Agents IA : master class

Objectifs pédagogiques

• 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.

Public visé

• 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, Professionnels disposant déjà d'une première exposition à l'IA ou au machine learning et souhaitant maîtriser les concepts de l'IA agentique

Prérequis

• Avoir une connaissance des concepts fondamentaux de l'Intelligence Artificielle et du Machine Learning est un plus.
• Avoir le niveau équivalent au contenu donné par une formation de type "Introduction à l'IA Générative".
• Un ordinateur avec accès internet.

Programme

1. 01

   Comprendre les agents IA, l'IA agentique et ses enjeux stratégiques - 1h

   • 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

2. 02

   Cas d'usage business et cadre de déploiement - 1h

   • 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

3. 03

   Mise en pratique : concevoir et piloter un agent IA - 1h30

   • 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