Formation Agents IA avec Claude

Description

Cette formation vous apprend à concevoir, orchestrer et déployer des agents IA fiables avec l’API Claude d’Anthropic en 3 jours.

Automatisez vos tâches complexes — de la conception des agents jusqu’au déploiement en production.

Pendant 3 jours, vous apprendrez à :

• concevoir et orchestrer des agents IA fiables avec Claude pour automatiser des tâches complexes
• connecter vos agents à vos outils et données métiers et garantir la qualité des résultats
• déployer et piloter vos agents en production (performance, coût, fiabilité)

Public

Cette formation s’adresse aux développeur·se·s, tech leads et architectes souhaitant aller au-delà des usages classiques de l’IA pour concevoir et intégrer des agents intelligents dans des systèmes réels.

Les objectifs

• Concevoir une architecture d’agent adaptée à un cas d’usage métier ou technique
• Utiliser Claude (API, tool use, MCP) pour construire des agents outillés
• Orchestrer plusieurs agents et structurer leur collaboration
• Mettre en place des mécanismes de validation, correction et garde-fous
• Mesurer la performance d’un agent (qualité, coût, latence, fiabilité)
• Intégrer un agent dans un workflow automatisé en environnement réel

Pré-requis

• Bonne maîtrise d’un langage de programmation (JavaScript, Python ou équivalent)
• Expérience avec les API HTTP, JSON et outils de développement
• Pratique courante de Git et du travail en environnement projet
• Avoir déjà utilisé un assistant IA dans un contexte de développement
• Ordinateur portable à apporter

Le programme de la formation Agents IA avec Claude

Jour 1 : Concevoir des agents IA robustes et fiables

• Comprendre les limites des LLM en production
  • Non-déterminisme et variabilité des réponses
  • Instruction following : limites et nouvelles métriques
  • Gestion des contradictions et incohérences
  • Dégradation sur long contexte (>200k tokens)
  • Pourquoi le prompting seul ne suffit pas en production
• Design patterns fondamentaux des agents IA
  • Pattern ReAct (Reason + Act)
  • Pattern Plan-and-Execute
  • Pattern Reflection / self-critique
  • Choisir le bon pattern selon le cas d’usage
  • Combiner plusieurs patterns dans un même agent
• Tool calling et interactions structurées
  • Tool calling natif avec Claude
  • Function calling (approche OpenAI)
  • Structured output et validation avec Claude (tool use, JSON schema, Pydantic)
  • Différences, avantages et limites de chaque approche
• Architecture d’un agent IA
  • Boucle agentique : décision, action, observation
  • Gestion du stop_reason
  • Rôle du modèle vs rôle du code
  • Agent simple vs agent outillé
• Construire un premier agent avec Claude
  • Appels API structurés
  • Déclenchement et exécution d’outils
  • Boucle de traitement complète
• Fiabiliser un agent
  • Erreurs fréquentes (boucles infinies, mauvaises décisions)
  • Premiers garde-fous
  • Contrôle des sorties

Mises en pratique : Agent v1

• Implémentation d’un agent ReAct simple
• Ajout d’une boucle de décision avec outils
• Version alternative avec reflection
• Comparaison des comportements et résultats

Jour 2 — Outillage avancé, MCP et systèmes multi-agents

• Concevoir des outils efficaces pour les agents
  • Importance critique des tool descriptions
  • Éviter les erreurs de sélection (misrouting)
  • Structurer inputs / outputs
  • Gestion des erreurs (transient, validation, business, permission)
• Model Context Protocol (MCP)
  • Concepts : outils, ressources, serveurs
  • Intégration d’un serveur MCP dans un agent
  • Exemple avec un serveur open-source ou minimal
  • Impact sur performance et consommation de tokens
  • MCP vs autres approches (OpenAI tools, LangChain, CrewAI)
  • MCP tunnels : accéder à des MCPs privés internes via tunnel SSH sécurisé
    • Cas d’usage : connecter des agents cloud à des outils sur l’infra cliente
    • Sécurisation de l’accès sans exposer les services au public
• Patterns d’orchestration multi-agents avec Claude et Agent SDK
  • Coordinator / router + agents spécialisés
  • Pipeline séquentiel
  • Exécution parallèle + fusion
  • Architecture hiérarchique
  • Introduction aux approches “swarm”
  • Agent SDK (orchestration locale / auto-hébergée) vs Claude Managed Agents (orchestration cloud Anthropic)
  • Quand choisir l’un ou l’autre
• Implémenter un système multi-agents
  • Coordinateur : rôle et responsabilités
  • Décomposition des tâches
  • Passage de contexte entre agents
  • Gestion des erreurs et consolidation des résultats
• Stratégies de décomposition
  • Pipeline fixe vs dynamique
  • Parallélisation des tâches
  • Gestion de la complexité
  • Éviter la dilution de l’attention

Mises en pratique : Agent v2 multi-agents

• Ajout de plusieurs outils (MCP ou équivalent)
• Implémentation d’un coordinateur minimal
• Orchestration de sous-agents spécialisés
• Benchmark :
  • mono-agent vs multi-agent
  • nombre de tours, coût, qualité
• Analyse d’un cas d’échec (mauvais passage de contexte)

Jour 3 — Fiabilité, observabilité et passage en production

• Structured output et validation
  • JSON schema et enforcement
  • Utilisation de Pydantic
  • Tool use vs prompting
  • Boucles de validation et correction (retry loops)
• Garde-fous et sécurité
  • Limites du prompt-only
  • Enforcement programmatique
  • Output filtering
  • Human-in-the-loop
  • Gestion des cas critiques (finance, sécurité, conformité)
• Observability et monitoring des agents Claude
  • Traces et instrumentation
  • Évaluation automatique (LLM-as-a-judge, G-Eval)
  • Mesure du respect des instructions
  • Suivi des coûts, latence et tokens
  • Détection de drift et régressions
  • Outils de monitoring (Langfuse, LangSmith, Braintrust, Helicone)
• Évaluer et améliorer un agent
  • Définir des métriques pertinentes (taux de succès, nombre d’étapes, coût, hallucinations, respect des consignes)
  • Construire un benchmark reproductible
  • Analyse et amélioration continue
• Passage à l’échelle
  • Estimation des coûts réels
  • Rate limiting intelligent
  • Caching (résultats, sémantique)
  • Optimisation du contexte
  • Limites actuelles des modèles
• Managed Agent Sessions : exécuter des agents via la plateforme Anthropic (boucle agent, orchestration et exécution des outils dans le cloud Anthropic)
• Self-hosted sandboxes : déplacer l’exécution des outils sur sa propre infrastructure, tout en conservant la boucle agent côté Anthropic
  • Cas d’usage enterprise : garder le contrôle de l’infra et des données tout en bénéficiant de l’orchestration Claude Managed Agents
  • Combinaison avec MCP tunnels pour connecter les agents à des outils et services internes sécurisés
  • Choisir entre cloud (Anthropic) et self-hosted sandbox selon les contraintes de sécurité et souveraineté
• Positionner les modèles d'Anthropic face aux autres modèles
  • Forces de Claude (tool use avancé, MCP, long context, stabilité en agentic workflows)
  • Comparaison rapide (GPT, Gemini, open-weight)
  • Choisir le bon modèle selon le besoin (Opus, Sonnet et Haiku)
• Tendances clés des agents IA en 2026
  • Explosion des architectures multi-agents
  • Généralisation de l’observability
  • Passage à des systèmes mesurés et pilotés
  • Hybridation humain / agent
  • Spécialisation des agents

Mises en pratique : Agent complet en production

• Finalisation de l'agent multi-outils
• Ajout de validation et garde-fous
• Instrumentation (logs, métriques)
• Évaluation des performances
• Intégration dans un workflow automatisé

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Formateur

Nicolas LEFEBVRE

Nicolas Lefebvre est un formateur aguerri en développement web, fort de 30 ans d’expérience professionnelle, dont 18 dans le développement.

Spécialisé en Vue.js et Nuxt, il a consacré les 10 dernières années à perfectionner ses compétences sur Vue, maîtrisant la technologie dans ses moindres détails.

En formation, il s'assure de créer environnement engageant et collaboratif, s’appuyant sur le pair-programming et des ateliers pratiques sur mesure.

Toujours curieux, Nicolas aime explorer les opportunités offertes par l’IA pour révolutionner les pratiques de développement !

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