Catalogue AI Agents & Agentic Systems

ChatGPT Claude AI Machine Learning AI Agents & Agentic Systems

Du débutant à l'expert — achetez à l'unité ou en pack avec attestation de réussite.

Chaque cours réunit 8 leçons interactives dans un Learning Workspace conçu pour transformer les connaissances en compétences opérationnelles. Leçons guidées, quiz dynamiques, accompagnement conversationnel, cas pratiques, ressources complémentaires et suivi de progression vous permettent d'apprendre efficacement, à votre rythme. Les 15 cours suivent une progression par niveaux, du cadrage d'un premier agent IA jusqu'à la conception, la sécurisation et le déploiement d'un système multi-agents complet et observable.

🎓 15 cours • 📚 120 leçons interactives • ⏱️ 45 à 75 heures de formation conversationnelle

Aperçu d'une leçon dans le Learning Workspace

Niveau 1 — 9,90 € HT Niveau 2 — 12,90 € HT Niveau 3 — 15,90 € HT Niveau 4 — 18,90 € HT Niveau 5 — 24,90 € HT

⭐ Meilleure offre

AI Agents & Agentic Systems — Pack Complet (15 parcours)

AGENTS01 → AGENTS15 · 1 800 crédits inclus

🎓 Attestation : "Agents professionnel" 247,50 €

📚 15 parcours 📖 120 leçons ⏱ 45 à 75 h ⚡ 1800 crédits inclus

142,90 € HT

Économie : 104,60 €

Pack Fondations des agents IA 3 cours Niveau 1

🎓 Attestation : Agents — Fondations des agents IA

📚 3 parcours 📖 24 leçons ⏱ 9 à 15 h ⚡ 240 crédits inclus

29,70 €

22,90 HT

Économie : 6,80 €

01 Niveau 1

Comprendre les agents IA et cadrer un cas d’usage

distinguer assistant, workflow et agent puis décider si l’autonomie agentique apporte réellement de la valeur

Comprendre ce qui distingue assistant, workflow et agent Identifier objectif, environnement, outils et état Comprendre la boucle perception, décision, action et observation Définir le niveau d’autonomie acceptable Comparer décision LLM et logique déterministe Évaluer valeur, coût, latence et risque de l’autonomie Définir critères de succès et d’arrêt Atelier : décider si un besoin justifie réellement un agent

📚 8 leçons ⏱ 3 à 5 h 🎯 Quiz inclus ⚡ 80 crédits inclus

02 Niveau 1

Concevoir les instructions et le comportement d’un agent

définir un comportement agentique prévisible, testable et limité par des règles explicites

Définir rôle, objectif et responsabilité de l’agent Structurer contraintes et règles permanentes Séparer instructions, contexte et données utilisateur Définir sorties structurées et schémas attendus Concevoir politiques d’action et critères d’arrêt Gérer incertitude, refus et demande de clarification Versionner et tester les instructions Atelier : transformer un prompt vague en contrat comportemental testable

📚 8 leçons ⏱ 3 à 5 h 🎯 Quiz inclus ⚡ 80 crédits inclus

03 Niveau 1

Donner des outils et des actions structurées à un agent

permettre à un agent d’agir sur des systèmes externes avec des outils typés, validés et contrôlés

Comprendre le cycle de tool calling Transformer une fonction en outil typé Définir paramètres, descriptions et schémas fiables Connecter une API externe comme outil Connecter une base SQL en limitant les opérations permises Valider arguments, sorties et erreurs des outils Gérer timeouts, permissions et échecs d’exécution Atelier : construire un agent utilisant plusieurs outils contrôlés

📚 8 leçons ⏱ 3 à 5 h 🎯 Quiz inclus ⚡ 80 crédits inclus

Pack Contexte, mémoire et outils 3 cours Niveau 2

🎓 Attestation : Agents — Contexte, mémoire et outils

📚 3 parcours 📖 24 leçons ⏱ 9 à 15 h ⚡ 300 crédits inclus

38,70 €

28,90 HT

Économie : 9,80 €

04 Niveau 2

Gérer contexte, état, mémoire et sessions

maintenir la continuité d’un agent sans confondre historique conversationnel, état métier et mémoire persistante

Distinguer contexte du run, historique et état métier Comprendre sessions et continuité multi-tour Concevoir une mémoire court terme Concevoir une mémoire persistante sélective Gérer compaction et limites de contexte Séparer données utilisateur, préférences et secrets Prévoir oubli, expiration et reprise de session Atelier : concevoir une stratégie de mémoire et de persistance

📚 8 leçons ⏱ 3 à 5 h 🎯 Quiz inclus ⚡ 100 crédits inclus

05 Niveau 2

Relier un agent à des connaissances fiables

fournir aux agents des informations externes traçables, fraîches et adaptées au besoin

Distinguer connaissance du modèle et connaissance externe Connecter fichiers et documents utiles Utiliser recherche et récupération dynamique Interroger une base ou un service de connaissance Préserver provenance et citations Contrôler fraîcheur, droits et qualité des sources Gérer absence, conflit ou insuffisance d’information Atelier : construire une réponse agentique fondée sur des sources traçables

📚 8 leçons ⏱ 3 à 5 h 🎯 Quiz inclus ⚡ 100 crédits inclus

06 Niveau 2

Connecter outils et données avec Model Context Protocol

utiliser MCP pour standardiser l’accès des applications agentiques aux outils, ressources et systèmes externes

Comprendre le rôle de MCP dans un système agentique Distinguer client MCP, serveur MCP, tools et resources Comprendre transports, sessions et cœur stateless Découvrir extensions et tâches longues de MCP 2026-07-28 Concevoir permissions et autorisation pour les outils MCP Connecter un serveur MCP à un agent Ajouter une approbation pour les opérations sensibles Atelier : construire et sécuriser une petite intégration MCP

📚 8 leçons ⏱ 3 à 5 h 🎯 Quiz inclus ⚡ 100 crédits inclus

Pack Orchestration et systèmes multi-agents 3 cours Niveau 3

🎓 Attestation : Agents — Orchestration et systèmes multi-agents

📚 3 parcours 📖 24 leçons ⏱ 9 à 15 h ⚡ 360 crédits inclus

47,70 €

35,90 HT

Économie : 11,80 €

07 Niveau 3

Concevoir des workflows agentiques durables

combiner décisions LLM et contrôle déterministe dans des workflows qui savent attendre, reprendre et gérer les erreurs

Distinguer boucle agentique et workflow explicite Concevoir séquences, branches et boucles Représenter et faire évoluer l’état du workflow Ajouter checkpoints et persistance Gérer timeouts, retries et erreurs partielles Rendre les actions idempotentes et rejouables Interrompre puis reprendre une exécution durable Atelier : construire un workflow agentique reprenable après panne

📚 8 leçons ⏱ 3 à 5 h 🎯 Quiz inclus ⚡ 120 crédits inclus

08 Niveau 3

Orchestrer plusieurs agents spécialisés

choisir et mettre en œuvre des patterns multi-agents sans multiplier inutilement les modèles et les coûts

Comprendre pourquoi spécialiser plusieurs agents Utiliser un agent spécialisé comme outil Déléguer avec un handoff Construire un manager et des spécialistes Router une tâche vers le bon agent Paralléliser puis agréger des sous-tâches Limiter contexte, coûts et responsabilités croisées Atelier : comparer une solution mono-agent et multi-agents

📚 8 leçons ⏱ 3 à 5 h 🎯 Quiz inclus ⚡ 120 crédits inclus

09 Niveau 3

Faire interopérer des agents avec A2A

comprendre et mettre en œuvre la communication entre agents indépendants à l’aide d’un protocole ouvert

Comprendre le rôle du protocole A2A Découvrir AgentCard et capacités publiées Comprendre tâches, messages et artefacts Découvrir les bindings de protocole d’A2A 1.0 Découvrir et sélectionner un agent distant Déléguer une tâche et récupérer son résultat Distinguer clairement A2A et MCP Atelier : construire une délégation entre deux agents indépendants

📚 8 leçons ⏱ 3 à 5 h 🎯 Quiz inclus ⚡ 120 crédits inclus

Pack Sécurité, contrôle et évaluation 3 cours Niveau 4

🎓 Attestation : Agents — Sécurité, contrôle et évaluation

📚 3 parcours 📖 24 leçons ⏱ 9 à 15 h ⚡ 420 crédits inclus

56,70 €

42,90 HT

Économie : 13,80 €

10 Niveau 4

Sécuriser un système agentique

réduire les risques créés par des agents capables de lire des données et d’exécuter des actions

Construire un threat model pour un agent Comprendre prompt injection directe et indirecte Limiter les permissions des outils par moindre privilège Protéger secrets, tokens et données sensibles Valider arguments et résultats avant action Réduire exfiltration, SSRF et accès non autorisés Utiliser isolation, sandbox et frontières de confiance Atelier : auditer et durcir un système agentique

📚 8 leçons ⏱ 3 à 5 h 🎯 Quiz inclus ⚡ 140 crédits inclus

11 Niveau 4

Mettre l’humain dans la boucle et contrôler les actions sensibles

faire approuver, modifier ou refuser les actions à risque sans casser la continuité du workflow

Classer les actions selon leur niveau de risque Définir les actions nécessitant une approbation Mettre en pause un run avant une opération sensible Présenter à l’humain le contexte nécessaire à la décision Approuver, modifier ou refuser une action Sérialiser l’état et reprendre après décision Gérer délais, annulation, audit et responsabilité Atelier : construire un workflow humain-dans-la-boucle complet

📚 8 leçons ⏱ 3 à 5 h 🎯 Quiz inclus ⚡ 140 crédits inclus

12 Niveau 4

Tester, évaluer, tracer et diagnostiquer les agents

mesurer la qualité d’un agent sur des scénarios reproductibles et comprendre pourquoi une exécution réussit ou échoue

Définir les comportements à évaluer Construire un dataset de scénarios représentatifs Tester réponses finales et sorties structurées Évaluer choix d’outils et trajectoires Mesurer réussite, coût, latence et nombre d’étapes Automatiser des tests de non-régression Analyser tracing, handoffs, guardrails et tool calls Atelier : diagnostiquer une régression agentique à partir des traces

📚 8 leçons ⏱ 3 à 5 h 🎯 Quiz inclus ⚡ 140 crédits inclus

Pack Maîtrise professionnelle des systèmes agentiques 3 cours Niveau 5

🎓 Attestation : Agents — Maîtrise professionnelle des systèmes agentiques

📚 3 parcours 📖 24 leçons ⏱ 9 à 15 h ⚡ 480 crédits inclus

74,70 €

48,90 HT

Économie : 25,80 €

13 Niveau 5

Rendre les agents fiables, performants et économiquement maîtrisés

concevoir des agents capables de fonctionner dans la durée malgré erreurs, quotas, latence et coûts variables

Définir budgets de tours, tokens, coût et latence Gérer timeouts, retries et backoff Contrôler idempotence et actions partielles Gérer concurrence, quotas et rate limits Mettre en place cache et réutilisation de résultats Concevoir fallback et modes dégradés Surveiller métriques d’usage, qualité et coûts Atelier : stabiliser un agent trop lent, coûteux et fragile

📚 8 leçons ⏱ 3 à 5 h 🎯 Quiz inclus ⚡ 160 crédits inclus

14 Niveau 5

Construire et déployer un système agentique professionnel

assembler outils, mémoire, MCP, agents spécialisés, approvals, guardrails, tracing et API dans un système exploitable

Structurer une application Python agentique Construire agents, outils et sorties structurées Ajouter mémoire, sessions et stockage d’état Connecter MCP et services externes Ajouter agents spécialisés et handoffs contrôlés Ajouter guardrails et approbations humaines Exposer l’agent via API et activer tracing/évaluations Atelier : déployer un système agentique reproductible et observable

📚 8 leçons ⏱ 3 à 5 h 🎯 Quiz inclus ⚡ 160 crédits inclus

15 Niveau 5

Projet professionnel complet AI Agents

concevoir, sécuriser, évaluer, déployer et défendre un système agentique de bout en bout

Cadrer objectif, périmètre et limites d’autonomie Concevoir architecture, instructions et schémas d’outils Connecter données, APIs et MCP Organiser mémoire, état et délégation Construire threat model, permissions et approval matrix Créer dataset d’évaluation, tests et tracing Définir budget coût/latence, monitoring et runbook Atelier final : démontrer et défendre le système agentique complet

📚 8 leçons ⏱ 3 à 5 h 🎯 Quiz inclus ⚡ 160 crédits inclus