Intelligence artificielle agentique
L’intelligence artificielle agentique permet de passer d’une IA qui répond à une IA qui agit. Elle repose sur des agents capables de comprendre un objectif, planifier des étapes, utiliser des outils numériques et exécuter des actions sous contrôle humain.
Cette formation propose une introduction méthodologique et pratique à ces nouveaux systèmes, afin d’identifier les cas d’usage pertinents, cadrer un projet d’automatisation et choisir les solutions adaptées à un contexte métier.
Financement
- Temptraining Voir conditions
Prérequis
- Débutant à intermédiaire (aucune compétence avancée en programmation requise)
- Avoir suivi le cours L'intelligence artificielle générative (IA générative)
Description
Public
Professionnels, chefs de projet et profils métiers souhaitant automatiser des processusPerspectives professionnelles
L’IA agentique représente une évolution importante de l’intelligence artificielle. Elle offre de nouvelles possibilités pour automatiser des tâches, optimiser les processus et accompagner la transformation des métiers.Objectifs
- Comprendre la logique de fonctionnement, l'autonomie et la prise de décision des systèmes d'IA agentiques (les IA qui font).
- Identifier et différencier le rôle des solutions de l'écosystème (Claude Code, Cowork, Codex, Antigravity).
- Acquérir une méthode de cadrage pour évaluer la faisabilité et la pertinence d'un projet basé sur des agents.
- Structurer l'implémentation d'une solution d'automatisation de manière intelligente et sécurisée.
Contenu
Les fondements de l'IA agentique
- Du modèle de réponse au modèle d'action : Transition de l'IA générative conversationnelle classique vers les architectures d'agents autonomes.
- Le cycle de l'agent : Comprendre comment un agent perçoit une consigne, planifie des sous-tâches, sélectionne des outils (tool-use) et exécute des actions de manière autonome.
- La place de l'humain : Concepts d'autonomie managée, de boucles de rétroaction et de validation humaine (Human-in-the-loop).
Écosystème et panorama des solutions
- Présentation objective et comparative des rôles et complémentarités des outils cibles
- Claude Code & Cowork : Agents dédiés à la génération, à l'analyse de code et à la collaboration technique contextualisée.
- Codex : Modèles de fondation capables de traduire des instructions en langage naturel en commandes exécutables.
- Antigravity : Framework d'orchestration pour structurer et intégrer ces architectures au sein d'infrastructures existantes.
Méthodologie et ingénierie de projet
- Cadrage intelligent : Identifier les cas d'usage pertinents (quand faut-il un agent plutôt qu'une IA classique ?).
- Cartographie des processus : Définir les objectifs de l'agent, ses déclencheurs (triggers), ses droits d'accès et ses garde-fous (guardrails).
- Gestion des risques : Anticiper les erreurs d'exécution (hallucinations d'action), la sécurité des données et le contrôle des coûts.
Application pratique et synthèse
- Atelier de mise en situation : Élaboration guidée du cahier des charges d'un agent pour un besoin métier (sans codage).
- Sélection de l'architecture : Évaluation de la pertinence de Claude Code/Cowork, Codex ou Antigravity selon le scénario choisi.
- Synthèse : Recommandations pour un déploiement progressif.
Méthode et supports
Approche neutre, présentation conceptuelle et ateliers de structuration de projets.Intervenants
Les intervenant-es sont spécialisé-es dans l’application de l’Intelligence Artificielle. Reconnus dans leur domaine, ils apportent à la formation une expertise pratique et transférable pour les participant-es.Evaluation et titre décerné
Une attestation de suivi du cours sera délivrée à tous les participant-es ayant 80% de présences.Informations complémentaires
Horaires : 9h00 à 12h00 et de 13h30 à 16h30 + repas de midi en groupe.Pour suivre la formation l'apprenant-e doit venir avec son ordinateur portable personnel (Laptop).