🏆SFEIR est le Google Cloud EMEA Training Partner of the Year 2025🤝Nouveau partenariat : Formations GitLab officielles🤖Nouvelle formation : Développeur Augmenté par l'IA
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GCPSPARKSOPSAIAGENTS

Formation Industrialisation des agents d'IA sur Google Cloud

Cette formation dote les professionnels techniques et les architectes cloud des compétences spécialisées nécessaires pour déployer, gérer et optimiser des agents d'IA autonomes à grande échelle dans un environnement d'entreprise. Elle couvre la taxonomie fondamentale et le cycle de vie opérationnel de l'IA agentique, les modèles de conception multi-agents, les cadres de gouvernance et de sécurité d'entreprise, ainsi que des métriques d'évaluation avancées couvrant l'ensemble de la pile (full-stack). Les participants apprendront à tirer parti des services Google Cloud, tels que Gemini Enterprise Agent Platform, Google Kubernetes Engine (GKE) Autopilot et Spanner Graph, pour construire des systèmes multi-agents autonomes sécurisés, évolutifs et économiques qui génèrent de la valeur métier tout en atténuant les risques opérationnels, d'identité et économiques.

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

Ce que vous allez apprendre

  • Analyser le paysage opérationnel d'une organisation et déterminer sa position actuelle sur le modèle de maturité de l'autonomie de l'IA à 5 niveaux.
  • Concevoir des architectures multi-agents évolutives à l'aide de modèles de conception (design patterns).
  • Appliquer les 12 capacités de gouvernance non négociables pour les systèmes autonomes afin d'atténuer le risque lié à l'autonomie.
  • Évaluer les performances des agents à l'aide de métriques de trajectoire multi-étapes et formuler une stratégie d'optimisation FinOps.

Prérequis

  • Connaissance des services de base de Google Cloud, des concepts fondamentaux de l'IA et des interfaces de programmation d'applications (API) de modèles standard.

Public cible

  • Architectes de solutions, ingénieurs IA principaux et responsables techniques disposant de connaissances techniques en infrastructure cloud, qui prévoient de créer, mettre à l'échelle et gouverner des flottes autonomes multi-agents dans un contexte d'entreprise.

Programme de la Formation

5 modules pour maîtriser les fondamentaux

Objectifs
  • Expliquer les composants et les définitions fondamentales des agents d'IA
  • Évaluer la maturité organisationnelle à l'aide du modèle de maturité de l'autonomie de l'IA
  • Sélectionner la plateforme Google Cloud appropriée pour le déploiement d'agents en fonction des exigences d'architecture.
Sujets abordés
  • →L'impératif agentique
  • →Taxonomie des agents d'IA
  • →Défis de mise à l'échelle de l'agentique
  • →Identifier les cas d'usage agentiques
  • →Présentation des produits GCP pour opérationnaliser les agents
Activités

1x réflexion

Objectifs
  • Concevoir des architectures multi-agents à l'aide de modèles de conception éprouvés du secteur
  • Empêcher les boucles infinies pendant l'exécution du raisonnement
  • Intégrer les modèles avec des outils externes via des protocoles standard
  • Construire des structures de mémoire à long terme robustes pour l'ancrage des données d'entreprise
Sujets abordés
  • →Modèles de conception multi-agents
  • →Normes d'interopérabilité
  • →Ancrage (grounding) et mémoire
  • →Cycle opérationnel de l'IA agentique
Activités

1x discussion

Objectifs
  • Mettre en œuvre le principe policy-as-code et la gouvernance des outils sur l'ensemble des flottes d'agents
  • Sélectionner des barrières de sécurité au niveau de la plateforme pour prévenir l'exfiltration de données ou l'injection malveillante
  • Construire des matrices d'escalade claires définissant les limites entre les actions autonomes et la vérification humaine
Sujets abordés
  • →Le déficit de gouvernance de l'IA agentique
  • →Stratégie de gouvernance de l'IA agentique
  • →Architecture de sécurité sur GCP
  • →Le mandat de contrôle humain-agent
  • →Centre d'excellence IA et comités de revue IA
Activités

1x discussion

Objectifs
  • Formuler une stratégie d'évaluation pour mesurer la cohérence du raisonnement et le succès de l'utilisation des outils
  • Exécuter la surveillance des agents à l'échelle de la production à l'aide de métriques de trajectoire prédéfinies
  • Établir des garde-fous d'optimisation du contrôle des coûts pour maximiser l'efficacité des tokens et la création de valeur métier
Sujets abordés
  • →Évaluation des agents
  • →FinOps pour l'IA agentique
  • →Feuille de route de mise en œuvre pratique
  • →5 phases du cycle opérationnel prêt pour la production
  • →Exemple sectoriel : marketing
Objectifs
  • Consolider les sujets abordés pendant le Spark
Sujets abordés
  • →Récapitulatif du cours
  • →Session de questions-réponses
  • →Quiz à choix multiples (QCM)
Activités

1x quiz (4 QCM)

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0.5 j
Intermédiaire
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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).
  • Discussion de groupe — Échanges ouverts entre pairs et avec le formateur sur un sujet donné.
  • 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

Aux architectes de solutions, ingénieurs IA principaux et responsables technologiques disposant de connaissances techniques en infrastructure cloud, qui prévoient de construire, mettre à l'échelle et gouverner des flottes multi-agents autonomes en entreprise.
Une connaissance des services essentiels de Google Cloud, des concepts fondamentaux de l'IA et des interfaces de programmation (API) standard des modèles.
Vous situerez une organisation sur le modèle de maturité de l'autonomie de l'IA à 5 niveaux, vous concevrez des architectures multi-agents évolutives à l'aide de modèles de conception, vous appliquerez les 12 capacités de gouvernance non négociables des systèmes autonomes, et vous évaluerez la performance des agents avec des métriques de trajectoire multi-étapes pour formuler une stratégie d'optimisation FinOps.
Oui. Un module est consacré à la gouvernance, à la sécurité et aux environnements d'exécution : le déficit de gouvernance de l'IA agentique, la stratégie de gouvernance et l'architecture de sécurité sur Google Cloud.
La formation dure 3 heures et est animée par un formateur SFEIR Institute. Elle comprend un temps de réflexion, des discussions de groupe et un quiz final.
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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