Formation Agents IA en production

Description

Cette formation Agents IA en production vous permettra de transformer un prototype d'agent en service fiable, sécurisé et exploitable par vos équipes.

Pendant 3 jours, vous apprendrez à :

• connecter un agent à votre système d'information et l'exposer comme un service testé,
• garder la main sur son comportement grâce à la validation humaine, aux garde-fous de sécurité et aux stratégies de repli,
• le déployer, l'observer et en maîtriser le coût dans la durée.

Public

Cette formation s'adresse aux développeur·euse·s, data engineers, AI engineers, architectes et profils DevOps/SRE qui disposent déjà d'un prototype d'agent ou de RAG fonctionnel et veulent le mettre en service.

Les objectifs

• Structurer une application agentique en projet logiciel maintenable
• Connecter un agent au système d'information via le protocole MCP et l'exposer par API
• Tester un composant non déterministe et intégrer des points de contrôle humains
• Identifier et traiter les risques de sécurité propres aux agents
• Déployer un système agentique avec une chaîne CI/CD et l'instrumenter en production
• Diagnostiquer un incident et maîtriser le coût total de possession du système

Pré-requis

• Pratiquer Python et Git au quotidien
• Être à l'aise avec la ligne de commande et les notions d'API REST
• Avoir suivi la formation LLM : RAG et agents IA ou avoir déjà construit un prototype LLM (RAG ou agent)
• Ordinateur portable à apporter

Le programme de la formation Agents IA en production

Jour 1 — De l'agent au service exploitable

• Cadrage : pourquoi les prototypes IA ne passent pas en production
  • Les six causes récurrentes d'échec du passage en production
  • Rappel express des briques (LLM, embedding, RAG, agent, outil) vues comme composants à câbler
  • Anatomie du dépôt de départ et prise en main de l'environnement de travail
• Sortir du notebook
  • Structure d'un projet applicatif IA : couches, dépendances, configuration
  • Séparation prompt / code : le prompt comme ressource versionnée
  • Gestion des secrets : environnement local, coffre-fort cloud, rotation de clés
  • Packaging et reproductibilité
• Connecter l'agent au système d'information avec MCP
  • MCP comme standard d'interconnexion : positionnement face aux intégrations sur mesure
  • Architecture d'un système agentique connecté : sources de données, outils, orchestrateur
  • Serveurs MCP existants et écriture d'un serveur maison
  • Tool calling : structuration des instructions (rôle, objectifs, contraintes métier)
• Exposer et tester
  • Exposition par API : REST synchrone, streaming, event-driven — critères de choix
  • Contrat d'interface et gestion des erreurs côté client
  • Tester un système non déterministe : ce qui est testable et ce qui ne l'est pas
  • Tests de contrat, jeux de référence, mocks de LLM, tests de coût

Mises en pratique :

• Refactoring du prototype fourni en projet structuré
• Connexion de l'assistant à une base de tickets via un serveur MCP
• Exposition de l'assistant par API et écriture d'une suite de tests automatisés

Jour 2 — Fiabilité, contrôle humain et sécurité

• Architectures multi-agents
  • Quand un agent unique suffit, et quand il ne suffit plus
  • Topologies : séquentiel, hiérarchique, superviseur — critères de choix
  • Coordination d'agents spécialisés : recherche, action, validation
  • Mémoire court terme et long terme, gestion des états partagés
  • Dérives typiques : boucles, répétitions, incohérences entre agents
• Human-in-the-loop
  • Placer l'humain selon le coût de l'erreur : grille de décision
  • Patterns : validation avant action, seuil d'approbation, escalade sur incertitude, revue a posteriori
  • Copilote ou autopilote : conséquences sur l'architecture et sur l'adoption
  • Reprise d'exécution après validation et traçabilité de la décision
• Sécuriser un agent
  • Surface d'attaque spécifique : injection de prompt directe et indirecte, exfiltration de données, actions non contrôlées, empoisonnement de la base documentaire
  • Garde-fous : validation des entrées, contrôle des sorties, sandboxing, restriction d'outils
  • Principe de moindre privilège appliqué aux agents : droits sur les API, bases et services
  • Cloisonnement des données selon l'utilisateur qui interroge
• Gestion des erreurs et stratégies de repli
  • Modes de défaillance : outil ou modèle indisponible, réponse hors format, hallucination, boucle infinie
  • Retry, timeout, circuit breaker, dégradation fonctionnelle, arrêt contrôlé
  • Détection des comportements inattendus en cours d'exécution
  • Que renvoyer à l'utilisateur quand le système échoue

Mises en pratique :

• Décomposition de l'assistant en agents spécialisés
• Création de ticket soumise à validation humaine, avec reprise d'exécution
• Mise en défaut de l'assistant par injection de prompt, puis mise en place des protections
• Implémentation d'une chaîne de fallback et test en conditions dégradées

Jour 3 — Déploiement, observabilité et maintien en condition opérationnelle

• Déploiement
  • Cibles : conteneurs managés, serverless, plateformes applicatives — critères et compromis
  • Conteneurisation d'une application agentique : démarrage à froid, dépendances lourdes
  • Configuration par environnement et promotion entre environnements
  • CI/CD : que faire passer en intégration continue quand les tests sont non déterministes
• Observabilité
  • Ce qu'on mesure et pourquoi : latence, coût, taux d'erreur, qualité de réponse
  • Traçage de bout en bout d'une exécution agentique : outils et mise en place
  • Journalisation utile : quoi conserver, quoi ne jamais conserver
  • Corrélation trace / incident / retour utilisateur, seuils d'alerte pertinents
• Coûts et maintien en condition opérationnelle
  • Décomposition du coût par requête : appels, contexte, outils, réessais
  • Leviers : caching, choix du modèle par tâche, réduction du contexte, batching
  • Coût total de possession : infrastructure, API, maintenance, évolution
  • Évaluation continue, versioning de prompt et déploiement progressif
  • Dérive : changement de modèle chez le fournisseur, obsolescence du corpus, réindexation
• Gouvernance, incident et clôture
  • Gouvernance : usage des données, auditabilité, obligations de transparence
  • Dette technique propre aux systèmes IA : prompts, pipelines, dépendances modèles
  • Runbook d'incident : détection, diagnostic, correction, communication
  • Retours d'expérience : ce qui casse réellement en production

Mises en pratique :

• Déploiement de l'assistant sur une infrastructure cloud avec chaîne CI/CD
• Instrumentation complète et tableau de bord coût / latence / qualité
• Optimisation du coût du fil rouge sous contrainte de qualité mesurée
• Simulation d'incident et diagnostic par les traces d'exécution

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Formateur

Daouda DIOP

Daouda est docteur-ingénieur en optique et vision par ordinateur. Il a forgé son expertise dans la fibre optique, l'astronomie aérospatiale et le développement d'algorithmes de computer vision pour véhicules autonomes.

Sa maîtrise de C++, Matlab, Python et des technologies comme Hadoop, Spark, SQL et Power BI, acquise notamment lors de sa thèse dont une partie concerne le synchrotron, fait de lui un formateur d’exception.

Que ce soit à l'université ou en milieu professionnel, Daouda forme des data engineers et des data analysts, adaptant ses cours à son public avec des projets concrets. Il sait capter l’attention en mêlant théorie et pratique, permettant aux stagiaires d’appliquer Spark sur des cas réels, comme l’analyse de données événementielles sur un datalake Azure.

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FAQ

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