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Agents IA - Master Class

Devenez "Manager d'Agents" en une demi-journée. L'ère des simples chatbots est révolue. Là où l'IA générative se contente de répondre, l'IA Agentique perçoit, raisonne et exécute des tâches complexes de manière autonome. En 3 heures 30 intensives (60% théorie / 40% pratique), passez du statut d'utilisateur à celui d'architecte de solutions autonomes. Ce que vous allez maîtriser : La rupture technologique - comprenez la différence fondamentale entre un Assistant (qui sait) et un Agent (qui fait). L'architecture cognitive - apprenez à construire le "cerveau" d'un agent via la boucle Perception → Raisonnement → Action et l'usage d'outils externes. La pratique réelle - concevez et déployez un agent sur un cas d'usage concret. La fiabilité industrielle - maîtrisez les stratégies pour éviter les hallucinations et les boucles infinies afin de sécuriser vos processus.

✓ Formation officielle WEnvisionNiveau Avancé⏱️ 0.5 jour (3.5h)

Ce que vous allez apprendre

Distinguer l'IA Générative de l'IA Agentique, de l'automatique à l'autonome
Distinguer les Assistants IA des Agents IA et comprendre leurs capacités respectives
Maîtriser le cycle "Perception, Raisonnement, Action" pour la conception d'agents IA
Identifier les niveaux de maturité de l'IA Agentique et leurs applications concrètes
Structurer un cas d'usage agentique, de la définition du cas d'usage au déploiement et au monitoring
Anticiper les bénéfices, les risques et les facteurs clés de succès liés au déploiement d'agents IA en entreprise

Prérequis

Avoir une connaissance des concepts fondamentaux de l'Intelligence Artificielle et du Machine Learning est un plus
Pour suivre cette formation, il est indispensable d'avoir le niveau équivalent au contenu donné par une formation de type "Introduction à l'IA Générative"

Public cible

Responsables business & IT, Directeurs Digitaux, Directeurs Data et Product Managers souhaitant orienter leurs projets et business vers l'IA et/ou piloter des produits agentiques natifs, ainsi que ceux disposant déjà d'une première exposition à l'IA ou au machine learning et souhaitant maîtriser les concepts de l'IA agentique.

Programme de la Formation

3 modules pour maîtriser les fondamentaux

40% de pratique avec labs inclus

Sujets abordés

→De l'IA automatisée à l'IA autonome : ce qui change réellement
→Différence entre assistants conversationnels et agents IA autonomes
→Principes clés de l'IA agentique : perception, raisonnement, action
→Niveaux de maturité de l'IA agentique dans les organisations
→État du marché et dynamiques actuelles
→Impacts sur les modèles opérationnels, les rôles et la gouvernance

Sujets abordés

→Identifier un domaine où l'IA agentique apporte un avantage compétitif (métiers, fonctions support, opérations)
→Méthodologie de sélection et priorisation des cas d'usage à fort impact
→Comment définir un niveau d'autonomie et de contrôle
→Cadre de conception d'un agent IA (objectifs, données, outils, scénarios)
→Bénéfices attendus : performance, qualité, délais, résilience
→Risques, limites et conditions de succès (sécurité, conformité, acceptation)
→Panorama des solutions du marché et critères de choix

Sujets abordés

→Choix d'un cas d'usage réel issu du contexte entreprise
→Formalisation de la logique de l'agent et de sa boucle d'action
→Conception des scénarios gérés en autonomie
→Visualisation du fonctionnement de l'agent et de ses interactions
→Évaluation des résultats : valeur créée, limites observées, leviers d'amélioration
→Conditions de passage à l'échelle et intégration dans l'existant

Processus Qualité

L'engagement de SFEIR Institute : une démarche d'excellence pour garantir la qualité et la réussite de toutes nos formations. En savoir plus sur notre démarche qualité

Méthodes pédagogiques mobilisées

Lectures / Apports théoriques (Slides) — Présentation de concepts via des supports visuels (PowerPoint, PDF).
Démonstration technique (Démos) — Le formateur réalise une manipulation ou une procédure devant les apprenants.
Laboratoires dirigés (Labs) — Mise en pratique guidée sur logiciel, machine ou environnement technique.
Quiz / QCM — Test rapide de connaissances (format papier ou numérique type Kahoot/Klaxoon).

Dispositif d'évaluation et de suivi

L'atteinte des objectifs de la formation est évaluée à plusieurs niveaux pour garantir la qualité de la prestation :

Évaluation continue des acquis : Vérification des connaissances tout au long de la formation via des méthodes participatives (en fonction de la formation: quiz, exercices pratiques, mises en situation) sous la supervision du formateur.
Mesure de la progression : Dispositif d'auto-évaluation comparatif comprenant un diagnostic initial pour situer le niveau de départ, suivi d'une évaluation finale pour valider l'évolution des compétences.
Évaluation de la qualité : Questionnaire de satisfaction en fin de session pour mesurer la pertinence et l'efficacité de la formation ressentie par les participants.