Concevoir, développer et déployer un agent IA

Des bases en Python ou en développement (ou forte appétence).

• Comprendre les principes des agents IA et leurs applications métiers.
• Définir un cas d’usage concret et rédiger un cahier des charges fonctionnel.
• Prototyper un agent IA en suivant une méthodologie éprouvée.
• Intégrer l’agent aux outils métiers (ERP, CRM, bases de données).
• Déployer et maintenir l’agent en production (sécurité, RGPD, monitoring).
• Mesurer l’impact de l’agent sur les processus métiers.

À la suite de votre inscription, un mail vous sera adressé au plus tard 1 semaine avant la formation pour vous indiquer comment vous connecter.

À l’issue de la formation, le formateur évaluera chacun des participants en fonction des cas pratiques et exercices effectués.

Alternance d’exercices, cas pratiques, QCM et de notions théoriques, projet Fil Rouge avec une répartition du temps de travail : 40% théorie, 60% pratique. Des présentations théoriques des concepts clés illustrés par des démonstrations du formateur (Ex : code live…) seront suivies de mises en pratique des apprenants.

Évaluations régulières et retour du formateur sur les points moins bien assimilés. ; les apprenants réaliseront tout au long de la formation des exercices, QCM, mises en situation, TP, TD qui seront corrigés pour faciliter l’acquisition de compétences.

En classe virtuelle, accès à notre plateforme à distance, à des machines virtuelles en local ou dans le cloud contenant les logiciels utiles et les supports de cours en français seront mis à disposition via notre la plate-forme de téléchargement AJC Classroom.

Accès à notre plateforme à distance de Classe Virtuelle : mêmes possibilités et interactions avec votre formateur que lors d’une formation présentielle: votre formation se déroulera en connexion continue 7h/7 :
– Échanges directs avec le formateur et l’équipe pédagogique à travers la visioconférence, les forums et chats ;
– Vérification de l’avancement de votre travail et évaluation par votre formateur à l’aide d’exercices et de cas pratiques ;
– Suivi pédagogique et conseils personnalisés pendant toute la formation.

Vous recevrez les informations de connexion par mail dès votre inscription. En cas de problème de connexion, vous pourrez joindre notre équipe à tout moment (avant ou même pendant la formation) au 01 82 83 72 41 ou par mail (hotline@ajc-formation.fr).

En présentiel, mise à disposition d’ordinateurs portables (16Go RAM, SDD); nos salles sont équipées de matériels pédagogiques (Tableau blanc, vidéo projecteur, tableau tactile…) et informatiques.

Les personnes en situation de handicap sont invitées à nous communiquer leurs besoins spécifiques. Nous ferons tout pour les mettre dans les meilleures conditions de suivi de la formation possibles (compensation, accessibilité…).

Une attestation de fin de stage sera remise à tous les participants à l’issue de leur parcours.

• Responsables métiers (logistique, RH, support client, etc.).
• Chefs de projet ou entrepreneurs souhaitant automatiser des tâches.
• Développeurs.
• Toute personne impliquée dans la transformation numérique de son entreprise.

Introduction aux agents IA et identification des cas d’usage

Principe des agents IA

Définition, exemples concrets (automatisation de tâches, assistance, optimisation).

• Différence entre un agent IA et un chatbot classique.
• Cas d’usage par secteur
• oIndustrie : maintenance prédictive, gestion des stocks…
• oServices : automatisation du support client, tri de documents…
  

Travaux pratiques :

• Rédiger une fiche projet pour un cas d’usage identifié (objectifs, données nécessaires, acteurs impliqués).
• Lister 3 processus métiers dans votre entreprise qui pourraient être automatisés par un agent IA.

Bases techniques pour développer un agent IA

Initiation à Python

• Variables, boucles, fonctions, gestion des erreurs.
• Utilisation de bibliothèques (requests, json).
• Environnement de développement
• oInstallation de Python, VS Code, Git.
• oGestion des dépendances (pip, virtualenv).

Travaux pratiques :

• Écrire un script Python qui lit un fichier CSV et génère un rapport simple.

Conception fonctionnelle et technique

Cahier des charges fonctionnel

• Définition, exemples concrets (automatisation de tâches, assistance, optimisation).
• Différence entre un agent IA et un chatbot classique.

Architecture technique

• Composants d’un agent (perception, raisonnement, action).
• Schéma d’intégration avec les outils métiers (ERP, CRM).

Travaux pratiques :

• Rédiger un cahier des charges technique pour votre agent (diagrammes, APIs nécessaires, workflows).

Prototypage d’un agent IA

Méthodologie de prototypage

• Décomposer la tâche en sous-étapes (ex : lire un document → extraire des infos → générer une réponse)
• Utilisation de templates et de bonnes pratiques.

Travaux pratiques :

• Développez un prototype pour votre cas d’usage (ex : extraire des infos d’un PDF ou répondre à une FAQ).

Gestion des données et sécurité

Structuration des données

• Nettoyage, formatage (CSV, JSON, bases de données).
• Utilisation de bases de données vectorielles (pour la recherche sémantique).

Sécurité et RGPD

• Anonymisation des données sensibles.
• Gestion des accès et des permissions.

Travaux pratiques :

• « Préparez un jeu de données test pour votre agent et anonymisez les informations sensibles. »

Intégration avec les outils métiers

Méthodes d’intégration

• APIs (REST, GraphQL).
• Connecteurs prêts à l’emploi (ex : Zapier, Make.com).

Exemples concrets

• Lier un agent à un CRM (ex : Salesforce).
• Automatiser des tâches dans un ERP (ex : SAP).

Travaux pratiques :

• Intégrer l’agent à un outil métier (ex : envoyer une réponse générée par l’agent dans un email ou un CRM).

Tests et optimisation

Stratégies de test

• Tests unitaires (vérifier une fonction spécifique).
• Tests d’intégration (vérifier l’interaction avec les outils métiers).

Optimisation

• Améliorer la précision des réponses.
• Réduire les temps de traitement.

Travaux pratiques :

• Écrire des tests pour l’agent et optimisez ses performances.

Déploiement et monitoring

Options de déploiement

• Local (avec Docker).
• Cloud (AWS, Azure, Google Cloud.

Monitor

• Outils pour suivre les performances (temps de réponse, erreurs).
• Alertes et logs.

Travaux pratiques :

• « Déployer l’agent (localement ou sur le cloud) et configurer un tableau de bord de monitoring. »

Pilotage et gestion du changement

Stratégie de déploiement

• Plan de mise en production (étapes, responsables, calendrier).
• Formation des utilisateurs (notice, tutoriels).

Gestion du changement

• Impliquer les équipes métiers.
• Mesurer l’impact (KPIs : temps gagné, réduction des erreurs).

Travaux pratiques :

• Rédiger un plan de déploiement pour l’agent (étapes, formation des utilisateurs, KPIs).

Projet final et soutenance

Finalisation des projets

Soutenance : Chaque participant présente son agent (10 min max).

Feedback du formateur et des pairs