Formation – Développement d’agents IA – Outils internes & automatisation

Développement d’agents IA pour les outils internes et l’automatisation

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 outils internes et l’automatisation » s’adresse notamment aux profils suivants : Développeurs en charge d’applications et de scripts internes, Équipes DevOps, SRE et plateforme et Administrateurs systèmes chargés d’automatisation. Elle montre pas à pas comment utiliser Développement d’agents IA de manière productive, sûre et traçable dans le domaine Outils internes & automatisation – 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.

Presque toutes les entreprises accumulent une longue liste de petits outils que personne ne développe : interfaces d’administration des données de référence, scripts de rapprochement récurrents, bots Slack ou Teams, générateurs de rapports, passerelles entre applications SaaS. Avec les assistants de codage IA et les agents, ces outils internes se construisent en quelques heures plutôt qu’en plusieurs semaines. Développeurs, équipes ops et plateforme déplacent ainsi leur effort de l’écriture du code vers des besoins clairs, des accès sécurisés et une exploitation fiable. Or ces outils ont souvent des droits étendus en production et deviennent vite critiques. Vous apprendrez à créer rapidement outils internes et automatisations avec l’IA, à mettre en place dès le départ authentification et autorisations, et à concevoir des solutions documentées, testées et maintenables.

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 en charge d’applications et de scripts internes
  • Équipes DevOps, SRE et plateforme
  • Administrateurs systèmes chargés d’automatisation
  • Ingénieurs operations et RevOps
  • Équipes d’automatisation des processus métier

Les défis concrets que nous traitons

  • Une longue file d’outils internes jamais priorisés face au développement produit
  • Des rapprochements manuels entre SaaS, tableurs et bases de données, sources d’erreurs
  • Des outils internes aux droits excessifs, sans journalisation ni responsable identifié
  • Des scripts non documentés que seule une personne comprend

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 développez rapidement et avec une qualité solide outils internes, bots et automatisations grâce aux agents IA.
  • Vous mettez en place dès le départ authentification, autorisations, journalisation et gestion des secrets.
  • Vous concevez des automatisations documentées, testables et exploitables qui ne dépendent pas d’une seule personne.

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 : Outils internes & automatisation
  • Générer des interfaces d’administration
  • Automatiser les rapprochements
  • Bots de discussion pour les équipes
  • Automatiser les runbooks d’exploitation
  • Produire rapports et exports
  • Construire des workflows d’agents
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Les outils internes accèdent souvent aux données du personnel, des clients et de production : vous apprenez à attribuer les droits selon le moindre privilège, à stocker les secrets dans un coffre plutôt que dans le code, à journaliser les accès et à respecter le RGPD et la consultation des représentants du personnel pour les outils touchant les salariés.
  • 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

Générer des interfaces d’administration

Créer à partir d’un schéma de base ou d’une API des interfaces CRUD avec recherche, filtres, validation, droits par rôle et journal des modifications, pour que les équipes métier gèrent leurs données de référence en sécurité.

Automatiser les rapprochements

Écrire des scripts qui interrogent régulièrement CRM, ERP, outil de tickets et tableurs, rapprochent les données et signalent les écarts, avec reprise sur erreur, idempotence et messages explicites.

Bots de discussion pour les équipes

Développer des bots Slack ou Teams qui répondent aux demandes de statut, déclenchent des validations, annoncent les déploiements ou indiquent l’astreinte, en n’exécutant que des actions explicitement autorisées.

Automatiser les runbooks d’exploitation

Transformer des tâches récurrentes comme la gestion des comptes, le renouvellement de certificats ou l’analyse de journaux en scripts et workflows relus, sécurisés par un mode simulation et une journalisation.

Produire rapports et exports

Préparer automatiquement des analyses périodiques à partir de bases et d’API sous forme de PDF, de tableur ou d’e-mail, avec planification, paramètres et sources de données traçables.

Construire des workflows d’agents

Relier des agents IA à l’outil de tickets, à la base de connaissances et aux API internes, par exemple via MCP, pour préqualifier les demandes, rassembler les données et préparer des brouillons soumis à validation humaine.

Projets pratiques possibles

Automate d’intégration des nouveaux arrivants

Un workflow qui crée les comptes dans plusieurs systèmes, attribue les groupes et envoie au manager une liste des étapes restantes.

Vue d’ensemble des licences

Un tableau de bord interne qui récupère l’usage des outils SaaS, signale les licences inutilisées et présente les coûts par équipe.

Bot de déploiement

Un bot de discussion qui annonce les déploiements, résume les changements issus des pull requests et alerte les bonnes personnes en cas d’échec du pipeline.

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 programmez dans un langage comme Python, TypeScript ou Go et maîtrisez les bases des API, des bases de données et de la ligne de commande.

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 outils internes accèdent souvent aux données du personnel, des clients et de production : vous apprenez à attribuer les droits selon le moindre privilège, à stocker les secrets dans un coffre plutôt que dans le code, à journaliser les accès et à respecter le RGPD et la consultation des représentants du personnel pour les outils touchant les salariés.

Dates & sites

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

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

Quand un outil interne sur mesure est-il préférable à une solution standard ?

Lorsque le processus est propre à votre organisation, relie plusieurs systèmes ou que les outils du marché exigent une personnalisation lourde. L’IA réduit nettement le coût de développement, mais l’exploitation et la maintenance demeurent. Pendant la formation, vous apprenez à évaluer réalistement coûts et bénéfices et à construire des outils durables qui demandent peu d’entretien.

Comment sécuriser des outils internes créés rapidement avec l’IA ?

Avec des garde-fous fixes : connexion via le fournisseur d’identité central, droits par rôle, aucun secret dans le code, journalisation de toute action d’écriture et courte revue avant mise en service. Ces briques peuvent être fournies sous forme de modèle que les agents IA reprennent automatiquement dans chaque nouvel outil. Vous élaborez précisément ces modèles pendant la formation.

Combien coûte la formation « Développement d’agents IA pour les outils internes et l’automatisation » ?

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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