Formation – Développement d’agents IA – Architecture logicielle

Développement d’agents IA pour les architectes logiciel

Développer des agents IA de qualité professionnelle : architectures, tool use, SDK d’agents, LangGraph, mémoire, évaluations et déploiement.

Durée
6 heures, une session
Format
En ligne ou en présentiel
Langue
Allemand ou anglais
Participants
sessions ouvertes ou intra-entreprise
Attestation
Attestation de participation

Présentation

« Développement d’agents IA pour les architectes logiciel » s’adresse notamment aux profils suivants : Architectes logiciel et architectes solution, Architectes d’entreprise en lien avec le développement applicatif et Développeurs seniors et tech leads ayant des responsabilités d’architecture. Elle montre pas à pas comment utiliser Développement d’agents IA de manière productive, sûre et traçable dans le domaine Architecture logicielle – des bases aux workflows avancés.

Les agents IA vont bien au-delà des chatbots classiques : ils décomposent les tâches, appellent des outils et des API, analysent les résultats et itèrent jusqu’à atteindre leur objectif. Cette formation compacte vous apprend à concevoir de tels systèmes pour qu’ils fonctionnent de manière fiable, traçable et sûre en entreprise. Vous comparez les modèles d’architecture, du workflow simple à la boucle agentique jusqu’aux systèmes multi-agents, et les mettez en pratique avec le Claude Agent SDK, l’OpenAI Agents SDK et LangGraph.

L’objectif n’est pas la démo rapide, mais le passage en production. Vous concevez avec soin les interfaces d’outils et le contexte, connectez des outils via le Model Context Protocol, structurez mémoire à court et à long terme et mettez en place des évaluations qui révèlent tôt les régressions. S’y ajoutent les garde-fous contre l’injection de prompt et les actions indésirables, la validation humaine, le traçage, la maîtrise des coûts et le déploiement. Vous saurez ensuite quand un agent se justifie, quand un workflow déterministe suffit et quel framework convient à votre projet.

Lorsque des agents IA écrivent une grande partie du code, l’architecture gagne en importance : des frontières de modules nettes, des décisions documentées et des objectifs de qualité vérifiables forment le cadre qui garde le code généré cohérent. Les assistants IA épaulent aussi directement les architectes, par exemple pour analyser une base de code existante, produire des diagrammes C4, rédiger des Architecture Decision Records ou comparer des alternatives au regard des attributs de qualité. Fitness functions et tests d’architecture peuvent être générés et intégrés aux pipelines. Cette formation vous apprend à faire de l’IA un interlocuteur pour vos choix d’architecture, à formaliser votre savoir architectural pour que les agents de codage le respectent et à détecter tôt l’érosion dans des bases de code en forte croissance.

La formation se déroule en direct – en ligne dans une classe virtuelle ou en présentiel dans nos salles à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart et Kaiserslautern. Nous pouvons également l’organiser en intra pour votre équipe.

À qui s’adresse cette formation ?

  • Architectes logiciel et architectes solution
  • Architectes d’entreprise en lien avec le développement applicatif
  • Développeurs seniors et tech leads ayant des responsabilités d’architecture
  • Architectes plateforme et cloud
  • Responsables de la gouvernance et des comités d’architecture

Les défis concrets que nous traitons

  • Une documentation d’architecture vite obsolète et décalée par rapport au code réel
  • Des décisions prises à l’oral dont le contexte se perd
  • Une érosion progressive par dépendances cycliques et violations des couches
  • Sans consignes claires, le code généré par l’IA ignore les modèles et conventions établis

Objectifs pédagogiques

  • Vous choisissez le bon patron pour chaque tâche, du workflow fixe à l’agent autonome.
  • Vous concevez outils et contexte pour que vos agents travaillent de façon fiable et économique.
  • Vous implémentez des agents avec le Claude Agent SDK, l’OpenAI Agents SDK ou LangGraph.
  • Vous mettez en place évaluations et traçage pour mesurer la qualité et détecter les régressions.
  • Vous utilisez l’IA pour analyser l’existant, évaluer des options d’architecture et consigner les décisions sous forme d’ADR.
  • Vous ancrez les règles d’architecture comme fitness functions dans le pipeline et détectez l’érosion au plus tôt.
  • Vous structurez contexte et règles pour que les agents de codage IA respectent durablement vos choix d’architecture.

Programme

Module 1 Architectures d’agents et patrons de conception
  • Workflows ou agents : chaînage de prompts, routage, parallélisation, orchestrateur-exécutants
  • La boucle agentique : planifier, agir, observer, ajuster
  • Systèmes multi-agents, sous-agents et passages de relais entre agents
  • Critères de choix du modèle, du framework et du niveau d’autonomie
Module 2 Tool use et ingénierie du contexte
  • Function calling et sorties structurées avec JSON Schema
  • Bien concevoir ses outils : granularité, nommage, messages d’erreur, idempotence
  • Connecter et réutiliser des outils via des serveurs MCP
  • Gérer la fenêtre de contexte : résumé, compaction, retrieval et prompt caching
Module 3 Les frameworks en pratique
  • Claude Agent SDK : boucle agentique, outils, sous-agents, permissions et hooks
  • OpenAI Agents SDK : agents, handoffs, garde-fous et traçage
  • LangGraph : graphes à état, checkpointing et validation humaine
  • Comparaison sur une même tâche et critères de choix d’un framework
Module 4 Mémoire, évaluations et observabilité
  • Mémoire à court et long terme, stratégies de stockage et d’oubli
  • Jeux d’évaluation, LLM-as-a-judge et mesure du succès par tâche
  • Traçage des appels d’outils, de la consommation de tokens et des latences
  • Tests de non-régression lors de changements de prompts, de modèles ou d’outils
Module 5 Garde-fous, sécurité et déploiement
  • Se protéger contre l’injection de prompt, la fuite de données et les outils trop privilégiés
  • Contrôles des entrées et sorties, étapes de validation et sandboxing
  • Déploiement en service, exécution asynchrone, reprises et plafonds de coûts
  • Gouvernance, journalisation et exigences du RGPD et de l’AI Act européen
Module 6 Atelier pratique : Architecture logicielle
  • Documenter les décisions d’architecture
  • Reconstituer l’architecture existante
  • Évaluer les alternatives
  • Générer des fitness functions
  • Garde-fous pour agents de codage
  • Découper les domaines
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Les documents d’architecture décrivent souvent des éléments sensibles comme les zones réseau et les flux de données : vous apprenez quelles informations confier à un service d’IA, comment évaluer les risques de licence des composants et comment refléter de façon traçable les exigences du RGPD, de NIS2 et du Cyber Resilience Act.
  • Règles du jeu pour un usage sûr de l’IA en équipe
  • Vérifier les résultats : faits, sources, tests et principe des quatre yeux
  • Plan d’action personnel pour les 30 prochains jours
  • Questions ouvertes, perspectives et ressources pour aller plus loin

Cas pratiques de votre domaine

Documenter les décisions d’architecture

Transformer discussions, comptes rendus et pull requests en Architecture Decision Records structurés, avec contexte, options étudiées, décision et conséquences, rangés de façon cohérente dans le dépôt.

Reconstituer l’architecture existante

Analyser une base de code, en extraire modules, dépendances et interfaces et générer des diagrammes C4 à jour en diagrams-as-code avec PlantUML, Mermaid ou Structurizr.

Évaluer les alternatives

Comparer monolithe modulaire, microservices ou intégration événementielle au regard de scénarios de qualité, des coûts et de l’organisation des équipes, et rendre les compromis visibles selon les principes de l’ATAM.

Générer des fitness functions

Traduire des règles d’architecture comme les accès entre couches, les dépendances interdites ou les conventions de nommage en tests automatisés avec ArchUnit, dependency-cruiser ou équivalent, intégrés à la CI.

Garde-fous pour agents de codage

Décrire principes, frontières de modules et modèles dans des fichiers de règles et documents de contexte afin que les agents IA les respectent lors de la génération, et repérer les écarts en revue.

Découper les domaines

Dériver des résultats d’event storming et des descriptions métier les bounded contexts, agrégats et context maps du Domain-Driven Design, puis s’en servir pour structurer équipes et services.

Projets pratiques possibles

Assistant ADR

Un outil en ligne de commande qui transforme quelques notes en ADR complet selon un modèle, relie les décisions connexes et met à jour un index dans le dépôt.

Visualiseur de dépendances

Un script qui analyse les imports d’une base de code, signale cycles et violations de couches et affiche un diagramme interactif dans le navigateur.

Questions-réponses d’architecture

Une petite application qui indexe ADR, diagrammes et code et répond aux questions sur l’architecture en citant les sources concernées.

Prérequis

De solides compétences en Python ou en TypeScript, une expérience des API REST et une première pratique des API de LLM ou des assistants IA. Vous avez plusieurs années d’expérience en développement et avez déjà pris ou accompagné des décisions d’architecture sur des systèmes d’envergure.

Prérequis techniques

Un ordinateur portable avec Python ou Node.js, Git et un éditeur de code, ainsi qu’un accès API à au moins un fournisseur de LLM, par exemple Anthropic ou OpenAI. Des identifiants pour les exercices peuvent être fournis si nécessaire.

Protection des données & conformité

Les documents d’architecture décrivent souvent des éléments sensibles comme les zones réseau et les flux de données : vous apprenez quelles informations confier à un service d’IA, comment évaluer les risques de licence des composants et comment refléter de façon traçable les exigences du RGPD, de NIS2 et du Cyber Resilience Act.

Dates & sites

Pour chaque site, nous proposons une date dans environ quatre semaines. Votre date souhaitée reste toujours possible.

  • Munich mar. 15 décembre 2026 6 h Demander
  • Salzbourg lun. 14 décembre 2026 6 h Demander
  • Berlin mer. 16 décembre 2026 6 h Demander
  • Augsbourg ven. 11 décembre 2026 6 h Demander
  • Hanovre jeu. 10 décembre 2026 6 h Demander
  • Brême jeu. 10 décembre 2026 6 h Demander
  • Stuttgart lun. 14 décembre 2026 6 h Demander
  • Kaiserslautern jeu. 10 décembre 2026 6 h Demander
  • En ligne mar. 15 décembre 2026 6 h Demander

Questions fréquentes

Quel framework d’agents choisir ?

Tout dépend de votre stratégie de modèles, du niveau de contrôle souhaité et des compétences de l’équipe. Les SDK des éditeurs offrent un démarrage léger avec des fonctions bien intégrées, tandis que LangGraph donne un contrôle plus fin sur l’état et les enchaînements. Pendant la formation, vous résolvez la même tâche avec plusieurs frameworks et en tirez des critères de choix concrets.

Comment empêcher un agent d’exécuter des actions erronées ou dangereuses ?

En combinant plusieurs niveaux de protection : outils au périmètre restreint et aux droits minimaux, validation des entrées et sorties, étapes d’approbation pour les actions critiques, sandboxing et évaluation continue. L’injection de prompt via des contenus externes est traitée comme un risque bien réel. Vous appliquez ces mesures directement à votre propre agent.

Toute automatisation nécessite-t-elle un agent ?

Non. De nombreuses tâches se traitent de façon plus fiable, moins coûteuse et plus transparente avec un workflow fixe de quelques appels au LLM. Un agent se justifie lorsque le chemin de résolution ne peut pas être planifié à l’avance et que le système doit s’adapter aux résultats intermédiaires. Nous travaillons précisément cet arbitrage sur des exemples concrets.

L’IA peut-elle prendre des décisions d’architecture ?

L’IA est un excellent interlocuteur : elle propose des options, explicite les compromis, relève les failles d’un raisonnement et documente les décisions de façon structurée. La responsabilité reste humaine, car l’architecture dépend du contexte de l’entreprise, des compétences des équipes, du budget et de l’appétence au risque. Vous apprenez à l’utiliser pour décider mieux et plus vite.

Comment éviter que les agents IA n’érodent l’architecture ?

En combinant contexte explicite et contrôle automatisé : fichiers de règles et ADR décrivent frontières et modèles, fitness functions et tests d’architecture en CI bloquent les écarts, et les revues se concentrent sur les changements structurels. L’architecture cesse alors d’être une simple documentation pour devenir un garde-fou vérifiable, pour les humains comme pour les agents.

Combien coûte la formation « Développement d’agents IA pour les architectes logiciel » ?

La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 6 heures de formation en direct avec un formateur, les supports de cours, un environnement d’exercice et une attestation de participation.

Puis-je proposer ma propre date ?

Oui. Pour chaque site, nous proposons une date dans environ quatre semaines. Dans le formulaire, vous pouvez à tout moment indiquer librement la date ou la période souhaitée – nous vérifions les disponibilités et revenons vers vous sous un jour ouvré.

La formation a-t-elle lieu en ligne ou en présentiel ?

Les deux sont possibles : en direct dans une classe virtuelle ou en présentiel à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart et Kaiserslautern. Nous pouvons aussi l’organiser en intra pour votre équipe.

La formation peut-elle être adaptée à notre équipe ?

Oui. Les formations sur mesure coûtent environ 4 500 € de plus, selon le sujet et après accord. Nous définissons ensemble au préalable les contenus, exemples et exercices.

Autres formations pour les architectes logiciel

Autres formations Développement d’agents IA

Les 30 formations Développement d’agents IA

Développement d’agents IA – MunichDéveloppement d’agents IA – SalzbourgDéveloppement d’agents IA – BerlinDéveloppement d’agents IA – AugsbourgDéveloppement d’agents IA – HanovreDéveloppement d’agents IA – BrêmeDéveloppement d’agents IA – StuttgartDéveloppement d’agents IA – KaiserslauternDéveloppement d’agents IA – En ligne