Formation · Développement d’agents IA · JavaScript & TypeScript

Développement d’agents IA pour les développeurs JavaScript et TypeScript

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 développeurs JavaScript et TypeScript » est une formation pratique destinée notamment aux profils suivants : Développeurs front-end et full-stack en JavaScript ou TypeScript, Équipes qui migrent une base de code JavaScript vers TypeScript et Mainteneurs de bibliothèques et de SDK dans l’écosystème npm. 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 JavaScript & TypeScript.

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.

JavaScript et TypeScript s’exécutent aujourd’hui dans le navigateur, sur le serveur, dans les pipelines de build et en périphérie de réseau. Cette polyvalence s’accompagne de chaînes d’outils complexes : bundlers, transpileurs, linters, gestionnaires de paquets et un écosystème npm en perpétuel mouvement. Les assistants et agents de codage IA réduisent considérablement ces frictions. Ils migrent progressivement des modules JavaScript vers TypeScript, déduisent des types précis à partir des réponses d’API, corrigent les alertes ESLint, rédigent des tests Vitest ou Jest et expliquent clairement des génériques imbriqués. Pour obtenir un résultat adapté, il faut toutefois leur fixer un cadre : niveau de rigueur du tsconfig, système de modules, conventions et commandes de test. Vous apprendrez à fournir ce contexte et à relire le code généré d’un œil critique.

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 ?

  • Développeurs front-end et full-stack en JavaScript ou TypeScript
  • Équipes qui migrent une base de code JavaScript vers TypeScript
  • Mainteneurs de bibliothèques et de SDK dans l’écosystème npm
  • Tech leads responsables de l’outillage, du linting et des builds

Les défis concrets que nous traitons

  • Une dégradation progressive du typage à coups de any, d’assertions de type et de tsconfig permissif
  • Des chaînes d’outils mêlant bundlers, transpileurs, ESM et CommonJS, difficiles à déboguer
  • Des arbres de dépendances gigantesques, sources de risques de sécurité et de maintenance
  • Du code asynchrone sujet à des conditions de concurrence difficiles à reproduire et à une gestion d’erreurs incomplète

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.
  • Mobiliser des agents IA à bon escient pour les migrations TypeScript, le typage et la génération de tests.
  • Transmettre aux assistants votre tsconfig, vos règles de lint et vos conventions pour un code généré cohérent avec votre stack.
  • Évaluer de façon critique les dépendances npm proposées et le code généré sous l’angle du typage et de la sécurité.

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 : JavaScript & TypeScript
  • Migration progressive vers TypeScript
  • Dériver des types d’API et de schémas
  • Écrire des tests Vitest et Jest
  • Corriger les alertes ESLint
  • Déboguer builds et bundlers
  • Mettre à jour les dépendances
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • L’écosystème npm est une cible fréquente d’attaques sur la chaîne d’approvisionnement : vérifiez l’origine, la maintenance et la licence (copyleft notamment) de chaque dépendance suggérée par l’IA. Ne placez jamais de clés d’API ni de jetons dans les prompts et précisez contractuellement si votre code source peut servir à entraîner les modèles du fournisseur.
  • 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

Migration progressive vers TypeScript

L’agent convertit les fichiers JavaScript module par module, infère les types à partir de leur utilisation, remplace les any par des types précis et renforce par étapes la rigueur du tsconfig jusqu’à une compilation sans erreur.

Dériver des types d’API et de schémas

Des exemples JSON, spécifications OpenAPI ou schémas de base de données sont transformés en interfaces TypeScript et en schémas Zod pour la validation à l’exécution, garantissant un contrat cohérent entre front-end et back-end.

Écrire des tests Vitest et Jest

Pour les utilitaires, hooks et services, l’IA génère des tests unitaires avec des mocks pertinents, des timers simulés et des snapshots bien dosés, les exécute puis corrige elle-même les cas en échec.

Corriger les alertes ESLint

L’assistant traite méthodiquement les avertissements du linter, remplace des schémas datés comme les cascades de callbacks par async/await et explique, règle par règle, la raison de chaque modification.

Déboguer builds et bundlers

Les messages d’erreur de Vite, webpack ou esbuild sont analysés, les conflits ESM/CommonJS résolus et la configuration des alias de chemins, du tree shaking ou des source maps corrigée.

Mettre à jour les dépendances

L’IA lit les changelogs lors des montées de version majeures de paquets npm, adapte le code aux ruptures de compatibilité, met à jour les lockfiles et valide l’ensemble par vérification de types et exécution des tests.

Projets pratiques possibles

Client d’API typé

Un petit paquet TypeScript qui génère, à partir d’une spécification OpenAPI, un client fetch typé avec validation Zod, prêt à être publié sur npm avec ses tests.

Extension de navigateur

Une extension en TypeScript qui analyse le contenu d’une page et le copie de façon structurée dans le presse-papiers, avec manifeste, content script et build automatisé.

Bilan de santé d’un monorepo

Un script Node qui inspecte les workspaces d’un monorepo, détecte les versions de dépendances dupliquées ou incohérentes et propose un plan de nettoyage.

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. Une bonne maîtrise du JavaScript moderne, des bases en TypeScript et une pratique de npm, pnpm ou yarn ainsi que de Git.

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

L’écosystème npm est une cible fréquente d’attaques sur la chaîne d’approvisionnement : vérifiez l’origine, la maintenance et la licence (copyleft notamment) de chaque dépendance suggérée par l’IA. Ne placez jamais de clés d’API ni de jetons dans les prompts et précisez contractuellement si votre code source peut servir à entraîner les modèles du fournisseur.

Dates proposées

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

  • lun. 23 novembre 2026 – mar. 24 novembre 2026 En ligne Demander
  • mar. 1 décembre 2026 – mer. 2 décembre 2026 Kaiserslautern Demander
  • lun. 7 décembre 2026 – mar. 8 décembre 2026 En ligne Demander
  • mar. 15 décembre 2026 – mer. 16 décembre 2026 Brême Demander
  • mer. 20 janvier 2027 – jeu. 21 janvier 2027 Salzbourg Demander
  • lun. 1 février 2027 – mar. 2 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.

Les assistants IA maîtrisent-ils les types TypeScript complexes ?

Les modèles actuels comprennent très bien les génériques, les types conditionnels et les mapped types, et savent les expliquer clairement. Pour les constructions les plus complexes, le compilateur reste toutefois l’arbitre final. En formation, vous apprenez à faire exécuter tsc en boucle par l’agent afin que ses propositions soient réellement correctes, et pas seulement plausibles.

La formation convient-elle aux développeurs exclusivement front-end ?

Oui. L’accent est mis sur le langage et son outillage – typage, tests, linting, builds et dépendances –, des sujets qui concernent autant le front-end que le back-end. Si vous souhaitez approfondir React ou Node.js en particulier, notre catalogue propose des déclinaisons dédiées à ces environnements.

Combien coûte la formation « Développement d’agents IA pour les développeurs JavaScript et TypeScript » ?

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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