Descriptif

Agent IA full stack : de l'interface au déploiement est une formation de 4 jours (28 heures), de niveau expert, rattachée au domaine « Intelligence artificielle pour l'IT ». Construire et déployer une application agentique complète. Conçue et animée par des praticiens en activité, elle alterne apports ciblés (30 %) et mises en pratique (70 %) sur des laboratoires cloud individuels, avec des cas inspirés des secteurs banque, assurance et services publics. Disponible en inter-entreprises, en intra sur catalogue et en version sur mesure adaptée au contexte de l'entreprise.

Objectifs pédagogiques

À l'issue de la formation, le participant sera capable de :

Interface conversationnelle
Back-end et outils
Mémoire et données
Authentification
Déploiement et supervision

Programme détaillé

N°	Contenus et activités	Durée
Jour 1
1	Cadrage : tour de table, cahier des charges de l'agent fil rouge et mise en place du dépôt et des environnements	0,5 h
2	Architecture d'une application agentique : interface, passerelle, orchestrateur, outils, magasin de données, supervision	1,5 h
3	Travaux pratiques : construire l'interface conversationnelle — diffusion en flux, état de session, affichage des étapes de l'agent	3 h
4	Travaux pratiques : exposer l'API de l'agent et y brancher un premier modèle, managé puis ouvert	2 h
Jour 2
5	Travaux pratiques : implémenter le graphe d'orchestration avec LangGraph et le cycle d'appel d'outils	3 h
6	Travaux pratiques : écrire trois outils back-end — recherche documentaire, écriture en base, appel d'une API tierce	2 h
7	Travaux pratiques : republier ces outils via Model Context Protocol pour les réutiliser depuis un autre client	2 h
Jour 3
8	Travaux pratiques : mémoire de conversation, persistance, reprise de session et recherche vectorielle sur données fictives	2,5 h
9	Travaux pratiques : authentification, propagation de l'identité jusqu'aux outils et cloisonnement des droits	2,5 h
10	Travaux pratiques : garde-fous, quotas par utilisateur et journal d'audit des actions	1 h
11	Atelier : revue de sécurité croisée entre binômes et correction des écarts relevés	1 h
Jour 4
12	Travaux pratiques : conteneuriser et déployer l'ensemble, gestion des variables d'environnement et des secrets	2 h
13	Travaux pratiques : supervision — traces, coûts, taux d'échec des outils, alertes	2 h
14	Travaux pratiques : campagne d'évaluation et test de charge, puis optimisation du coût par conversation	1,5 h
15	Soutenance : démonstration de l'agent devant le groupe et revue critique	1 h
16	Synthèse, évaluation des acquis et plan d'action individuel	0,5 h

Méthodes pédagogiques

Pédagogie active : 88 % du temps en pratique encadrée — laboratoires cloud provisionnés par participant, travaux pratiques guidés, fil rouge applicatif —, le reste en apports structurés, démonstrations commentées, cadrage et évaluation
répartition calculée sur le déroulé détaillé de cette formation, et non annoncée de façon uniforme
classe inversée avec prérequis sur le LMS
apprentissage adaptatif selon le positionnement initial
travaux en binômes
classe virtuelle en séquences de 3 h 30 maximum sur Microsoft Teams
support clair, complet et paginé remis à chaque participant

Technologies et outils mobilisés

LangGraph, Model Context Protocol, Docker

Modalités d'évaluation et de validation

Positionnement initial en ligne
quiz de validation à chaque séquence
évaluation finale des acquis (QCM et mise en situation)
satisfaction à chaud
questionnaire de transfert à 30 jours
attestation de fin de formation

Plateforme, laboratoires et ressources

LMS DATAROCKSTARS : parcours, supports numériques, quiz, évaluations, émargement par demi-journée
laboratoires cloud individuels accessibles depuis un navigateur, sans installation, données fictives, détruits en fin de session
bibliothèque O'Reilly (plus de 60 000 ressources)
accès aux supports pendant 6 mois