Intelligence Artificielle
Formation Agents IA
Concevoir, construire et mettre en service des agents qui agissent dans les outils de l'entreprise, avec une validation humaine sur les actions sensibles et des tests qui mesurent leur fiabilité.
Format
Intra-entreprise
Durée recommandée
≈ 21 à 35 heures
Démarrage
Sous 15 jours
Sur-mesure
Programme co-construit avec le formateur
Programme publié le
Un agent IA enchaîne des étapes, appelle des outils, lit des documents et agit dans vos logiciels, là où un assistant se contente de répondre. La formation part de cette mécanique pour apprendre à choisir les bons cas d'usage, écrire les instructions et brancher l'agent sur la messagerie, le CRM ou une base documentaire via les connecteurs et le protocole MCP. Vous le construisez ensuite sur une plateforme no-code, Copilot Studio, OpenAI Agent Builder ou n8n selon votre environnement. La dernière partie traite ce qui décide d'une mise en production : jeux de test, traces d'exécution, coût par tâche, résistance à l'injection de prompt et cadre AI Act.
Pour qui ?
- ›Responsables de service et chefs de projet qui veulent confier à un agent des tâches demandant du jugement
- ›Équipes opérations, support client, RH, finance ou commerce chargées d'outiller leurs processus
- ›Référents IA, product owners et responsables de la transformation numérique
- ›Développeurs, intégrateurs et automaticiens qui veulent une méthode de conception avant de coder
Prérequis
- ›Usage régulier d'un assistant IA (ChatGPT, Claude, Copilot ou Gemini) et aisance avec les outils SaaS du quotidien. Aucune compétence en programmation n'est requise.
- ›La plateforme utilisée pour les mises en application est choisie avec l'entreprise avant la session, en fonction des licences et des règles de sécurité en place.
Objectifs pédagogiques
- ›Comprendre le fonctionnement d'un agent IA et ce qui le distingue d'un assistant conversationnel ou d'un workflow automatisé
- ›Identifier les cas d'usage où un agent apporte un gain réel et cadrer son niveau d'autonomie
- ›Structurer les instructions, les outils et les formats de sortie pour obtenir un comportement prévisible
- ›Mobiliser connecteurs, serveurs MCP et bases documentaires pour relier l'agent aux outils et aux données de l'entreprise
- ›Développer un agent opérationnel sur une plateforme no-code, avec validation humaine des actions sensibles
- ›Analyser la qualité d'un agent à partir de jeux de test, de traces d'exécution et d'indicateurs de suivi
- ›Appliquer les règles de sécurité et de gouvernance nécessaires au déploiement d'agents en entreprise
Programme détaillé
9 modules, construits autour de vos cas réels.
Durée recommandée : ≈ 21 à 35 heures, modulable selon le rythme du groupe et vos contraintes intra-entreprise.
01Comprendre ce qu'est un agent IA
Chapitres- Distinguer assistant conversationnel, workflow automatisé et agent autonome
- Suivre la boucle d'un agent : objectif, raisonnement, appel d'outil, observation, étape suivante
- Situer les briques d'un agent : modèle, instructions, outils, mémoire et garde-fous
- Repérer ce qu'un agent fait bien aujourd'hui et là où il échoue encore (tâches longues, consignes ambiguës, calculs)
- Parcourir les plateformes du marché : Microsoft Copilot Studio, OpenAI Agent Builder, Gemini Enterprise, n8n, Make, Claude Agent SDK et frameworks open source comme LangGraph
02Identifier les cas d'usage et cadrer un agent
Chapitres- Cartographier dans un service les tâches répétitives qui demandent malgré tout une part de jugement
- Choisir entre agent, workflow déterministe et simple prompt selon la variabilité de la tâche
- Rédiger la fiche d'un agent : mission, périmètre, entrées, sorties attendues et critères de réussite
- Fixer le niveau d'autonomie : suggestion, action soumise à validation, action directe
- Estimer avant de construire le coût par tâche, le temps de réponse et le gain de temps réaliste
- Prioriser les cas d'usage avec une matrice valeur et risque
03Rédiger les instructions et le comportement de l'agent
Chapitres- Structurer un prompt système : rôle, mission, règles, format de sortie et cas limites
- Décrire chaque outil pour que l'agent sache quand l'appeler et avec quels paramètres
- Prévoir les situations où l'agent doit poser une question plutôt qu'agir
- Imposer des sorties structurées (JSON, champs de formulaire) exploitables par d'autres systèmes
- Choisir le modèle selon la tâche : capacité de raisonnement, rapidité, coût et taille de contexte
04Connecter l'agent aux outils et aux données
Chapitres- Comprendre l'appel d'outils (function calling) et ses limites
- Brancher les connecteurs natifs : messagerie, agenda, CRM, espace documentaire, tableur
- Utiliser le Model Context Protocol (MCP) pour exposer un outil interne à plusieurs agents
- Appeler une API métier sans coder grâce aux requêtes HTTP des plateformes no-code
- Donner accès à une base documentaire (RAG) : découpage, indexation et citation des sources
- Gérer les droits d'accès : comptes de service, périmètre minimal et stockage des secrets
05Gérer la mémoire, le contexte et les tâches longues
Chapitres- Distinguer contexte de conversation, mémoire persistante et base de connaissances
- Résumer et compacter le contexte sur les tâches en plusieurs étapes
- Faire planifier l'agent : découpage en sous-tâches, liste de suivi et points de reprise
- Prévenir les dérives : boucles, objectif perdu en route, outils appelés en série sans résultat
06Construire un agent sur une plateforme no-code
Chapitres- Monter un premier agent dans Copilot Studio ou OpenAI Agent Builder selon l'environnement de l'entreprise
- Construire un agent dans n8n avec le nœud AI Agent, une mémoire et des outils
- Déclencher l'agent depuis un formulaire, un e-mail entrant, un message Teams ou Slack, ou une planification
- Insérer une validation humaine avant les actions sensibles : envoi, paiement, suppression
- Mettre en application : un agent qui trie et prépare les réponses aux demandes entrantes d'un service
07Orchestrer plusieurs agents
Chapitres- Savoir quand répartir le travail entre agents spécialisés plutôt que garder un agent unique
- Choisir un modèle d'orchestration : superviseur, chaîne séquentielle ou passage de relais
- Transmettre l'état et les résultats d'un agent à l'autre sans perte d'information
- Maîtriser le coût et le temps de réponse d'un système multi-agents
08Tester, évaluer et fiabiliser un agent
Chapitres- Constituer un jeu de cas de test représentatif, cas limites compris
- Évaluer les réponses avec une grille de critères, y compris par un second modèle
- Lire les traces d'exécution pour comprendre une erreur : appels d'outils, décisions, consommation de tokens
- Détecter les hallucinations et les actions non souhaitées
- Faire évoluer instructions et outils sans casser ce qui fonctionnait (tests de non-régression)
- Suivre l'agent en production : taux de réussite, escalades vers un humain, coût mensuel
09Sécuriser, gouverner et déployer dans l'entreprise
Chapitres- Identifier les risques propres aux agents : injection de prompt, fuite de données, actions irréversibles
- Appliquer le moindre privilège et journaliser chaque action de l'agent
- Situer les obligations de l'AI Act et du RGPD pour un agent qui traite des données personnelles
- Tenir un registre des agents en service et rédiger une charte d'usage
- Organiser la montée en charge : référent, documentation, déploiement par paliers
Pour aller plus loin
Moyens & supports pédagogiques
- Accueil des stagiaires
- Supports de formation projets
- Apports théoriques et pratiques
- Études de cas concrets
- Auto-positionnement
- Accès en ligne aux ressources
Évaluation & suivi des acquis
Feuille de présence
Émargement des stagiaires en présentiel ou à distance, via support papier ou signature électronique.
Émargement sécurisé
Signatures électroniques collectées en ligne et conservées dans un coffre-fort numérique sécurisé par Dendreo.
Auto-positionnement
Évaluation du niveau des stagiaires en début et en fin de formation pour mesurer la progression.
Évaluations pédagogiques
Validation des acquis par des questions orales ou écrites tout au long de la formation.
Mises en situation
Exercices pratiques et cas concrets pour ancrer les compétences dans la réalité métier.
Attestation de fin de formation
Remise d'une attestation officielle à l'issue de la formation.
Délai d’accès
Sous 15 jours après validation du devis
Accessibilité PSH
Adaptations possibles en situation de handicap. En savoir plus
Questions fréquentes
Ce que les entreprises demandent avant de se lancer.
Faut-il savoir programmer pour suivre la formation ?
Non. Les agents sont construits sur des plateformes no-code ou low-code, et les appels d'API passent par les blocs HTTP de ces outils, sans écrire de code. Ce qui compte, c'est de savoir décrire précisément une tâche, ses entrées, ses sorties et ses exceptions : c'est le cœur des modules de cadrage et d'instructions. Les profils techniques présents dans le groupe peuvent aller plus loin sur MCP, les sorties structurées et l'évaluation automatisée, et le formateur leur montre comment passer ensuite à un framework de code.Sur quelle plateforme les agents sont-ils construits ?
Sur celle qui correspond à votre environnement. Une entreprise sous Microsoft 365 travaille le plus souvent dans Copilot Studio, une équipe équipée de ChatGPT Business ou Enterprise dans OpenAI Agent Builder, et une équipe qui veut garder la main sur l'hébergement dans n8n. Le choix est fait avec vous avant la session, en tenant compte des licences et des règles de sécurité. La méthode de conception, de test et de gouvernance reste la même d'une plateforme à l'autre, ce qui évite de tout réapprendre si l'outil change.Quelle différence avec les formations n8n, Make, Claude Code ou Hermes-Agent ?
Ces formations apprennent un outil en profondeur. Celle-ci apprend à concevoir un agent quel que soit l'outil : choisir le bon cas d'usage, fixer son niveau d'autonomie, le relier aux données, le tester et le sécuriser avant de le confier à une équipe. Elle convient bien en premier parcours, avant de se spécialiser sur n8n ou Make pour l'automatisation, sur Claude Code pour le développement, ou sur Hermes-Agent pour un agent auto-hébergé.Comment éviter qu'un agent fasse une erreur coûteuse ?
En réglant trois choses dès la conception. D'abord le niveau d'autonomie : un agent qui envoie un e-mail à un client, modifie un montant ou supprime un enregistrement passe par une validation humaine. Ensuite les droits : l'agent n'accède qu'aux outils et aux données dont sa mission a besoin, avec un compte dédié et des actions journalisées. Enfin les tests : un jeu de cas réels, rejoué à chaque modification des instructions, montre si l'agent se trompe avant que la production ne le découvre. Le module sécurité traite aussi l'injection de prompt, quand un document ou un e-mail lu par l'agent contient des consignes cachées.
Prochaine étape
Construire votre formation Agents IA
Un échange de 20 minutes suffit pour cadrer vos enjeux et la session. Devis personnalisé sous 48h, démarrage sous 15 jours.
- Réponse sous 24h ouvrées
- 01 85 71 00 29
Pour aller plus loin
