Formation – Développement d’agents IA – Développement de MVP pour startups

Développement d’agents IA pour les startups et le développement de MVP

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

Cette formation associe Développement d’agents IA aux processus quotidiens du domaine Développement de MVP pour startups. Les participants travaillent sur des scénarios réalistes et repartent avec des prompts, des workflows et des checklists immédiatement utilisables.

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.

Pour une startup, la vitesse conditionne l’apprentissage au contact du marché. Les outils de codage IA, le vibe coding et les générateurs d’applications permettent aujourd’hui de transformer une idée en quelques jours en produit minimum viable fonctionnel, avec inscription, base de données, paiement et page d’atterrissage. Le véritable enjeu se déplace : quelle hypothèse tester, quelles fonctionnalités méritent vraiment leur place dans le MVP, et comment un prototype rapide devient-il une base de code capable de résister à une due diligence d’investisseurs, aux premiers clients payants et à la croissance ? Vous apprendrez à construire des MVP ciblés avec des agents IA, à piloter la dette technique, à intégrer sécurité et protection des données dès le départ et à préparer le passage de relais à une équipe de développement.

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 ?

  • Fondateurs sans ou avec peu d’expérience en programmation
  • Cofondateurs techniques et premiers développeurs de startups
  • Product managers au sein d’équipes produit en phase d’amorçage
  • Équipes innovation et venture building de grands groupes
  • Participants à des programmes d’incubation et d’accélération

Les défis concrets que nous traitons

  • Un temps et un budget limités pour valider une idée de produit sur le marché
  • Un manque de capacité de développement ou une dépendance à des prestataires
  • Des prototypes construits à la hâte avec failles de sécurité, bases ouvertes et architecture floue
  • L’incertitude sur le moment où il faut réécrire ou faire évoluer un MVP

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 traduisez une idée en périmètre de MVP ciblé et le construisez vous-même avec des outils d’IA.
  • Vous intégrez inscription, base de données, paiements et mesure, et vérifiez votre MVP contre les failles courantes avant le lancement.
  • Vous pilotez consciemment la dette technique et préparez la base de code à la croissance, à la due diligence et à une équipe de développement.

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 : Développement de MVP pour startups
  • Du pitch à la spécification
  • Construire le MVP par prompts
  • Paiements et intégrations
  • Pages d’atterrissage et expérimentations
  • Contrôle de sécurité avant lancement
  • Rendre la base de code transmissible
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Même un MVP traite de vraies données clients : vous apprenez à mettre en œuvre les fondamentaux du RGPD comme la politique de confidentialité, les contrats de sous-traitance et le consentement, à gérer clés d’API et secrets en sécurité et à clarifier les questions de licence et de droit d’auteur du code généré, déterminantes lors d’une due diligence.
  • 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

Du pitch à la spécification

Traduire idée, cible et hypothèse centrale en user stories, modèle de données et périmètre priorisé volontairement restreint, assorti d’objectifs d’apprentissage mesurables pour le test de marché.

Construire le MVP par prompts

Générer pas à pas avec des agents IA ou un générateur d’applications une application web avec inscription, base de données, fonction clé et espace d’administration, par petites itérations testées et versionnées.

Paiements et intégrations

Intégrer abonnements et paiements ponctuels via un prestataire de paiement, e-mails transactionnels, mesure d’audience et premières interfaces, avec webhooks, gestion des erreurs et clés d’API stockées en sécurité.

Pages d’atterrissage et expérimentations

Créer plusieurs variantes de pages d’atterrissage, de listes d’attente et de pages tarifaires, suivre les conversions et lancer des tests A/B rapides pour vérifier la demande avant d’investir davantage.

Contrôle de sécurité avant lancement

Faire vérifier le code du MVP pour repérer règles de base de données ouvertes, contrôles d’accès manquants, clés exposées et endpoints non protégés, puis dérouler une courte check-list de mise en ligne.

Rendre la base de code transmissible

Documenter l’architecture, ajouter des tests, refactorer les zones critiques et produire une vue technique d’ensemble que de nouveaux développeurs ou une due diligence technique comprendront rapidement.

Projets pratiques possibles

Page de liste d’attente

Une page d’atterrissage avec proposition de valeur, collecte d’e-mails, double opt-in et tableau de bord simple analysant inscriptions et sources de trafic.

MVP de réservation

Une petite application web où les clients réservent et paient des créneaux, où les prestataires gèrent leurs disponibilités et où chacun reçoit une confirmation par e-mail.

Outil de synthèse d’entretiens

Un outil qui rassemble les notes d’entretiens clients, regroupe les verbatims par problèmes et attentes et montre les éléments pour ou contre l’hypothèse centrale.

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 avez une idée de produit concrète ou travaillez dans une jeune équipe produit ; aucune compétence en programmation n’est requise, une culture technique de base est utile.

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

Même un MVP traite de vraies données clients : vous apprenez à mettre en œuvre les fondamentaux du RGPD comme la politique de confidentialité, les contrats de sous-traitance et le consentement, à gérer clés d’API et secrets en sécurité et à clarifier les questions de licence et de droit d’auteur du code généré, déterminantes lors d’une due diligence.

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 lun. 14 décembre 2026 6 h Demander
  • Berlin mar. 15 décembre 2026 6 h Demander
  • Augsbourg jeu. 10 décembre 2026 6 h Demander
  • Hanovre ven. 11 décembre 2026 6 h Demander
  • Brême mer. 16 décembre 2026 6 h Demander
  • Stuttgart ven. 11 décembre 2026 6 h Demander
  • Kaiserslautern lun. 14 décembre 2026 6 h Demander
  • En ligne mer. 16 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 fondateur non technique peut-il vraiment construire seul un MVP ?

Pour de nombreux modèles d’affaires, oui : une application web avec inscription, stockage de données, fonction clé et paiement se réalise avec des outils d’IA sans savoir programmer. L’essentiel est d’avoir des besoins clairs, d’avancer par petites étapes et de tester méthodiquement. Une logique complexe, de fortes exigences de sécurité ou une croissance rapide exigeront plus tard une expertise technique. Vous apprenez à repérer ce moment.

Un MVP construit avec l’IA devra-t-il être réécrit ?

Pas forcément. Si vous utilisez dès le départ le contrôle de version, un modèle de données lisible, des tests sur les fonctions clés et une séparation nette entre configuration et code, le MVP peut souvent évoluer progressivement. Nous montrons quelles décisions initiales facilitent la suite et comment reconnaître le moment où repartir de zéro coûte moins cher.

Combien coûte la formation « Développement d’agents IA pour les startups et le développement de MVP » ?

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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