Formation Technique · 2 jours

Formation Agents IA & LangChain

Créez des agents IA autonomes capables de raisonner, utiliser des outils et collaborer. LangChain, CrewAI et orchestration multi-agents.

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Durée2 jours (14h)
Groupe6-10 devs
NiveauAvancé
FormatPrésentiel privilégié
Pour qui ?

Développeurs IA expérimentés

  • Développeurs ayant déjà intégré des LLMs
  • Data Engineers et ML Engineers
  • Architectes IA
  • Tech Leads voulant explorer les agents
  • Développeurs LangChain voulant approfondir

Prérequis : Expérience avec les APIs LLM (OpenAI, Anthropic). Python niveau intermédiaire minimum. Idéalement avoir suivi "IA pour Développeurs".

Stack technique

LangChain
Framework principal
CrewAI
Multi-agents
LangGraph
Orchestration
Python
Langage
OpenAI / Anthropic
LLMs
Vector DBs
Mémoire
Objectifs pédagogiques

Ce que vous saurez faire après

Créer des agents autonomes

Agents capables de raisonner et d'utiliser des outils.

Développer des tools

Connectez vos agents à des APIs et bases de données.

Orchestrer multi-agents

Faites collaborer plusieurs agents spécialisés.

Gérer la mémoire

Persistance et contexte conversationnel.

Patterns avancés

ReAct, Plan-and-Execute, Tree of Thoughts...

Sécuriser les agents

Limites, validation, human-in-the-loop.

Programme détaillé

2 jours pour maîtriser les agents IA

1
Jour 1 - Matin

Introduction aux agents IA

  • Qu'est-ce qu'un agent IA vs un simple chatbot
  • Architecture ReAct : Reasoning + Acting
  • Les frameworks : LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents SDK
  • Démo : un agent qui utilise des outils
2
Jour 1 - Après-midi

LangChain en profondeur

  • Architecture de LangChain : chains, agents, tools
  • Créer des tools personnalisés
  • Mémoire et persistance des conversations
  • TP : créer un agent recherche + analyse
3
Jour 2 - Matin

Orchestration multi-agents

  • Pourquoi plusieurs agents spécialisés
  • CrewAI : agents collaboratifs
  • Patterns : supervisor, hierarchical, collaborative
  • TP : créer une équipe d'agents
4
Jour 2 - Après-midi

Production et avancé

  • Évaluation et debugging des agents
  • Gestion des erreurs et fallbacks
  • Sécurité et limites des agents
  • Projet final : agent métier complet

Formations complémentaires

IA pour Développeurs

Prérequis recommandé : APIs et RAG.

Prompt Engineering

Optimisez les prompts de vos agents.

Développement sur-mesure

Faites développer vos agents par nos équipes.

Pour aller plus loin

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Agents IA & LangChain

Formation agents IA et LangChain : construire des systèmes autonomes fiables

Un agent qui fonctionne en démonstration et un agent qui tourne en production sont deux objets différents. Le second suppose des garde-fous, des budgets, une gestion d'état, une observabilité et une capacité à échouer proprement.

Ces deux jours partent de l'architecture et vont jusqu'à la mise en production, avec LangChain et LangGraph comme socle, et une insistance particulière sur ce qui fait échouer les projets d'agents : le périmètre mal défini et l'absence de contrôle.

Objectifs

Ce que vous saurez faire
à la fin

Concevoir l'architecture d'un agent : objectif, outils, règles, budget
Implémenter un agent avec LangChain et LangGraph
Orchestrer plusieurs agents et gérer l'état partagé
Poser des garde-fous sur les actions irréversibles
Évaluer, tracer et mettre en production un agent

Programme

Programme
détaillé

2 jours (14h) · Avancé · deux tiers du temps en pratique sur vos propres cas.

01 · Jour 1, matin

Architecture

  • Ce qui distingue un agent d'un enchaînement de prompts
  • Objectif, outils, règles, budget : les quatre piliers
  • Boucles de raisonnement et modes de défaillance
  • Choisir entre workflow déterministe et agent
02 · Jour 1, après-midi

Construire

  • LangChain : outils, mémoire, récupération
  • LangGraph : graphes d'états, reprises, points de contrôle
  • Définir des outils propres et documentés
  • Atelier : un premier agent sur un cas métier
03 · Jour 2, matin

Orchestrer

  • Plusieurs agents : superviseur, spécialistes, état partagé
  • CrewAI et alternatives : quand ils apportent quelque chose
  • Protocole de contexte de modèle et outils externes
  • Coûts d'une exécution multi-agents, et comment les borner
04 · Jour 2, après-midi

Fiabiliser et déployer

  • Garde-fous : validation humaine, seuils, listes d'autorisation
  • Injection de prompt dans les données traitées : défenses
  • Traçage, évaluation, détection de régression
  • Mode « propose sans agir » et ouverture progressive
  • Atelier : agent supervisé, prêt pour un pilote

En pratique

Public, prérequis
et déroulement

Pour qui

  • Développeurs et ingénieurs IA
  • Ingénieurs données et plateformes
  • Équipes techniques qui prototypent des agents pour la production

Prérequis

  • Développer couramment en Python ou TypeScript
  • Avoir déjà appelé une API de modèle de langage
  • Connaître les notions de recherche augmentée
  • Apporter un cas métier à plusieurs étapes

Modalités

  • En présentiel dans vos locaux, ou à distance en visioconférence
  • Groupes de quatre à dix personnes, pour que chacun pratique
  • Deux tiers du temps en exercices sur vos propres cas
  • Supports, prompts et modèles remis à l'équipe le jour même

Évaluation et suivi

  • Positionnement en début de session : ce que chacun sait déjà faire
  • Exercices pratiques évalués au fil de la journée
  • Quiz de validation des acquis en fin de formation
  • Attestation de fin de formation et certificat de réalisation
  • Point de suivi à trente jours : ce qui a été mis en place, ce qui bloque

Financement

  • Entre 1 500 et 3 000 euros la journée pour un groupe, selon le programme et la préparation sur vos cas
  • Algomind (Yoomky SASU) est un organisme de formation déclaré sous le numéro 11757627175 auprès du préfet de région Île-de-France. Cet enregistrement ne vaut pas agrément de l'État
  • Pour une prise en charge par votre OPCO, qui exige la certification Qualiopi, la session est dispensée via un organisme partenaire certifié : même formateur, même programme, même contenu
  • Dossier monté avec vous dans les deux cas : programme, devis, convention, émargement, attestation
  • Devis sous 48 heures après l'entretien de cadrage

Délais et accessibilité

Une session se planifie en général sous deux à quatre semaines après l'entretien de cadrage, selon vos disponibilités et le montage du dossier de financement.

Nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Les besoins d'adaptation (supports, rythme, matériel, salle) sont recueillis à l'inscription et traités avec le référent handicap avant la session.

Avant de se parler

Les questions qu'on nous pose
avant de réserver

Faut-il avoir suivi la formation IA pour développeurs ?

Ce n'est pas obligatoire, mais les prérequis sont ceux qu'elle couvre : appels d'API, sorties structurées, recherche augmentée. Sans cette base, la première demi-journée sera dense.

Quels cadres logiciels sont enseignés ?

LangChain et LangGraph principalement, avec un panorama de CrewAI, des SDK d'agents des éditeurs et du protocole de contexte de modèle. Les principes valent au-delà des outils.

Repart-on avec un agent utilisable ?

Avec un agent supervisé prêt pour un pilote, sur votre cas métier. La mise en production complète demande ensuite une phase d'observation, que nous décrivons.

Dans vos locaux ou à distance

Cette formation vous intéresse
pour vos équipes ?

Dites-nous combien de personnes et sur quels cas : nous vous proposons un programme adapté, une date et un devis sous 48 heures, avec le montage du dossier de financement.

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