Parcours
Le formateur intervient sur des architectures d’IA agentique combinant modèles de langage, appels d’outils, orchestration et services applicatifs. Son expérience récente inclut la conception de workflows multi-agents, l’utilisation de LangGraph, CrewAI, MCP et FastMCP, ainsi que l’industrialisation avec FastAPI et Docker.
Son angle est particulièrement adapté aux développeurs qui doivent faire évoluer un assistant conversationnel vers un système capable d’enchaîner des actions, de solliciter des outils métier et de suivre un processus défini. La formation met l’accent sur les rôles des agents, la circulation du contexte, le tool calling et les garde-fous de conception.
Les ateliers peuvent conduire les participants à modéliser un workflow agentique, à connecter des outils via une API et à tester plusieurs scénarios d’exécution. Une attention particulière est portée à la fiabilité des actions, aux erreurs possibles et à l’observabilité d’un système agentique.
Domaines d’expertise
- IA agentique
- LangGraph
- CrewAI
- MCP et FastMCP
- Tool calling
- Systèmes multi-agents
- FastAPI
- Orchestration LLM
Certifications et références
- Databricks Generative AI Engineer – Associate
- Dataiku MLOps / Generative AI Practitioner
Approche pédagogique
- 1Analyse du processus métier à automatiser
- 2Modélisation des rôles et actions des agents
- 3Construction d’un workflow agentique en atelier
- 4Connexion à des outils et services via API
- 5Tests de scénarios et de comportements d’erreur
- 6Revue des pratiques de fiabilité et de suivi
Publics accompagnés
- Développeurs backend
- Ingénieurs IA
- Architectes logiciels
- Équipes innovation
Secteurs d’intervention
Ses 11 formations
Formation conception et orchestration d’agents IA
Structurez des agents IA capables d’appeler des outils et d’exécuter des workflows métiers contrôlés.
Formation NLP appliqué aux données textuelles avec Python
Transformez des textes, logs ou documents en informations exploitables avec les méthodes du NLP.
Formation deep learning appliqué à la vision par ordinateur
Concevez et évaluez des modèles de vision par ordinateur pour extraire de l’information à partir d’images.
Formation MLOps et déploiement de modèles de machine learning
Passez du prototype data au service IA déployable, testable et maintenable.
Formation évaluation, sécurité et observabilité des LLM
Mesurez la qualité des réponses LLM et rendez les comportements de vos applications plus observables.
Formation développement d’applications RAG avec LangChain
Développez des applications RAG capables de répondre à partir de données métier fiables et contextualisées.
Formation Git et GitHub pour équipes de développement
Adoptez des pratiques Git claires pour versionner, relire et intégrer le code au sein d’une équipe.
Formation machine learning avec Python pour équipes data
Construisez, évaluez et interprétez des modèles de machine learning adaptés à des problèmes métier concrets.
Formation Python pour l’analyse de données des analystes
Passez de fichiers de données bruts à des analyses reproductibles avec Python, Pandas et des visualisations utiles.
Formation prompt engineering avancé pour développeurs IA
Apprenez à concevoir des instructions précises, testables et adaptées à des applications IA professionnelles.
Formation Azure AI et IA générative pour équipes techniques
Développez des applications d’IA générative robustes avec Azure AI, LLM, RAG et architectures agentiques.
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