Concevoir des agents IA — bootcamp

Objectifs

• Appeler un modèle de langage via son API avec sorties structurées, gestion des erreurs et maîtrise du coût par requête
• Construire un pipeline de recherche documentaire (ingestion, découpage, vectorisation, recherche, citation des sources) sur un corpus fourni et mesurer sa qualité sur un jeu de questions test
• Doter l’agent d’outils (fonctions, API REST, serveur MCP) et d’une orchestration à états, avec validation humaine avant toute action irréversible
• Évaluer l’agent avec un jeu de tests, des traces d’exécution et des critères écrits, puis corriger les régressions
• Déployer l’agent en conteneur derrière une API, le connecter à un canal (WhatsApp Business API ou web) et journaliser chaque action

Public

Développeurs, ingénieurs data, ingénieurs logiciels, architectes ; équipes techniques qui reprendront un agent en production.

Prérequis

Programmer en Python (fonctions, classes, environnements virtuels, paquets), consommer une API REST en JSON, utiliser Git. Vérifié par un test de positionnement en ligne avant l’inscription. Côté matériel : un ordinateur portable par participant, 16 Go de mémoire recommandés, avec Python 3, Docker, Git et un éditeur de code installés avant le premier jour (procédure fournie à la convocation) ; un environnement cloud de formation, des clés d’API des modèles et un numéro WhatsApp de test fournis par Yolea, crédits inclus ; un dépôt Git de formation ; en distanciel, une connexion stable de 10 Mbit/s minimum, micro et caméra ; un corpus de formation fourni, le corpus du participant étant accepté s’il est anonymisé.

Programme

• Intégration d’API de modèles
• Conception de systèmes de recherche documentaire
• Orchestration d’agents et usage d’outils
• Évaluation et observabilité
• Déploiement conteneurisé et connexion à un canal de messagerie
• Outils du millésime : LangGraph ou Pydantic AI pour l’orchestration, LlamaIndex ou LangChain pour la recherche documentaire, MCP pour les outils, LangSmith pour les traces, FastAPI et Docker pour le déploiement, modèles Claude, GPT, Gemini ou un modèle ouvert via Ollama selon la contrainte du client

Format

5 jours, 35 heures. Intra-entreprise ou inter-entreprises ; présentiel recommandé, hybride possible ; 8 à 12 participants. 5 jours consécutifs de 7 h, ou 3 + 2 jours à une semaine d’intervalle avec coaching intermodule. 20 % d’apports, 80 % de construction encadrée, chaque participant faisant évoluer son propre agent de bout en bout ; revues de code quotidiennes.

Évaluation

En amont, test de positionnement en ligne. En cours, quiz de contrôle quotidien et revue de code. En fin, démonstration de l’agent devant un jury Yolea sur grille (fonctionnement, qualité de la recherche, sécurité des actions, journalisation, déploiement), évaluation à chaud et attestation nominative de fin de formation. À trois semaines, point de suivi sur la mise en production.