré après validation projet final + QCM (70% requis). Certificat LinkedIn + badge numérique. Reconnu par employeurs tech.
Support post-formation ?
Oui. Slack privé alumni 3 mois avec formateur. Office hours hebdomadaires 1h. Accès mises à jour formation (LangChain évolue vite). Communauté de 200+ alumni pour networking.
Cette formation suffit pour devenir AI Engineer ?
Oui pour agents/RAG spécifiquement. Non pour devenir ML Engineer complet (besoin MLOps, training models, etc.). Cette formation = expertise agents IA, débouchés immédiats (salaire junior 50-65K€, senior 80-110K€).
Prêt à maîtriser les agents IA ?
Formation 5 jours intensive. Niveau expert. Projets production-ready. Financement OPCO/Entreprise.
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