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.
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
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
Architecture RAG
- Retrieval-Augmented Generation : principe et avantages
- Embeddings et recherche sémantique (vectorielle)
- Bases vectorielles : Qdrant, Pinecone, Chroma
- Chatbot documentaire sur vos propres données
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
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
n8nWorkflows No-Code
OpenAI APIModèles récents & Assistants
Claude APIMCP ProtocolPour qui est cette formation ?
Profils Non-Techniques
Managers, chefs de projet, entrepreneurs souhaitant créer des agents sans coder (n8n, Make, Flowise).
No-Code / Low-CodeDéveloppeurs
Développeurs Python/JavaScript souhaitant maîtriser LangChain, LangGraph et les architectures agentiques.
Python / APIProduct & Data
Product managers, data scientists souhaitant architecturer des solutions IA évolutives et maintenables.
ArchitectureQuestions 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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