Agents IA & Automatisation Intelligente

Parcours Leaders IA

Formation pratique pour les leaders IA qui conçoivent, gouvernent et mettent à l'échelle des systèmes agentiques. Comprenez comment les agents raisonnent, planifient, utilisent des outils et interagissent avec votre stack pour une automatisation fiable et maîtrisée.

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Cette formation est accessible via le CPF en partenariat avec un organisme certifié.

Framework d'architecture IA agentique & checklists de gouvernance inclus

Agents IA & Automatisation Intelligente est un programme avancé, centré sur l'implémentation, destiné aux leaders IA et praticiens seniors qui architecturent, déploient et gouvernent les systèmes agentiques. Il se concentre sur le fonctionnement réel des agents, leurs échecs et leur mise à l'échelle — sans évangélisation GenAI générique.

Points clés des agents IA et automatisation intelligente

Comprendre l’impact stratégique de l’IA Générative et de l’IA Agentique sur l’entreprise.
Identifier les cas d’usage GenAI et agentiques à forte valeur alignés sur les priorités métier.
Anticiper les évolutions de gouvernance, de risque et de responsabilité induites par les systèmes autonomes.
Définir un cadre de gouvernance IA responsable pour les initiatives GenAI et agentiques.
Prendre des décisions exécutives éclairées sur les investissements, le déploiement et la supervision.

Ce briefing exécutif n’est pas une formation technique ; il accompagne les décisions stratégiques, de gouvernance et de leadership.

Head of AI / AI Lead
Architecte AI ou ML
Staff ou Principal Engineer
AI Platform Lead
CTO technique avec responsabilité opérationnelle sur les systèmes

Non destiné aux : dirigeants métier, rôles purement stratégiques, équipes innovation sans responsabilité de livraison, ou décideurs non techniques.

Bonne compréhension des workflows LLM (prompting, RAG, concepts de fine-tuning).
Expérience avec les APIs, les systèmes distribués ou les pipelines ML.
Aisance avec les contraintes de production : latence, coûts, fiabilité et sécurité.

Fondamentaux de l’IA agentique

Différencier les workflows LLM, les pipelines d’automatisation et les systèmes agentiques.
Comprendre quand un système doit ou ne doit pas être agentique.
Maîtriser les briques fondamentales : raisonnement, planification, mémoire, utilisation d’outils et boucles de feedback.

Architecture & implémentation

Concevoir des architectures d’agents de bout en bout adaptées aux environnements réels.
Implémenter des patterns mono-agent et multi-agents.
Orchestrer des agents avec des outils, APIs et couches de données.
Choisir les modèles de contrôle (centralisé, décentralisé ou hybride).

Gouvernance, contrôle & fiabilité

Définir les périmètres d’autonomie et les permissions.
Implémenter des garde-fous avec des mécanismes human-in-the-loop/on-the-loop.
Garantir la traçabilité, l’observabilité et l’auditabilité du comportement des agents.

1. Fondamentaux de l’IA agentique

Ce que « IA agentique » signifie réellement (et ce que cela ne signifie pas).
Agents vs chatbots vs automatisation de workflows.
Modèles de boucle cognitive : perception → raisonnement → action → feedback.
Pourquoi la plupart des « agents IA » échouent en production.

2. Architectures d’agents modernes

Systèmes mono-agent vs multi-agents.
Agents utilisant des outils (APIs, exécution de code, retrieval).
Patterns de planification : ReAct, Plan-and-Execute, boucles basées sur Reflexion.
Architectures d’agents event-driven et stateful.

3. Systèmes multi-agents & coordination

Rôles et responsabilités spécialisés des agents.
Communication inter-agents, délégation et arbitrage.
Gestion des conflits, mécanismes de consensus et orchestration vs approches en essaim.

4. Automatisation intelligente vs automatisation agentique

Identifier quand un agent n’est pas la bonne solution.
Architectures hybrides (RPA + agents LLM).
Automatisation décisionnelle vs automatisation d’exécution.
Détecter les risques de sur-ingénierie.

Focus analytique : décider quand ne pas construire un agent.

5. Gouvernance, sécurité & contrôle

Limiter l’espace d’action des agents, sandboxing et modèles de permissions.
Monitorer le raisonnement, les décisions et le comportement.
Journalisation, rejouabilité, audits et red-teaming des systèmes agentiques.

6. Du prototype à la production

Stratégies d’évaluation, de certification et de test.
Arbitrages coûts, latence et scalabilité.
Métriques d’observabilité essentielles.
Gérer la « dette agentique » à long terme.

Sessions de conception au niveau architecture.
Déconstruction de systèmes agentiques réels.
Analyse par patterns de ce qui fonctionne vs ce qui casse.
Ateliers techniques centrés sur la conception système.
Discussions guidées de niveau expert (pas de démos marketing, pas de live coding superficiel).

Framework d’architecture IA agentique.
Checklists de gouvernance et de sécurité.
Matrices de décision : agent vs automatisation.
Design patterns prêts pour la production et architecture de référence.

Conçu pour les organisations déjà engagées dans l’IA qui ont besoin que les systèmes agentiques soient conçus, gouvernés et contrôlés — pas simplement démontrés. Complète les programmes de stratégie IA exécutive sans les chevaucher.

Chaque participant valide ses acquis par des livrables pratiques et reçoit un feedback documenté lié aux exigences de certification.

Pitch final ou runbook technique évalué par les formateurs.
Grilles d’évaluation alignées sur les KPIs et le modèle de maturité du programme.
Certificat numérique de réussite et recommandations pour les certifications suivantes.
Restitution optionnelle au SOC ou au conseil pour ancrer le sponsorship.

Head of AI / AI Lead
Architecte AI ou ML
Staff ou Principal Engineer
AI Platform Lead
CTO technique avec responsabilité opérationnelle sur les systèmes

Non destiné aux : dirigeants métier, rôles purement stratégiques, équipes innovation sans responsabilité de livraison, ou décideurs non techniques.

Head of AI / AI Lead
Architecte AI ou ML
Staff ou Principal Engineer
AI Platform Lead
CTO technique avec responsabilité opérationnelle sur les systèmes

Non destiné aux : dirigeants métier, rôles purement stratégiques, équipes innovation sans responsabilité de livraison, ou décideurs non techniques.

Bonne compréhension des workflows LLM (prompting, RAG, concepts de fine-tuning).
Expérience avec les APIs, les systèmes distribués ou les pipelines ML.
Aisance avec les contraintes de production : latence, coûts, fiabilité et sécurité.

Fondamentaux de l’IA agentique

Différencier les workflows LLM, les pipelines d’automatisation et les systèmes agentiques.
Comprendre quand un système doit ou ne doit pas être agentique.
Maîtriser les briques fondamentales : raisonnement, planification, mémoire, utilisation d’outils et boucles de feedback.

Architecture & implémentation

Concevoir des architectures d’agents de bout en bout adaptées aux environnements réels.
Implémenter des patterns mono-agent et multi-agents.
Orchestrer des agents avec des outils, APIs et couches de données.
Choisir les modèles de contrôle (centralisé, décentralisé ou hybride).

Gouvernance, contrôle & fiabilité

Définir les périmètres d’autonomie et les permissions.
Implémenter des garde-fous avec des mécanismes human-in-the-loop/on-the-loop.
Garantir la traçabilité, l’observabilité et l’auditabilité du comportement des agents.

1. Fondamentaux de l’IA agentique

Ce que « IA agentique » signifie réellement (et ce que cela ne signifie pas).
Agents vs chatbots vs automatisation de workflows.
Modèles de boucle cognitive : perception → raisonnement → action → feedback.
Pourquoi la plupart des « agents IA » échouent en production.

2. Architectures d’agents modernes

Systèmes mono-agent vs multi-agents.
Agents utilisant des outils (APIs, exécution de code, retrieval).
Patterns de planification : ReAct, Plan-and-Execute, boucles basées sur Reflexion.
Architectures d’agents event-driven et stateful.

3. Systèmes multi-agents & coordination

Rôles et responsabilités spécialisés des agents.
Communication inter-agents, délégation et arbitrage.
Gestion des conflits, mécanismes de consensus et orchestration vs approches en essaim.

4. Automatisation intelligente vs automatisation agentique

Identifier quand un agent n’est pas la bonne solution.
Architectures hybrides (RPA + agents LLM).
Automatisation décisionnelle vs automatisation d’exécution.
Détecter les risques de sur-ingénierie.

Focus analytique : décider quand ne pas construire un agent.

5. Gouvernance, sécurité & contrôle

Limiter l’espace d’action des agents, sandboxing et modèles de permissions.
Monitorer le raisonnement, les décisions et le comportement.
Journalisation, rejouabilité, audits et red-teaming des systèmes agentiques.

6. Du prototype à la production

Stratégies d’évaluation, de certification et de test.
Arbitrages coûts, latence et scalabilité.
Métriques d’observabilité essentielles.
Gérer la « dette agentique » à long terme.

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Sessions de conception au niveau architecture.
Déconstruction de systèmes agentiques réels.
Analyse par patterns de ce qui fonctionne vs ce qui casse.
Ateliers techniques centrés sur la conception système.
Discussions guidées de niveau expert (pas de démos marketing, pas de live coding superficiel).

Framework d’architecture IA agentique.
Checklists de gouvernance et de sécurité.
Matrices de décision : agent vs automatisation.
Design patterns prêts pour la production et architecture de référence.

Chaque participant valide ses acquis par des livrables pratiques et reçoit un feedback documenté lié aux exigences de certification.

Pitch final ou runbook technique évalué par les formateurs.
Grilles d’évaluation alignées sur les KPIs et le modèle de maturité du programme.
Certificat numérique de réussite et recommandations pour les certifications suivantes.
Restitution optionnelle au SOC ou au conseil pour ancrer le sponsorship.

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+33 (0)7 55 50 66 56

contact@kaischool.fr

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6. Du prototype à la production

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5. Gouvernance, sécurité & contrôle

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