AI+ Agent™ - eLearning (examen inclus)
275,00 EUR
- 16 hours
Construisez l’avenir de l’automatisation intelligente Plongez dans le monde de l’automatisation intelligente avec la certification AI+ Agent™ — un programme pratique et accessible aux débutants, conçu pour vous aider à comprendre, concevoir et déployer des agents IA plus intelligents. Vous apprendrez à créer des agents orientés tâches et des agents conversationnels, à orchestrer des workflows multi‑agents et à intégrer des systèmes intelligents dans de vrais environnements professionnels. À travers des projets guidés, des exercices pratiques et des études de cas réelles, ce cours vous donne les moyens de créer des agents IA qui automatisent les processus, améliorent l’expérience client et génèrent un impact mesurable dans tous les secteurs. Que vous soyez un futur professionnel de l’IA, un ingénieur, un chef de produit ou un spécialiste des opérations, cette certification vous apporte les compétences et la confiance nécessaires pour piloter des initiatives d’automatisation propulsées par l’IA.
Caractéristiques principales
Langue
Cours et matériel en anglais
Niveau
Niveau débutant-intermédiaire
Accès
Accès à la plateforme 24h/24 et 7j/7 pendant 1 an
8 heures de cours vidéo et de contenus multimédias
Recommandation de 16 heures de temps d’étude
eBooks, livres audio, podcasts
Quiz, évaluations et ressources de cours
Examen
Examen en ligne surveillé avec une nouvelle tentative gratuite
Certificat
Certificat de réussite inclus

Libérez l’automatisation intelligente
Apprenez à concevoir et à déployer des agents d’IA capables d’exécuter des tâches de manière efficace et intelligente.

Résultats d’apprentissage
À la fin de ce cours, vous serez capable de :
Fondements des agents d’IA
Acquérir une compréhension claire des concepts d’agents IA, des architectures de systèmes et de leurs applications pratiques dans les différents secteurs et flux de travail métier.
Conception et développement d’agents
Apprenez à créer des agents conversationnels et orientés tâches en utilisant des frameworks, des outils et des API modernes.
Collaboration multi-agents
Créez et gérez des systèmes multi-agents qui communiquent, partagent le contexte et exécutent des processus complexes de bout en bout.
Surveillance et optimisation des performances
Appliquer des techniques d’évaluation, de suivi et d’amélioration pour renforcer la précision, la fiabilité et l’expérience utilisateur des agents.
Déploiement responsable et sécurisé
Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour un déploiement éthique, sécurisé et supervisé par l’humain des agents d’IA dans des environnements de production réels.

Chronologie du cours
Introduction aux agents d’IA
Leçon 1
- Fondamentaux des agents d’IA
- Structure et écosystème des systèmes d’agents
- Applications concrètes, idées reçues courantes et mini-études de cas
- Étude de cas : Transformer le support client grâce aux agents IA
- Pratique : créez un chatbot de questions-réponses avec Gemini, des prompts et des chaînes LLM dans Flowise Cloud
Concepts fondamentaux et types d’agents d’IA
Leçon 2
- Analyse détaillée de l’architecture de l’agent
- Différentes catégories d’agents d’IA
- Aligner les types d’agents sur des cas d’utilisation spécifiques
- Étude de cas : agents d’IA dans le soutien en santé mentale
- Exercice pratique concret
Outils no-code pour créer des agents
Leçon 3
- Vue d’ensemble des plateformes de création d’agents sans code et visuelles
- Configuration et paramétrage de l’outil
- Créer votre premier flux de travail automatisé avec n8n
- Étude de cas : créer un assistant d’intégration RH alimenté par l’IA sans coder
- Mise en pratique
Créer de simples agents d’IA
Leçon 4
- Création étape par étape de plusieurs agents simples
- Test, dépannage et validation des performances de l’agent
- Partager et présenter votre agent IA
- Exercice pratique appliqué
Agents multifonctions et automatisation des workflows
Leçon 5
- Concevoir des agents qui utilisent plusieurs outils
- Principes fondamentaux de l’enchaînement d’agents et des flux de travail
- Gestion de l’état, de la mémoire et du contexte utilisateur
- Techniques d’ingénierie de prompts pour les agents
- Introduction aux systèmes multi-agents (SMA)
- Étude de cas : automatisation du marketing avec l’enchaînement d’outils
- Pratique : automatiser le suivi des commandes et les notifications
Intégration et déploiement
Leçon 6
- Déployer des agents d’IA dans des environnements de production
- Sélection des canaux d’interaction avec les utilisateurs
- Choisir des environnements d’hébergement
- Stratégies d’intégration des données
- Configuration de la sécurité et bonnes pratiques
- Surveillance, mises à jour et gestion du cycle de vie
- Cartographie des applications
- Pratique : intégrer un chatbot de portfolio dans un site web en ligne
Surveillance, garde-fous et IA responsable
Leçon 7
- Principes fondamentaux de l’observabilité et du suivi
- Mesurer la performance à l’aide d’indicateurs clés
- Mettre en place des garde-fous pour des résultats sûrs et fiables
- Principes d’IA responsable
- Exemples de cas d’échecs de déploiement et de reprise
- Analyse de problèmes réels rencontrés par les agents
- Discussion entre pairs et présentation des résultats de l’agent
Projet de fin d’études : créez votre propre agent intelligent
Leçon 8
- Assistant IA personnel intelligent
- Agent de support commercial et d’engagement des prospects
- Agent tuteur pédagogique
- Bot de connaissances RH
- Agent d’automatisation du service client
- Bot de triage médical
Outils que vous allez explorer
- Python
- LangChain
- LlamaIndex
- API OpenAI
- Inférence Hugging Face
- Cadres d’orchestration multi-agents
- Bases de données vectorielles (par ex. Pinecone, Chroma)
- Orchestration de workflows (par ex. Airflow, Prefect)
- Notebooks Jupyter
- Docker
- Plateformes d’ingénierie de prompts

Qui devrait s’inscrire à ce programme ?
Futurs spécialistes de l’IA : personnes désireuses d’entrer dans le domaine de l’intelligence artificielle en acquérant une expérience pratique dans la création et le déploiement d’agents intelligents.
Développeurs et ingénieurs : programmeurs (par exemple en Python ou dans des langages similaires) qui souhaitent créer, intégrer et déployer des agents d’IA dans des applications réelles.
Professionnels des données : analystes et data scientists souhaitant transformer leurs insights en actions grâce à des agents alimentés par l’IA et des workflows automatisés.
Responsables Produit et Technologie : managers et décideurs qui cherchent à concevoir, piloter et mettre en œuvre des stratégies d’agents IA afin d’améliorer leurs produits et services.
Experts en automatisation et opérations : des professionnels qui cherchent à rationaliser les processus et à remplacer les tâches répétitives par des solutions d’IA autonomes et efficaces.
Plus de détails
Prérequis
- Connaissances fondamentales en IA – Une compréhension claire des concepts et principes fondamentaux de l’IA.
- Expérience en programmation – Maîtrise de Python ou d’un langage de programmation comparable.
- Compétence en analyse de données – Capacité à travailler avec des ensembles de données, à les interpréter et à les manipuler.
- Compétences en pensée analytique – Un état d’esprit axé sur la résolution de problèmes, adapté aux défis liés à l’IA.
- Connaissances de base en apprentissage automatique – Familiarité avec les principaux algorithmes et techniques de ML.
Détails de l'examen
- Durée : 90 minutes
- Réussite : 70 % (35/50)
- Format : 50 questions à choix multiple / à réponses multiples
- Mode de passation : en ligne via une plateforme d’examen surveillé (planification flexible)
- Langue : anglais
Licences et accréditation
Ce cours est proposé par AVC conformément à l’accord du programme de partenariat et respecte les exigences de l’accord de licence.
Politique d’équité
L’AVC ne fournit pas d’aménagements en raison d’un handicap ou d’un problème médical de ses étudiants. Il est recommandé aux candidats de contacter l’AVC pour obtenir des conseils et un accompagnement tout au long de la procédure de demande d’aménagement.
Foire aux questions

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