Tendance 2026 : IA Agentique

Formation Agents IA

Passez de l'IA conversationnelle aux agents autonomes. Concevez des systèmes qui raisonnent, planifient et agissent : RAG, multi-agents, et workflows intelligents.

Garantie de remboursement de 30 jours

4 modules · 5h de formation
30 prompts + 15 top prompts
Créez des agents autonomes avec LangChain

Reconnu par des centaines de professionnels et équipes

OpenAI
Claude
Gemini
Cursor
OpenClaw
Anthropic
GitHub Copilot
n8n
Midjourney
Stable Diffusion
Manus
NotebookLM
Grok
Mistral
OpenAI
Claude
Gemini
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OpenClaw
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GitHub Copilot
n8n
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NotebookLM
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Gratuit
Sans engagement
Zéro pitch de vente

Ce que disent nos élèves formés

Simon F.

Simon F.

Agent immobilier

Enfin une formation qui ne se limite pas à ChatGPT ! J'utilise maintenant Claude pour mes rapports et Gemini pour mes recherches. Gain de temps énorme.

Matthieu L.

Matthieu L.

Responsable grands comptes

La roadmap m'a fait gagner des semaines de tâtonnements. Je sais exactement quel outil utiliser pour chaque mission client.

Hannah T.

Hannah T.

Community manager

Formation très pratique, pas de blabla. J'ai pu appliquer ce que j'ai appris dès le lendemain. Le formateur maîtrise vraiment tous les outils.

Image principale - Agents IA
4.6 étoiles

Agents IA

5h · 5 modules

Programme

Highlights

  • 4 modules · 5h de formation
  • 30 prompts + 15 top prompts
  • Créez des agents autonomes avec LangChain
149€67€-55%
Réserver un appel

Chatbot vs Agent IA : quelle différence ?

Chatbot classique

  • Réactif : répond aux questions
  • Pas de mémoire à long terme
  • Pas d'accès aux outils externes
  • Pas de planification de tâches

Agent IA autonome

  • Proactif : planifie et exécute des tâches
  • Mémoire : contexte et historique persistants
  • Outils : APIs, bases de données, recherche web
  • Raisonnement : analyse, décide, itère

Programme de la formation

1

Fondamentaux des Agents

  • Architecture d'un agent : LLM, mémoire, outils, capteurs
  • Patterns agentiques : ReAct, Plan-Execute-Evaluate
  • Boucle de réflexion : génération → critique → amélioration
  • Cas d'usage : qualification leads, support client, analyse
2

Architecture RAG

  • Retrieval-Augmented Generation : principe et avantages
  • Embeddings et recherche sémantique (vectorielle)
  • Bases vectorielles : Qdrant, Pinecone, Chroma
  • Chatbot documentaire sur vos propres données
3

Outils & Intégrations

  • Function Calling : connecter l'agent à des APIs
  • MCP (Model Context Protocol) : standard d'intégration
  • Workflows no-code avec n8n : triggers, conditions, actions
  • Connexion CRM, email, bases de données, calendriers
4

Multi-Agents & Production

  • Systèmes multi-agents : superviseur, réseau, hiérarchie
  • LangGraph pour orchestration complexe
  • Évaluation et monitoring des agents (evals, métriques)
  • Optimisation coûts et latence, human-in-the-loop

Outils et frameworks couverts

n8nn8nWorkflows No-Code
LangChainFramework Python
LangGraphMulti-Agents
MakeAutomatisation
OpenAIOpenAI APIModèles récents & Assistants
ClaudeClaude APIMCP Protocol
Qdrant / ChromaBases Vectorielles
FlowiseLangChain No-Code

Pour qui est cette formation ?

Profils Non-Techniques

Managers, chefs de projet, entrepreneurs souhaitant créer des agents sans coder (n8n, Make, Flowise).

No-Code / Low-Code

Développeurs

Développeurs Python/JavaScript souhaitant maîtriser LangChain, LangGraph et les architectures agentiques.

Python / API

Product & Data

Product managers, data scientists souhaitant architecturer des solutions IA évolutives et maintenables.

Architecture

Questions fréquentes

  • Faut-il savoir coder pour créer des agents IA ?

    Non ! La formation propose une approche no-code avec n8n, Make et Flowise qui permet de créer des agents puissants sans écrire une ligne de code. Les modules avancés (LangChain, LangGraph) s'adressent aux développeurs.

  • Quelle différence entre RAG et fine-tuning ?

    Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) enrichit les réponses de l'IA avec vos données en temps réel, sans modifier le modèle. Le fine-tuning modifie le modèle lui-même. Le RAG est plus simple, moins coûteux et souvent suffisant pour les cas d'usage entreprise.

  • Qu'est-ce que le MCP (Model Context Protocol) ?

    Le MCP est un protocole standardisé par Anthropic (créateur de Claude) pour connecter les agents IA à des outils externes (Gmail, Asana, Salesforce...). C'est la tendance 2026 pour l'intégration des agents dans les workflows métiers.

  • Combien de temps pour créer un agent fonctionnel ?

    Avec les outils no-code (n8n), vous pouvez créer un premier agent fonctionnel en quelques heures. Un système multi-agents complexe en production demande plusieurs semaines de développement et d'optimisation.

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Reconnus par les professionnels

Une équipe d'experts IA pour vous former et vous accompagner, de l'automatisation au design en passant par le code.

Marc Lefebvre

Marc Lefebvre

Expert Automatisation & No-Code

Il conçoit des workflows n8n et Make pour les indépendants et PME. Son credo : zéro code, maximum d'impact sur la productivité quotidienne.

Léa Morel

Léa Morel

Spécialiste Assistants IA & Productivité

Elle forme les équipes à ChatGPT, Claude et Gemini pour gagner des heures chaque semaine. Méthode pratique, résultats mesurables.

Julien Roux

Julien Roux

Développeur Full-Stack & IA (Cursor / APIs)

Il accompagne les devs sur Cursor, GitHub Copilot et les APIs OpenAI. Du prompt au déploiement, il rend l'IA exploitable en production.

Sarah Benali

Sarah Benali

Experte Création Visuelle & Design IA

Elle maîtrise Midjourney, DALL·E et les outils de design IA. Pour les créatifs et les marques qui veulent des visuels pro sans agence.

Thomas Girard

Thomas Girard

Consultant IA Stratégie & Entreprise

Il aide les directions à définir une stratégie IA alignée avec les objectifs business. Audit, roadmap et déploiement progressif.

Chloé Vallet

Chloé Vallet

Experte Vidéo & Audio Générative

Spécialiste Runway, Sora, ElevenLabs : elle forme les équipes contenu et marketing à la génération vidéo et vocale par l'IA.