Comprenez, concevez et déployez des agents IA autonomes alignés sur vos enjeux métiers et vos données
Cette formation permet d’explorer les différentes catégories d’agents IA, tels que les assistants virtuels, les agents conversationnels et les agents autonomes. Elle accompagne les participants dans la définition d’une feuille de route claire pour le déploiement d’agents IA adaptés aux besoins de l’entreprise.
Est-ce pour vous ?
Dirigeants, chefs de projet, consultants et responsables innovation.
Préalables
Bases en intelligence artificielle et connaissance des besoins métier.
Ce que vous saurez faire
- ✓ Identifier et prioriser des cas d’usage d’agents IA à fort impact via une analyse structurée
- ✓ Concevoir l’architecture fonctionnelle d’un agent intégrant mémoire, outils et données (RAG)
- ✓ Prototyper un agent capable de traiter une demande et déclencher des actions automatisées
- ✓ Choisir les frameworks et technologies adaptés selon les besoins d’autonomie et d’intégration
- ✓ Déployer et piloter un agent IA avec des KPIs, des outils de monitoring et une démarche d’amélioration continue
Contenu de la formation
1 Introduction aux agents IA
- Définition d’un agent et différences avec un LLM classique.
- Notions clés : autonomie, objectifs, mémoire, capacité à agir.
- Panorama des technologies du marché.
2 Atelier court
- Identifier un agent dans son environnement professionnel (existant ou potentiel).
3 Typologie des agents
- Analyse approfondie par catégorie :
- Agents conversationnels : FAQ, support, onboarding.
- Agents autonomes : génération de rapports, automatisation complexe.
- Agents multi‑outils : capables d’utiliser des API et des logiciels.
- Agents orchestrateurs / multi‑agents.
- Agents RAG : IA connectée aux données internes.
4 Études de cas
- Agent RH automatisant les demandes employées.
- Agent IT résolvant les tickets simples.
- Agent knowledge assistant pour centraliser la documentation.
5 Analyse de cas d’usage
- Matrice Impact / Complexité.
- Recherche des quick wins.
- Sélection de 3 cas d’usage prioritaires.
6 Définition du périmètre
- Objectifs business.
- Limites et responsabilités de l’agent.
- Interactions : utilisateur, système, données.
- Risques : hallucinations, sécurité, confidentialité.
7 Conception & choix des outils
- Construction d’un schéma fonctionnel.
- Choix du framework (LangChain, AutoGen…) selon :
- Besoin d'autonomie,
- Intégrations nécessaires,
- Importance de la mémoire,
- Accès aux données (RAG).
- Définition de la logique d’action (tools, APIs, modules).
8 Atelier pratique
- Créer un prototype de workflow pour un agent simple :
- Réception d’une demande
- Extraction d’infos
- Décision
- Action automatisée (ex : email, note, rapport)
9 Plan de déploiement
- Phases : prototype → pilote → production.
- Infrastructure : cloud, accès API, gestion des clés.
- Gestion du changement et adoption.
10 Mesure de performance
- KPIs : taux de succès, qualité des réponses, rapidité, satisfaction usagers.
- Outils de monitoring.
- Amélioration continue et maintenance
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📌 Informations pratiques
Nos formations sont offertes à Montréal ou Québec, en présentiel ou en classe virtuelle. Les dates et lieux sont précisés lors de votre choix de session ci-dessous. Si vous avez des questions, consultez notre FAQ.
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