Agent IA : Créer ses propres agents IA

Acquérir les connaissances et compétences nécessaires pour concevoir, cadrer et intégrer des agents IA performants au sein de processus métier.

• Comprendre ce qu'est un agent IA et sa différence avec un LLM
• Identifier les cas d'usage à forte valeur métier
• Savoir cadrer un agent (mission, règles, input/output)
• Construire un agent fonctionnel sans coder
• Intégrer un agent dans un processus métier

• Pourquoi les agents changent la donne
  • Transformations du travail : automatisation, productivité, rôle de l'humain
  • Écart entre proofs of concept et déploiement réel
  • Causes d'échec des projets d'agents
  • Clarification de la notion de valeur et mesure de l'impact opérationnel
• Du LLM à l'agent
  • Fonctionnement général d'un LLM et limites (non structuré, variable, difficile à intégrer)
  • Définition et caractéristiques d'un agent
• Appréhender l'architecture d'un agent
  • Les 4 composants d'un agent
  • Rôle du prompt : cadre, règles, format
  • Importance des règles pour la fiabilité et de la structure des sorties pour l'intégration
  • Identification des éléments exploitables : catégorie, priorité, action
• Quand agentiser ou ne pas agentiser
  • Identifier les bons cas et les cas à éviter
  • Arbitrage : agent vs prompt vs humain
  • Évaluation du ROI et priorisation des cas d'usage
  • Exercice de qualification de cas
• Construire son agent : bonnes pratiques
  • Présentation de l'Agent Canvas
  • Architecture minimale pour construire un agent
  • Importance du cadrage avant le build
  • Rédaction de prompts structurés et définition des règles métier
  • Conception d'un output en JSON pour l'exploitabilité
• Intégration et mise en perspective
  • Intégration via API, CRM, workflows
  • Définition d'indicateurs de suivi : automatisation, temps, qualité
  • Anticipation des risques : erreurs, dérive, sur-confiance

• Réalisation de cas pratiques et études de cas d'usage tout au long des 2 jours
• Exercices de qualification et priorisation de cas métier
• Construction pratique d'un agent de tri de tickets
• Rédaction de prompts structurés et définition des règles métier à appliquer
• Conception d'outputs exploitables (JSON) et scénarios d'intégration