Formation IA agentique - Conception et mise en œuvre

Fondements de l'IA agentique

• Comprendre ce qui distingue un agent d'un LLM classique. Agent vs chatbot vs pipeline RAG : définitions et frontières.
• Boucle perception-raisonnement-action (ReAct, CoT, ToT).
• Agents : réactifs, délibératifs, à planification. Capacités clés : mémoire, outils, contexte long, auto-correction.
• Cadres de référence : LangChain Agents, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel.
• Atelier : Implémentation d'un agent ReAct simple - chaîne d'appels d'outils, trace de raisonnement, gestion des erreurs.

Outils et intégrations

• Équiper les agents de capacités d'action sur des systèmes externes.
• Définition et enregistrement d'outils (function calling, tool use Anthropic, OpenAI).
• Connecteurs natifs : recherche web, exécution de code, lecture/écriture de fichiers, requêtes SQL.
• Protocoles d'intégration : MCP (Model Context Protocol), API REST, webhooks.
• Sécurisation des appels : validation d'entrées, sandboxing, quotas, journalisation.
• Composition d'outils et chaînage conditionnel.
• Atelier : Construction d'un agent outillé - intégration d'une API tierce, exécution de code Python, accès base de données, traçabilité des appels.

Mémoire et gestion de l'état

• Permettre aux agents de maintenir du contexte sur des tâches longues ou multi-sessions.
• Mémoire de travail (context window) vs mémoire épisodique vs mémoire sémantique.
• Stratégies de compression et de résumé de contexte.
• Mémoire persistante : bases vectorielles (Chroma, Pinecone, pgvector), bases clé-valeur, graphes de connaissances.
• Gestion de l'état dans un workflow : checkpointing, reprise sur erreur.
• Séparation état court terme / long terme dans des architectures distribuées.
• Atelier : Agent à mémoire persistante - stockage vectoriel des interactions passées, récupération sémantique, résumé automatique de session.

Planification et raisonnement multi-étapes

• Implémenter des stratégies de planification pour des tâches complexes.
• Plan-and-execute : génération de plan, exécution parallèle ou séquentielle, révision dynamique.
• Self-reflection et autocorrection : critique de sortie, boucle de révision.
• Gestion des dépendances entre tâches et résolution de conflits.
• Benchmark et évaluation de la qualité de raisonnement.
• Atelier : Agent de recherche et synthèse - décomposition automatique d'une requête complexe, planification des sous-tâches, consolidation des résultats.

Architectures multi-agents

• Concevoir des systèmes où plusieurs agents collaborent ou se spécialisent.
• Topologies : hiérarchique (orchestrateur/sous-agents), pair-à-pair, pipeline, équipe de rôles.
• Protocoles de communication inter-agents : messages, events, queues.
• Frameworks multi-agents : AutoGen, CrewAI, LangGraph - comparaison et choix.
• Délégation, supervision et arbitrage entre agents.
• Détection et résolution des boucles infinies et états incohérents.
• Atelier : Système multi-agents - orchestrateur + agents spécialisés (recherche, rédaction, validation), communication asynchrone, rapport consolidé.

Déploiement et supervision en production

• Types de déploiement : agent as a service, event-driven agent, agent embarqué.
• Observabilité : traces LLM (LangSmith, Langfuse, Phoenix), métriques d'exécution, alerting.
• Gestion des coûts : estimation tokens, caching sémantique, throttling.
• Haute disponibilité et reprise sur erreur : retry logic, timeout, fallback.
• Conteneurisation et orchestration Kubernetes d'agents.
• Atelier : Déploiement d'un agent en production - API FastAPI, instrumentation Langfuse, conteneurisation Docker, test de charge et résilience.

Sécurité et alignement des agents

• Maîtriser les risques spécifiques aux systèmes agentiques.
• Prompt injection et jailbreak dans un contexte agentique : vecteurs d'attaque, mitigations.
• Principe du moindre privilège pour les outils et permissions.
• Validation et sandboxing des actions à fort impact (écriture fichiers, appels API destructifs).
• Guardrails : filtres d'entrée/sortie, détection d'anomalies comportementales.
• Conformité et auditabilité : journaux immuables, traçabilité des décisions.
• Considérations éthiques : autonomie vs supervision humaine (human-in-the-loop).
• Atelier : Audit de sécurité d'un agent existant - cartographie des surfaces d'attaque, implémentation de guardrails, revue des permissions, tests d'injection.