IA agentique & automatisation
Passer de l’IA qui répond à l’IA qui agit : des agents fiables, branchés sur vos outils, sous votre contrôle.
Un agent IA ne se contente pas de produire du texte : il enchaîne des actions — consulter une base, remplir un formulaire, envoyer un mail, déclencher un traitement — pour exécuter un processus de bout en bout. Le domaine couvre toute la chaîne : identifier les processus automatisables, construire les workflows (avec ou sans code), connecter les modèles à vos données par le RAG, puis superviser et évaluer les agents une fois en production. C’est le prolongement opérationnel de l’IA générative.
Le domaine le plus récent de notre catalogue : les programmes sont revus à chaque évolution majeure des outils, et une partie des parcours ne demande aucune compétence en code.
L’année où les agents entrent en production
des grandes entreprises prévoient des déploiements d’agents IA autonomes d’ici 2027
Estimation cabinet d’analyse — à sourcerde croissance des plateformes d’automatisation low-code portées par l’IA en trois ans
Étude marché no-code — à sourcerdu temps des fonctions support porte sur des tâches répétitives automatisables
Enquête productivité — à sourcerobligations de supervision humaine des systèmes IA à haut risque (AI Act)
Règlement (UE) 2024/1689Chiffres indicatifs à valider avant publication.
Pourquoi les projets d’agents échouent
L’envie d’automatiser est là, les démonstrations impressionnent. Voici ce qui sépare un prototype d’un agent réellement en service dans une entreprise.
Des processus jamais cartographiés
On ne peut pas automatiser un processus qu’on ne sait pas décrire. Étapes implicites, exceptions non documentées : l’agent échoue là où l’humain improvisait.
Des agents sans garde-fous
Un agent qui écrit dans vos outils peut aussi y écrire des erreurs. Droits d’accès, validation humaine, journalisation : le cadre manque presque toujours.
Aucune évaluation de la fiabilité
Sans jeu de tests ni métriques, impossible de savoir si l’agent réussit 99 % ou 80 % des cas — et donc de lui confier un vrai volume.
Des outils connectés sans supervision
Les équipes branchent des SaaS d’automatisation sur les données de l’entreprise sans validation de la DSI. Le shadow IT devient du shadow IA.
On construit un agent qui tourne, pas une démo
Chaque session part d’un processus réel de votre entreprise, cartographié au cadrage, et se termine par un workflow fonctionnel que vos équipes savent maintenir.
Cartographie du processus
Avant la session, nous choisissons avec vous un processus candidat : volume, règles, exceptions, outils traversés. C’est le fil rouge de la formation.
Construction en atelier
Les stagiaires construisent le workflow ou l’agent sur leurs propres comptes et outils — n8n, API LLM, base documentaire — pas sur un environnement jouet.
Fiabilisation et garde-fous
Jeux de tests, gestion des erreurs, validation humaine aux étapes sensibles, journalisation : l’agent est cadré avant d’être mis en service.
Suivi à 30 jours
Une visio de retour d’usage : taux de réussite constaté, exceptions rencontrées, extensions du workflow envisagées.
Par où commencer selon le profil
Automatiser sans coder
Pour les équipes opérationnelles qui veulent supprimer les tâches répétitives sans dépendre de la DSI.
- 1 Comprendre les agents IA en une journée
- 2 Automatiser ses processus avec n8n
- 3 Fiabiliser et superviser ses automatisations
Développer des agents sur mesure
Pour les développeurs qui doivent livrer des agents connectés au SI, évaluables et maintenables.
- 1 Développer avec les API LLM
- 2 Créer des agents IA avec LangChain
- 3 RAG : connecter l’IA à vos documents
Cadrer l’automatisation
Pour les décideurs qui doivent choisir quoi automatiser, avec quel retour sur investissement et quelles limites.
- 1 Agents IA : opportunités, coûts et risques
- 2 Gouvernance des agents & AI Act
Des formations construites sur mesure
Ce domaine ne figure pas encore à notre catalogue inter-entreprises. Nous concevons les programmes sur mesure, à partir de votre contexte et de vos objectifs.
Décrivez-nous votre besoin : niveau de l’équipe, objectifs, contraintes de planning. Nous construisons le programme et vous le soumettons avec une estimation de prise en charge.
Décrire mon besoinDes praticiens de l’automatisation
Chaque formateur du domaine conçoit et maintient des agents en production chez des clients. Tous sont évalués après chaque session.
Nom du formateur
Ingénieur IA · 9 ans
LangChain, API LLM, évaluation d’agents
4,9/5 en évaluation stagiaire
Nom du formateur
Consultant automatisation · 12 ans
n8n, intégrations SaaS, processus métiers
4,8/5 en évaluation stagiaire
Nom du formateur
Architecte data & RAG · 10 ans
Bases vectorielles, pipelines documentaires
4,7/5 en évaluation stagiaire
Des acquis validés par projet
Le domaine est trop récent pour disposer de certifications éditeur établies : nous validons les acquis par un projet évalué en fin de parcours, sur votre cas d’usage.
Qualiopi
Certification qualité délivrée au titre des actions de formation — condition d’accès aux financements publics et mutualisés.
Évaluation par projet
Chaque parcours technique se conclut par la livraison d’un agent ou d’un workflow fonctionnel, évalué sur une grille partagée en début de formation.
Microsoft AI-102
Pour les équipes sur l’écosystème Azure, le parcours agents peut préparer à la certification Azure AI Engineer.
Un organisme audité tous les 18 mois
Les indicateurs Qualiopi sont suivis en continu : recueil des besoins, adaptation des contenus, qualification des intervenants, traitement des réclamations.
Jusqu’à 100 % du coût pris en charge
Les formations du domaine sont finançables au titre du plan de développement des compétences. Nous montons le dossier avec vous auprès de votre OPCO.
Simulateur OPCO
Estimez votre prise en charge selon votre convention collective et votre effectif.
OuvrirLe parcours de financement
Les six étapes, de la demande de devis au remboursement, avec les délais réels.
OuvrirQuestions fréquentes
CPF, subrogation, délais de carence, entreprises de moins de 50 salariés.
OuvrirCe qu’en disent les équipes formées
« Le tri et la qualification de nos demandes entrantes prenaient une demi-journée par personne. Le workflow construit pendant la formation le fait en continu, avec une validation humaine sur les cas ambigus. »
Automatiser ses processus avec n8n · 6 stagiaires
« On avait un prototype d’agent qui faisait illusion en démo. La formation nous a surtout appris à l’évaluer — et à comprendre pourquoi il n’était pas prêt. »
Évaluer et superviser des agents en production
« Nous sommes repartis avec une liste de processus classés par gain et par risque, et deux automatisations lancées le mois suivant. »
Agents IA : opportunités, coûts et risques
Sur le domaine IA agentique
Une question qui n’est pas traitée ici ? Écrivez-nous, la réponse arrive sous 24 h ouvrées.
Faut-il savoir coder pour automatiser avec l’IA ?
Non pour le parcours « métiers » : n8n et les outils d’automatisation visuelle permettent de construire des workflows complets sans écrire de code. Les parcours LangChain et API LLM, eux, s’adressent à des développeurs et demandent une pratique de Python ou de JavaScript.
Quelle différence entre un agent IA et un chatbot ?
Un chatbot répond ; un agent agit. Il peut consulter vos outils, prendre des décisions selon des règles, exécuter des actions et en rendre compte. C’est ce passage à l’action qui impose les garde-fous que nous enseignons : droits limités, validation humaine, journalisation.
Peut-on travailler sur nos propres processus pendant la formation ?
C’est le principe même du domaine : le cadrage sert à choisir un processus réel, et les ateliers le reconstruisent pas à pas. Vous repartez avec un workflow fonctionnel, pas un exemple générique.
Quels outils utilisez-vous pendant les sessions ?
n8n pour l’automatisation visuelle, les API des principaux fournisseurs de modèles (OpenAI, Mistral, Anthropic) pour les parcours développeurs, et des bases vectorielles open source pour le RAG. Les programmes s’adaptent à votre stack si vous en avez déjà une.
Un agent peut-il accéder à des données sensibles ?
C’est une décision d’architecture que la formation vous apprend à poser : quelles données, quels droits, quelle trace. Nous travaillons sur des extraits anonymisés dès que la nature des données l’exige, et aucun document client n’est conservé après la session.
Les contenus suivent-ils l’évolution rapide des outils ?
Les programmes du domaine sont revus chaque trimestre — c’est le rythme minimum pour un écosystème qui change aussi vite. Les supports remis incluent les mises à jour pendant six mois.
Un processus à automatiser dans vos équipes ?
Décrivez-nous le processus : nous vous rappelons sous 24 h ouvrées avec un avis sur son automatisabilité et une proposition de parcours.