Formation – Développement d’agents IA – Applications mobiles

Développement d’agents IA pour les développeurs mobiles

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 développeurs mobiles » est une formation pratique destinée notamment aux profils suivants : Développeurs iOS en Swift et SwiftUI, Développeurs Android en Kotlin et Jetpack Compose et Développeurs multiplateformes sous Flutter ou React Native. 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 Applications mobiles.

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.

Le développement mobile recouvre plusieurs univers : Swift et SwiftUI pour iOS, Kotlin et Jetpack Compose pour Android, et des approches multiplateformes avec Flutter ou React Native. S’y ajoutent règles des stores, diversité des appareils, mode hors ligne, notifications push et publications exigeantes. Les assistants et agents de codage IA soulagent les équipes précisément sur ces tâches : ils construisent des écrans à partir de maquettes, migrent des interfaces UIKit ou des layouts XML vers des frameworks déclaratifs, écrivent tests d’interface et tests unitaires, analysent les rapports de crash et automatisent les pipelines de build avec Fastlane. Les projets mobiles dépendant des conventions de chaque plateforme, l’IA a besoin d’un contexte précis. Vous apprendrez à le construire et à valider les résultats sur de vrais appareils.

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 iOS en Swift et SwiftUI
  • Développeurs Android en Kotlin et Jetpack Compose
  • Développeurs multiplateformes sous Flutter ou React Native
  • Équipes mobiles en agence ou chez un éditeur
  • Tech leads responsables de l’architecture applicative et des publications

Les défis concrets que nous traitons

  • La maintenance simultanée de plusieurs plateformes aux langages et paradigmes d’interface différents
  • La migration d’UIKit ou des layouts XML vers des frameworks d’interface déclaratifs
  • Des crashs et problèmes de performance difficiles à reproduire sur un parc d’appareils varié
  • Des processus de build, de signature et de publication sur les stores laborieux

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 pour les écrans, les migrations d’interface et les tests d’applications natives et multiplateformes.
  • Diagnostiquer plus vite crashs et problèmes de performance et automatiser builds et publications avec l’aide de l’IA.
  • Imposer à l’IA les conventions de plateforme et les règles d’architecture, puis vérifier les résultats sur de vrais appareils.

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 : Applications mobiles
  • Transformer des maquettes en écrans
  • Migration vers une interface déclarative
  • Tester les applications mobiles
  • Analyser les rapports de crash
  • Mode hors ligne et stockage local
  • Automatiser builds et publications
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Les applications manipulent souvent des données sensibles – localisation, contacts, santé – : le code généré doit demander les autorisations avec parcimonie et gérer le consentement conformément au RGPD. Clés de signature, clés d’API et identifiants des stores n’ont rien à faire dans les prompts, et les nouveaux SDK doivent être vérifiés (licence, pistage, risques de chaîne d’approvisionnement).
  • 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

Transformer des maquettes en écrans

À partir de captures ou de spécifications, l’assistant génère des écrans SwiftUI, Compose, Flutter ou React Native qui réutilisent vos composants, thèmes et navigation, en tenant compte du mode sombre et des tailles de police dynamiques.

Migration vers une interface déclarative

L’agent convertit progressivement des view controllers UIKit ou des layouts XML Android en SwiftUI ou Jetpack Compose, encapsule l’existant via des couches d’interopérabilité et sécurise le comportement par des tests snapshot et d’interface.

Tester les applications mobiles

L’IA écrit des tests unitaires pour view models et repositories, des tests d’interface avec XCTest, Espresso ou les widget tests Flutter, et met en place des mocks pour le réseau et la persistance.

Analyser les rapports de crash

Les stack traces symbolisées issues des services de suivi des crashs sont interprétées, les causes probables – erreurs de threading, problèmes de cycle de vie – circonscrites et des correctifs proposés avec un test reproduisant l’anomalie.

Mode hors ligne et stockage local

L’assistant conçoit la persistance locale avec Room, Core Data, SwiftData ou SQLite, une logique de synchronisation gérant les conflits et une couche réseau robuste avec relances et mise en cache.

Automatiser builds et publications

Lanes Fastlane, configuration Gradle et workflows de CI pour le build, la signature, la distribution de bêtas et l’envoi sur les stores sont créés ou réparés, versionnage et notes de version compris.

Projets pratiques possibles

Application d’inventaire avec scanner

Une application Flutter ou React Native qui scanne des codes-barres, enregistre les articles hors ligne et les synchronise avec une API REST dès que la connexion revient.

Suivi d’habitudes en SwiftUI

Une application iOS en SwiftUI avec persistance locale, widgets et notifications locales, entièrement développée avec un agent IA. Les progrès s’affichent dans des graphiques clairs.

Formulaire de retour terrain en Compose

Une application Android en Jetpack Compose qui saisit des formulaires avec photos, les met en cache hors ligne et les transmet à un back-end, tests d’interface compris.

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 expérience pratique du développement d’applications en Swift, Kotlin, Dart ou React Native, ainsi que de Xcode ou Android Studio et 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

Les applications manipulent souvent des données sensibles – localisation, contacts, santé – : le code généré doit demander les autorisations avec parcimonie et gérer le consentement conformément au RGPD. Clés de signature, clés d’API et identifiants des stores n’ont rien à faire dans les prompts, et les nouveaux SDK doivent être vérifiés (licence, pistage, risques de chaîne d’approvisionnement).

Dates & sites

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

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

La formation couvre-t-elle autant iOS, Android que le multiplateforme ?

Oui. Travailler avec des assistants IA repose sur les mêmes principes quelle que soit la plateforme : fournir le contexte, découper les tâches, tester les résultats. Pendant les exercices, vous choisissez votre axe – Swift, Kotlin, Flutter ou React Native – et traitez des cas typiques de votre plateforme, ce qui profite autant aux équipes mixtes qu’aux spécialistes.

L’IA fonctionne-t-elle avec Xcode et Android Studio ?

De nombreux assistants IA s’utilisent dans Android Studio ou en parallèle de Xcode, et les agents travaillent aussi en ligne de commande avec xcodebuild, Gradle ou la CLI Flutter. Nous montrons comment piloter builds, tests et simulateurs pour que l’agent vérifie lui-même ses résultats et corrige les erreurs de manière itérative.

Combien coûte la formation « Développement d’agents IA pour les développeurs mobiles » ?

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.

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