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Formation Infrastructure agentique pour l'entreprise autonome sur Google Cloud

Ce cours propose un guide technique permettant aux architectes de solutions de passer de la création de chatbots isolés au déploiement de travailleurs IA persistants, activés par Gemini Enterprise, sur Google Cloud. Les participants maîtriseront la conception de la mémoire agentique, l'orchestration d'outils pilotée par API et la gouvernance de l'infrastructure à l'aide de la Google Cloud Agent Platform, y compris l'Agent Platform Reasoning Engine pour la gestion de l'état persistant et les Agent Extensions pour l'intégration départementale. Les apprenants dépasseront le stade de l'« Instructional Hope » pour aller vers l'application technique, en construisant la « Paved Road » nécessaire pour orchestrer des flottes multi-agents et sécuriser les identités non humaines.

Google Cloud
✓ Formation officielle Google CloudNiveau Intermédiaire⏱️ 0.5 jour (2h)

Ce que vous allez apprendre

  • Diagnostiquer les « Agency Gaps » : éliminer les habitudes conversationnelles du « Track A » et cartographier les frictions structurelles.
  • Concevoir le moteur : déployer des boucles de raisonnement persistantes et contextuelles au sein du « Build Tier ».
  • Sécuriser le périmètre : appliquer les principes Zero Trust et les protections d'exécution via le « Govern Tier ».
  • Faire évoluer la flotte : atténuer la dérive du raisonnement et mesurer le ROI à l'aide des « Optimize & Scale Tiers ».

Prérequis

  • Avoir suivi Organizing for AI Success.
  • Connaissances fondamentales de Google Cloud (VPC, IAM, Cloud Run).
  • Il est utile de connaître les bases de Python.
  • Il est utile de connaître les structures d'API REST.
  • Il est utile de connaître les concepts RAG.

Public cible

  • Architectes d'entreprise : qui doivent construire une infrastructure évolutive et sécurisée pour des travailleurs IA persistants, activés par Gemini Enterprise., Intégrateurs de systèmes : chargés de connecter l'IA aux données ERP/CRM héritées via une orchestration d'outils sécurisée et interdépartementale à l'aide de la Google Cloud Agent Platform., Directeurs informatiques : qui doivent passer d'une « logique de projet » à une « logique de plateforme » pour gérer une flotte mondiale d'agents autonomes tout en maintenant la gouvernance et l'évolutivité.

Programme de la Formation

5 modules pour maîtriser les fondamentaux

Objectifs
  • Analyser l'« Agency Gap » en diagnostiquant l'intersection fonctionnelle du raisonnement, de la mémoire et des outils avec la gouvernance des données pour passer du « Track A » (conversation) au « Track B » (travailleurs).
  • Diagnostiquer les quatre frictions techniques (intégration, absence d'état, latence et gouvernance) qui empêchent les projets pilotes d'IA de passer à l'échelle de la production.
  • Évaluer la maturité de l'infrastructure à l'aide de l'échelle de maturité L1-L5 pour prioriser les investissements dans la « Paved Road » en vue d'une autonomie de niveau 4 et plus.
Sujets abordés
  • →Les piliers et la gouvernance
  • →Les forces de friction architecturales
  • →L'échelle de maturité de l'autonomie
Activités

1 cas d'usage

2 études de cas

1 démonstration

Objectifs
  • Appliquer l'Agent Platform SDK et l'Agent Platform Reasoning Engine pour standardiser le déploiement des agents et gérer l'état persistant des conversations.
  • Évaluer les compromis entre AlloyDB et Agent Search afin de sélectionner la couche de stockage optimale pour les agents à forte densité de métadonnées par rapport aux agents à grande échelle.
  • Appliquer des modèles d'orchestration spécifiques (Hub-and-Spoke, Linear Relay ou Parallel Critic) pour gérer des objectifs complexes et multidépartementaux.
  • Concevoir un parcours de déploiement agentique du bac à sable (Sandbox) à la production certifiée afin de garantir que l'infrastructure précède l'action autonome.
Sujets abordés
  • →Stack de référence et archétypes d'outils
  • →Le guide de décision sur la mémoire
  • →Modèles d'orchestration multi-agents
  • →Le cycle de vie de la « Paved Road »
Activités

4 démonstrations

Objectifs
  • Appliquer la modélisation des menaces agentiques pour identifier et atténuer les risques tels que l'injection de prompt indirecte et les exploits de chaînage d'outils (Tool-Chaining).
  • Appliquer un modèle d'identité à trois couches à l'aide de Workload Identity Federation afin de garantir le « moindre privilège » (Least Privilege) aux travailleurs autonomes.
  • Appliquer Model Armor comme proxy de sécurité en temps réel pour filtrer les entrées malveillantes et masquer les données de sortie sensibles.
  • Analyser les exigences de production de l'IA responsable pour intégrer la responsabilité, la traçabilité et les points de contrôle « Human-in-the-Loop » au sein du périmètre autonome.
Sujets abordés
  • →Modélisation des menaces pour les systèmes agentiques
  • →Hiérarchie des identités et identifiants
  • →Défendre la frontière : Model Armor
  • →IA responsable et supervision humaine (Human-in-the-Loop)
Activités

1 cas d'usage

4 démonstrations

Objectifs
  • Analyser le ROI de la plateforme en passant des mesures de vanité aux ratios d'effet de levier de l'infrastructure et à la réutilisabilité des composants afin de prouver la valeur de la « Paved Road ».
  • Appliquer une boucle de rétroaction continue à l'aide de jeux de données de référence (Golden Datasets) et de traces de raisonnement pour détecter et corriger la « dérive du raisonnement » (Reasoning Drift).
  • Appliquer la méthodologie « Innovation Harvest » pour faire évoluer les outils cloisonnés à succès en actifs Gemini Enterprise mondiaux et certifiés.
Sujets abordés
  • →Le ROI de l'infrastructure
  • →Le cycle de vie GenAIOps
  • →L'« Innovation Harvest »
Activités

1 cas d'usage

1 démonstration

Objectifs
  • Évaluer la compréhension des concepts fondamentaux du cours à travers des questions basées sur des scénarios.
Sujets abordés
  • →Révision des concepts fondamentaux
Activités

5 questions à choix multiple basées sur des scénarios

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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.
  • 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.

Questions fréquentes

Cette formation de niveau intermédiaire s'adresse aux architectes de solutions qui souhaitent dépasser les chatbots isolés pour déployer des travailleurs d'IA persistants et compatibles Gemini Enterprise sur Google Cloud.
En tant que formation de niveau 200, elle suppose une bonne connaissance des services Google Cloud et des concepts d'architecture. Une expérience de l'IA conversationnelle est un plus, sans être obligatoire.
Vous maîtriserez la conception de la mémoire agentique, l'orchestration d'outils pilotée par API et la gouvernance d'infrastructure, en déployant le Vertex AI Reasoning Engine et en sécurisant des flottes multi-agents sur Google Cloud.
Dans le module Bâtir la « voie balisée », vous déployez des boucles de raisonnement persistantes et contextuelles au sein de la couche Build à l'aide du Vertex AI Reasoning Engine, offrant aux agents une gestion d'état fiable.
La formation dure 3 heures et est dispensée en format présentiel avec instructeur par SFEIR Institute.
Oui. Il s'agit d'une formation officielle Google Cloud Sparks dispensée par SFEIR Institute, partenaire certifié Google Cloud Training.

790€ € HT

par apprenant

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