Formation : Agents IA Métier

Programme de la formation "Formation : Agents IA Métier"

Jour 1 - Comprendre les agents IA et cadrer un cas d’usage métier

Comprendre le fonctionnement et le potentiel des agents IA

• Définir un agent IA : objectif, instructions, connaissances, outils, mémoire et degré d’autonomie
• Distinguer assistant conversationnel, agent IA et workflow automatisé pour choisir le niveau de réponse adapté au besoin métier
• Comprendre les différentes étapes d’exécution d’un agent : interprétation de la demande, recherche d’informations, réalisation des tâches et production d’un résultat
• Identifier les possibilités et les limites des agents : fiabilité des réponses, autonomie, dépendance aux données et nécessité d’une supervision humaine

Découvrir les plateformes et les outils de création d’agents sans coder

• Explorer les fonctionnalités des principales plateformes : GPTs personnalisés, Claude, Gemini, Mistral et solutions intégrées aux environnements bureautiques
• Identifier les possibilités de configuration, de gestion des connaissances et de connexion aux outils disponibles selon les plateformes
• Découvrir les solutions d’orchestration no-code, notamment Make et n8n, ainsi que Zapier : rôle des déclencheurs, des actions et des workflows
• Distinguer les agents créés dans une plateforme IA des automatisations nécessitant plusieurs outils connectés
• Choisir un environnement de travail adapté à son cas d’usage, à ses contraintes techniques et aux droits d’accès disponibles
• Identifier et prioriser les cas d’usage métier
• Cartographier les processus de travail pour repérer les tâches répétitives, chronophages ou nécessitant le traitement de nombreuses informations
• Évaluer la valeur ajoutée potentielle d’un agent : gain de temps, qualité des livrables, réduction des erreurs et amélioration du service
• Apprécier la faisabilité du projet en fonction des données disponibles, de la complexité du processus et des outils accessibles
• Identifier les risques et les limites : confidentialité, sensibilité des données, conséquences d’une erreur et besoin de validation humaine
• S’appuyer sur des exemples de cas d’usage proposés par le formateur pour les participants qui ne disposent pas encore d’une idée précise

Jour 2 - Concevoir, construire et tester un agent IA métier

Concevoir les instructions et le comportement de son agent

• Définir le rôle de l’agent, son contexte d’intervention, ses utilisateurs et son périmètre d’action
• Structurer les instructions : mission, étapes à suivre, règles de décision, format de sortie et contraintes à respecter
• Préciser ce que l’agent doit faire, ce qu’il ne doit pas faire et les situations dans lesquelles il doit demander une clarification
• Définir les critères permettant d’évaluer la qualité et la pertinence des résultats produits
• Améliorer les instructions par itérations à partir des premiers résultats obtenus

Constituer une base de connaissances et connecter les outils utiles

• Sélectionner, préparer et organiser les documents et ressources nécessaires à l’agent
• Structurer une base de connaissances exploitable et comprendre les limites liées à la qualité, à l’actualité et à la pertinence des informations
• Découvrir les possibilités de connexion aux outils métier : documents, recherche, messagerie, agenda ou autres applications compatibles
• Comprendre les conditions d’accès aux données, les droits nécessaires et les limites des connecteurs selon les plateformes
• Définir les règles d’utilisation des informations pour limiter les erreurs et protéger les données confidentielles

Fiabiliser et tester son agent métier

• Identifier les principales sources d’erreur : informations manquantes, réponses inventées, mauvaise interprétation des consignes et erreurs en cascade
• Définir les garde-fous adaptés : périmètre autorisé, limites d’autonomie, règles d’escalade et validation humaine
• Constituer un jeu de tests à partir de situations courantes, de cas limites et de demandes ambiguës
• Évaluer les résultats à l’aide de critères de qualité, de pertinence, de cohérence et de respect des consignes
• Corriger les instructions et améliorer progressivement le fonctionnement de l’agent

Jour 3 - Orchestrer plusieurs agents IA et préparer leur déploiement

Passer d’un agent isolé à un système multi-agents

• Identifier les situations dans lesquelles plusieurs agents spécialisés apportent davantage de valeur qu’un agent unique
• Répartir les rôles entre agents : recherche d’informations, analyse, production, vérification ou synthèse
• Organiser le passage de relais entre agents et définir les informations transmises à chaque étape
• Comprendre le rôle d’un agent coordinateur et les possibilités de contrôle des résultats intermédiaires
• Identifier les risques d’erreurs en cascade, de perte de contexte et de multiplication des coûts
• Définir les étapes nécessitant une validation humaine avant de poursuivre le processus

Orchestrer les agents et automatiser un processus sans coder

• Explorer les fonctions natives des plateformes pour enchaîner des actions, mobiliser des connecteurs ou planifier certaines tâches
• Comprendre les apports de Make ou n8n pour relier des applications, déclencher un processus et coordonner plusieurs étapes
• Construire un workflow simple : déclencheur, traitement par un agent, transmission du résultat, vérification et action suivante
• Prévoir les conditions d’arrêt, les exceptions, les erreurs et les mécanismes de supervision.
• Découvrir les possibilités de création d’une interface simple pour faciliter l’utilisation d’un agent ou d’un processus automatisé

Sécuriser, gouverner et préparer le déploiement

• Identifier les points de vigilance relatifs au RGPD : finalité, minimisation des données, confidentialité, droits d’accès et durée de conservation
• Comprendre les principaux enjeux du règlement européen sur l’IA (AI Act), notamment la maîtrise des usages, la compétence en IA, la documentation et la supervision humaine, selon les obligations applicables
• Définir les règles d’utilisation des agents : responsabilités, contrôle des résultats, traçabilité et gestion des incidents
• Évaluer les conditions de mise en service : disponibilité des outils, droits d’accès, licences, coûts, sécurité et maintenance
• Préparer l’adoption par l’équipe : utilisateurs concernés, accompagnement, documentation et modalités de remontée des difficultés.
• Définir des indicateurs de suivi : temps gagné, qualité des résultats, taux de correction, fréquence d’utilisation et coûts