Formation – Développement d’agents IA – Rust

Développement d’agents IA pour les développeurs Rust

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 Rust » est une formation pratique destinée notamment aux profils suivants : Développeurs Rust sur des projets système ou back-end, Développeurs C et C++ qui passent à Rust ou portent des modules et Développeurs embarqué et IoT travaillant en Rust. 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 Rust.

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.

Rust s’impose partout où sûreté mémoire et performance doivent aller de pair : logiciels système, projets embarqués, services réseau, WebAssembly et composants critiques pour la sécurité. La courbe d’apprentissage est raide : ownership, lifetimes, traits et runtimes asynchrones mettent à l’épreuve même les développeurs chevronnés. Les assistants et agents de codage IA se révèlent ici des partenaires d’entraînement patients : ils expliquent les erreurs du borrow checker, proposent des structures d’ownership adaptées, écrivent tests classiques et tests basés sur les propriétés, portent progressivement des modules C ou C++ et traitent les alertes Clippy. Comme le compilateur fournit un retour très précis, un agent peut itérer jusqu’à obtenir un code qui compile et reste sûr. Vous apprendrez à exploiter cette boucle et à examiner le code unsafe avec une vigilance particulière.

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 Rust sur des projets système ou back-end
  • Développeurs C et C++ qui passent à Rust ou portent des modules
  • Développeurs embarqué et IoT travaillant en Rust
  • Équipes sécurité et plateforme attachées à la sûreté mémoire

Les défis concrets que nous traitons

  • Des erreurs de borrow checker et de lifetimes difficiles à comprendre
  • Des hiérarchies de traits, des génériques et du code asynchrone Tokio complexes
  • Un portage laborieux de bases de code C ou C++ existantes et des frontières FFI délicates
  • Une utilisation responsable et justifiée des blocs unsafe

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.
  • Utiliser des agents IA comme partenaires d’entraînement sur l’ownership, les lifetimes, les traits et le Rust asynchrone.
  • Faire générer tests, portages et services, puis les sécuriser avec le compilateur, Clippy et Miri.
  • Évaluer méthodiquement le code unsafe et FFI généré sous l’angle de la sûreté mémoire.

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 : Rust
  • Comprendre et corriger les erreurs du compilateur
  • Tests et tests basés sur les propriétés
  • Porter des modules C et C++
  • Services asynchrones avec Tokio
  • Clippy et code idiomatique
  • Auditer le code unsafe
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Rust est souvent utilisé dans des composants critiques pour lesquels le Cyber Resilience Act impose gestion des vulnérabilités et SBOM. Contrôlez vulnérabilités et licences des nouvelles crates avec cargo-audit ou cargo-deny, et traitez le code système propriétaire comme confidentiel lorsque vous utilisez des modèles hébergés dans le cloud.
  • 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

Comprendre et corriger les erreurs du compilateur

L’assistant explique en langage clair les erreurs de borrow checker et de lifetimes, propose sciemment d’autres structures d’ownership – références, Rc ou clonage – et itère avec cargo check jusqu’à une compilation sans erreur.

Tests et tests basés sur les propriétés

L’IA écrit tests unitaires et d’intégration, doc-tests et tests basés sur les propriétés avec proptest, qui vérifient des invariants sur de nombreuses entrées générées et révèlent les cas limites de parseurs ou d’algorithmes.

Porter des modules C et C++

Le code existant est transposé en Rust module par module, les liaisons FFI créées avec bindgen ou cbindgen et le comportement garanti par des tests communs exécutés sur l’ancienne et la nouvelle implémentation.

Services asynchrones avec Tokio

Les spécifications deviennent des services HTTP ou gRPC construits avec Axum ou Tonic, avec types d’erreur structurés, arrêt propre, tracing et gestion réfléchie de l’annulation et des délais d’expiration.

Clippy et code idiomatique

Les alertes Clippy sont traitées méthodiquement, la gestion d’erreurs unifiée avec thiserror ou anyhow, et itérateurs, pattern matching et traits employés de manière idiomatique. Les tests existants sécurisent chaque modification.

Auditer le code unsafe

L’agent recense les blocs unsafe, documente leurs invariants de sûreté, propose des alternatives sûres et exécute Miri pour détecter tout comportement indéfini. Chaque justification est consignée en commentaire SAFETY dans le code.

Projets pratiques possibles

Parseur de logs rapide

Une CLI Rust qui traite en streaming de gros fichiers de logs, repère des motifs par expressions régulières et affiche des statistiques, benchmarks comparatifs à l’appui face à un script.

Microservice Axum

Un petit service REST avec Axum, SQLx, tracing structuré et tests d’intégration, conçu et implémenté de bout en bout par un agent IA.

Module WebAssembly

Une fonction gourmande en calcul, par exemple de traitement d’image ou de validation, compilée en module WebAssembly avec wasm-bindgen et intégrée à une page web simple.

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 première expérience de Rust avec Cargo, l’ownership et les traits, ainsi qu’une pratique d’au moins un autre langage système ou back-end.

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

Rust est souvent utilisé dans des composants critiques pour lesquels le Cyber Resilience Act impose gestion des vulnérabilités et SBOM. Contrôlez vulnérabilités et licences des nouvelles crates avec cargo-audit ou cargo-deny, et traitez le code système propriétaire comme confidentiel lorsque vous utilisez des modèles hébergés dans le cloud.

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 mer. 16 décembre 2026 6 h Demander
  • Berlin mar. 15 décembre 2026 6 h Demander
  • Augsbourg mer. 16 décembre 2026 6 h Demander
  • Hanovre lun. 14 décembre 2026 6 h Demander
  • Brême jeu. 10 décembre 2026 6 h Demander
  • Stuttgart mar. 15 décembre 2026 6 h Demander
  • Kaiserslautern mar. 15 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 m’aider à débuter en Rust ?

Tout à fait. Les assistants IA expliquent patiemment les erreurs du compilateur dans le contexte de votre code, présentent d’autres approches et justifient pourquoi le borrow checker refuse une construction. L’essentiel est de comprendre ces explications plutôt que d’accepter les propositions à l’aveugle : la formation repose donc sur des exercices où vous construisez les solutions avec l’IA.

Les portages de C++ vers Rust par l’IA sont-ils fiables ?

Ils fonctionnent bien pour des modules bien délimités dont le comportement est couvert par des tests. Les zones délicates sont l’arithmétique de pointeurs, l’état mutable partagé ou les comportements indéfinis du code d’origine. Vous apprendrez à porter de façon incrémentale, à exécuter des tests différentiels contre l’ancienne implémentation et à réduire le code unsafe au strict nécessaire.

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

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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