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Formation Infrastructure agentique pour l'entreprise autonome sur Google Cloud

Cette formation propose un guide technique permettant aux architectes de solutions de passer de la création de chatbots isolés au déploiement de travailleurs d'IA persistants et compatibles avec Gemini Enterprise sur Google Cloud. Les participants maîtriseront la conception de la mémoire agentique, l'orchestration d'outils pilotée par API et la gouvernance d'infrastructure à l'aide du Google Cloud Agent Platform, notamment le Vertex AI Reasoning Engine pour la gestion d'état persistant et les Agent Extensions pour l'intégration interservices. Les apprenants dépasseront l'« espoir pédagogique » (Instructional Hope) pour atteindre une mise en œuvre technique concrète, en bâtissant la « voie balisée » (Paved Road) nécessaire à l'orchestration de flottes multi-agents et à la sécurisation des identités non humaines.

Google Cloud
✓ Formation officielle Google CloudNiveau Intermédiaire⏱️ 0.5 jour (3h)

Ce que vous allez apprendre

  • Diagnostiquer les écarts d'autonomie (Agency Gaps) : éliminer les habitudes conversationnelles de la « voie A » et cartographier les frictions structurelles.
  • Concevoir le moteur : déployer des boucles de raisonnement persistantes et contextuelles au sein de la couche Build (Build Tier).
  • Sécuriser le périmètre : appliquer des modèles Zero Trust et des protections d'exécution via la couche Govern (Govern Tier).
  • Mettre à l'échelle la flotte : atténuer la dérive du raisonnement et mesurer le ROI à l'aide des couches Optimize et Scale.

Prérequis

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

Public cible

  • Architectes d'entreprise : qui doivent bâtir une infrastructure évolutive et sécurisée pour des travailleurs d'IA persistants et compatibles avec Gemini Enterprise., Intégrateurs de systèmes : chargés de connecter l'IA aux données ERP/CRM héritées via une orchestration d'outils sécurisée et interservices à l'aide du 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'« écart d'autonomie » (Agency Gap) en diagnostiquant l'intersection fonctionnelle du raisonnement, de la mémoire et des outils avec la gouvernance des données, afin de passer de la voie A (conversation) à la voie 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 en production.
  • Évaluer la maturité de l'infrastructure à l'aide de l'échelle de maturité L1 à L5 afin de prioriser les investissements dans la « voie balisée » pour une autonomie de niveau 4 et au-delà.
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 le Vertex AI SDK et le Vertex AI Reasoning Engine pour standardiser le déploiement des agents et gérer l'état de conversation persistant.
  • Évaluer les compromis entre AlloyDB et Vertex AI Vector Search afin de sélectionner la couche de stockage optimale pour les agents à forte densité de métadonnées ou à grande échelle.
  • Appliquer des modèles d'orchestration spécifiques (Hub-and-Spoke, Linear Relay ou Parallel Critic) pour gérer des objectifs complexes et multiservices.
  • 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 voie balisée
Activités

4 démonstrations

Objectifs
  • Appliquer la modélisation des menaces agentiques pour identifier et atténuer des risques tels que l'injection de prompt indirecte et les exploits d'enchaînement d'outils (Tool-Chaining).
  • Appliquer un modèle d'identité à trois couches à l'aide de Workload Identity Federation pour garantir le « moindre privilège » des 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 afin d'intégrer la responsabilité, la traçabilité et des points de contrôle « supervision humaine » (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 indicateurs superficiels aux ratios de levier d'infrastructure et à la réutilisabilité des composants afin de prouver la valeur de la « voie balisée ».
  • 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 de « récolte d'innovation » (Innovation Harvest) pour étendre des outils cloisonnés performants en actifs Gemini Enterprise mondiaux et certifiés.
Sujets abordés
  • →Le ROI de l'infrastructure
  • →Le cycle de vie GenAIOps
  • →La récolte d'innovation (Innovation Harvest)
Activités

1 cas d'usage, 1 démonstration

Objectifs
  • Évaluer la compréhension des concepts clés de la formation à travers des questions basées sur des scénarios.
Sujets abordés
  • →Révision des concepts clés
Activités

5 questions à choix multiples 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.

395€ € HT

par apprenant

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