Formation · Développement d’agents IA · Citizen developers & low-code

Développement d’agents IA pour les citizen developers

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

Durée
2 jours (14 h)
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 citizen developers » est une formation pratique destinée notamment aux profils suivants : Utilisateurs métier porteurs d’idées d’automatisation en administration, ventes, achats ou RH, Utilisateurs avancés d’Excel, de Power Platform ou d’outils low-code comparables et Responsables de processus et business analysts. Vous découvrez Développement d’agents IA non pas de façon abstraite, mais à travers des tâches de votre quotidien – avec des exemples, des exercices et des modèles issus du domaine Citizen developers & low-code.

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 de deux jours 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.

Les citizen developers sont des utilisateurs métier qui créent leurs propres applications et automatisations sans être développeurs de profession. Jusqu’ici, les plateformes low-code atteignaient vite leurs limites dès qu’il fallait une logique sur mesure, une intégration ou une transformation de données. Les outils de codage IA repoussent nettement cette frontière : une simple description en langage naturel devient formulaire, workflow, script ou petite application web, et l’IA explique clairement messages d’erreur, formules et expressions. La responsabilité augmente d’autant, car ces solutions traitent aussi des données de l’entreprise et doivent être maintenues. Cette formation vous apprend à bâtir avec le vibe coding et des agents IA des solutions utiles à votre service, à les combiner intelligemment avec les plateformes low-code et à respecter les règles de gouvernance de votre DSI.

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 ?

  • Utilisateurs métier porteurs d’idées d’automatisation en administration, ventes, achats ou RH
  • Utilisateurs avancés d’Excel, de Power Platform ou d’outils low-code comparables
  • Responsables de processus et business analysts
  • Membres d’équipes digitalisation et innovation
  • Responsables informatiques mettant en place un programme de citizen development

Les défis concrets que nous traitons

  • Des tâches manuelles répétitives que la DSI n’a pas la capacité d’automatiser
  • Des plateformes low-code limitées pour la logique sur mesure, les intégrations ou la préparation de données
  • Peu de savoir-faire pour tester, documenter et exploiter une solution en toute sécurité
  • Le risque d’informatique fantôme sans concertation avec la protection des données et la sécurité

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 créez avec l’IA vos propres automatisations, formulaires et petites applications pour votre service.
  • Vous combinez plateformes low-code et code généré pour la logique, la préparation de données et les intégrations.
  • Vous documentez, testez et exploitez vos solutions dans le respect des règles de gouvernance de votre DSI.

Programme

Jour 1

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

Jour 2

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 : Citizen developers & low-code
  • Automatiser des workflows
  • Créer formulaires et petites applications
  • Comprendre formules et expressions
  • Nettoyer et transformer les données
  • Se connecter aux interfaces
  • Documenter et tester ses solutions
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Les solutions créées en interne traitent elles aussi des données de l’entreprise et du personnel : vous apprenez à respecter le RGPD, les processus de validation de la DSI, la gestion sûre des identifiants et les conditions de licence des plateformes et du code généré, pour éviter toute informatique fantôme.
  • 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

Automatiser des workflows

Décrire circuits de validation, notifications et transferts de données entre messagerie, tableurs, formulaires et applications métier sur une plateforme low-code, puis laisser l’IA construire flux, expressions et conditions adaptés.

Créer formulaires et petites applications

Générer à partir d’une description des formulaires de saisie, check-lists ou outils de réservation avec validation, champs obligatoires et stockage simple, puis les affiner au fil des retours des collègues.

Comprendre formules et expressions

Faire expliquer clairement des formules Excel complexes ou des expressions Power Fx et de flux, repérer les erreurs et formuler de façon fiable de nouveaux calculs à partir d’un besoin métier.

Nettoyer et transformer les données

Fusionner des exports de différents systèmes, supprimer les doublons, harmoniser les formats et générer des scripts Python ou des étapes Power Query qui rendent la préparation reproductible.

Se connecter aux interfaces

Comprendre avec l’aide de l’IA le fonctionnement d’une interface REST, configurer des connecteurs et mettre en place des appels d’API simples pour récupérer les données des applications métier.

Documenter et tester ses solutions

Produire guides utilisateur, documentation technique succincte et cas de test pour les applications créées, afin que collègues et DSI puissent les comprendre, les reprendre et les maintenir.

Projets pratiques possibles

Planificateur de congés et remplacements

Une petite application web où chacun saisit ses absences, désigne un remplaçant et où le manager dispose d’une vue mensuelle.

Contrôleur de factures entrantes

Un script qui lit les factures PDF reçues, vérifie les mentions obligatoires et reporte les données de façon structurée dans un tableau à valider.

Suivi des demandes internes

Un outil de tickets simple pour les demandes internes, avec formulaire, historique des statuts, attribution et notifications automatiques par e-mail.

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 êtes à l’aise avec la bureautique et les tableurs ; aucune compétence en programmation n’est requise, une expérience d’une plateforme low-code est un plus.

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 solutions créées en interne traitent elles aussi des données de l’entreprise et du personnel : vous apprenez à respecter le RGPD, les processus de validation de la DSI, la gestion sûre des identifiants et les conditions de licence des plateformes et du code généré, pour éviter toute informatique fantôme.

Dates proposées

Toutes les dates sont indicatives – votre date souhaitée est toujours possible.

  • mer. 25 novembre 2026 – jeu. 26 novembre 2026 En ligne Demander
  • mar. 8 décembre 2026 – mer. 9 décembre 2026 Brême Demander
  • jeu. 21 janvier 2027 – ven. 22 janvier 2027 Salzbourg Demander
  • jeu. 4 février 2027 – ven. 5 février 2027 En ligne Demander
  • lun. 8 février 2027 – mar. 9 février 2027 Kaiserslautern Demander
  • mer. 17 février 2027 – jeu. 18 février 2027 En ligne 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.

Faut-il savoir programmer pour devenir citizen developer avec l’IA ?

Non. Vous décrivez ce que doit faire votre solution et l’IA génère formulaires, flux, formules ou scripts. L’essentiel est de formuler clairement le besoin et de vérifier méthodiquement le résultat. La formation vous apporte les notions clés, comme données, logique, interface et test, pour piloter finement l’outil et cerner vous-même les erreurs.

Comment éviter l’informatique fantôme ?

Par des règles claires plutôt que des interdictions : plateformes et outils validés, catégories de données définies, registre simple des solutions créées et procédure de transfert à la DSI dès qu’une application devient critique. Vous apprenez à appliquer ces règles, et les responsables informatiques repartent avec des pistes pour structurer un programme de citizen development.

Combien coûte la formation « Développement d’agents IA pour les citizen developers » ?

La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 2 jour(s) de formation avec un formateur en direct, les supports de cours, un environnement d’exercice et une attestation de participation.

Puis-je proposer ma propre date ?

Oui. Nos dates sont indicatives. Dans le formulaire, vous pouvez à tout moment indiquer librement la date ou la période souhaitée – nous vérifions les disponibilités et confirmons 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 ou Kaiserslautern. Nous pouvons aussi l’organiser en intra pour votre équipe.

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