Formation – Développement d’agents IA – SQL & bases de données

Développement d’agents IA pour les professionnels SQL et bases de données

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 professionnels SQL et bases de données » s’adresse notamment aux profils suivants : Développeurs SQL et bases de données, Administrateurs PostgreSQL, SQL Server, Oracle ou MySQL et Développeurs backend responsables des modèles de données et des couches ORM. Elle montre pas à pas comment utiliser Développement d’agents IA de manière productive, sûre et traçable dans le domaine SQL & bases de données – 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.

La base de données est la mémoire de toute application, et ses performances, sa cohérence et sa sécurité conditionnent le succès de systèmes entiers. Les assistants de codage IA et les agents aident développeurs SQL et DBA à écrire des requêtes complexes, à lire des plans d’exécution, à concevoir schémas et stratégies d’indexation et à migrer d’un SGBD à l’autre. Ils traduisent des questions métier en SQL, refactorent des procédures stockées tentaculaires et génèrent des données de test. Un principe demeure : une requête syntaxiquement valide n’est pas forcément juste, et un agent disposant de droits d’écriture en production représente un risque sérieux. Vous apprendrez à exploiter l’IA avec le contexte du schéma, les plans d’exécution et des tests, et à concevoir des accès qui protègent vos données.

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 SQL et bases de données
  • Administrateurs PostgreSQL, SQL Server, Oracle ou MySQL
  • Développeurs backend responsables des modèles de données et des couches ORM
  • Data engineers et analytics engineers
  • Développeurs BI travaillant sur des requêtes de reporting complexes

Les défis concrets que nous traitons

  • Des requêtes lentes et des pics de charge dont la cause se cache dans les plans d’exécution
  • Des procédures stockées et triggers accumulés sans documentation ni tests
  • Des évolutions de schéma et migrations risquées sur des systèmes en production
  • Des dialectes SQL différents lors d’un changement de plateforme ou dans un parc hétérogène

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 optimisez requêtes et index avec l’IA en vous appuyant sur les plans d’exécution plutôt que sur des suppositions.
  • Vous planifiez et testez évolutions de schéma et migrations grâce à des scripts générés et des stratégies de retour arrière.
  • Vous sécurisez l’accès des agents IA aux bases de données : moindre privilège, réplicas en lecture et requêtes traçables.

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 : SQL & bases de données
  • Optimiser les requêtes SQL
  • Concevoir et revoir les schémas
  • Refactorer les procédures stockées
  • Planifier les migrations en sécurité
  • Traduire entre dialectes
  • Générer des données de test
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Les bases de données contiennent souvent des données personnelles et stratégiques : vous apprenez à ne fournir aux outils d’IA que des schémas et des exemples anonymisés, à gérer les identifiants de manière sûre et à appliquer les principes du RGPD comme la minimisation et les politiques d’effacement.
  • 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

Optimiser les requêtes SQL

Faire interpréter les plans d’EXPLAIN ANALYZE ou du Query Store, repérer goulets comme les full scans ou un ordre de jointure défavorable, et obtenir des requêtes réécrites et des index adaptés, justifications à l’appui.

Concevoir et revoir les schémas

Dériver des besoins métier un modèle normalisé avec clés, contraintes et types adaptés, examiner les schémas existants pour repérer redondances et règles d’intégrité manquantes, et produire des diagrammes entité-association.

Refactorer les procédures stockées

Expliquer de longues procédures PL/SQL ou T-SQL, remplacer les curseurs par une logique ensembliste, harmoniser la gestion des erreurs et ajouter des tests avec des frameworks comme tSQLt ou pgTAP.

Planifier les migrations en sécurité

Générer des scripts versionnés pour Flyway ou Liquibase, concevoir des stratégies sans interruption de type expand and contract et évaluer retours arrière, verrous et impact sur la réplication.

Traduire entre dialectes

Migrer requêtes, fonctions et types entre Oracle, SQL Server, PostgreSQL et MySQL, en tenant compte des différences de fonctions de date, de séquences et de transactions, puis vérifier l’identité des résultats.

Générer des données de test

Créer des jeux de données synthétiques réalistes respectant contraintes, distributions et cas limites, sans recourir aux données personnelles de production, pour les tests de charge et les environnements de développement.

Projets pratiques possibles

Analyseur de requêtes lentes

Un script qui exploite le journal des requêtes lentes ou les vues statistiques, regroupe les requêtes les plus coûteuses et propose index et réécritures dans un rapport.

Générateur de documentation de schéma

Un outil qui lit un schéma de base de données et en tire une documentation consultable avec descriptions des tables, relations et diagramme entité-association.

Assistant text-to-SQL

Une petite application web, en lecture seule sur une base de reporting, qui traduit des questions métier en SQL vérifié et affiche requête et résultat en toute transparence.

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 écrivez régulièrement du SQL, maîtrisez jointures, agrégations et index et travaillez avec au moins un SGBD relationnel.

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 bases de données contiennent souvent des données personnelles et stratégiques : vous apprenez à ne fournir aux outils d’IA que des schémas et des exemples anonymisés, à gérer les identifiants de manière sûre et à appliquer les principes du RGPD comme la minimisation et les politiques d’effacement.

Dates & sites

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

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

Un agent IA peut-il accéder directement à notre base de données ?

C’est possible, à condition de bien l’encadrer. Nous recommandons un utilisateur dédié en lecture seule, un accès à des réplicas ou à des bases de développement plutôt qu’à la production, des délais d’expiration et la journalisation de chaque requête. Les écritures passent par des scripts de migration versionnés et relus. Vous mettez en place ce dispositif pendant la formation, par exemple via un serveur MCP restreint.

Le SQL généré par l’IA est-il fiable ?

Il est généralement correct sur le plan syntaxique, mais sa justesse dépend fortement du contexte : sans schéma, relations ni définitions métier, des jointures erronées ou des doubles comptages apparaissent facilement. Avec le schéma, des requêtes d’exemple et des tests sur des résultats connus, la fiabilité progresse nettement. Vous apprenez à valider méthodiquement les requêtes générées.

Combien coûte la formation « Développement d’agents IA pour les professionnels SQL et bases de données » ?

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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