Agents IA — Concevoir des systèmes autonomes avec LangChain et LangGraph - Avancé

Formation créée le 16/03/2026.
Version du programme : 1

Type de formation

Présentiel

Durée de formation

21 heures (3 jours)
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Agents IA — Concevoir des systèmes autonomes avec LangChain et LangGraph - Avancé


Cette formation avancée permet à des profils techniques de concevoir des agents IA robustes, pilotables et exploitables en environnement professionnel. Elle dépasse la simple démonstration d’agents “tool-calling” pour aborder la structuration d’architectures agentiques maintenables, la gestion d’état, l’orchestration multi-agents, l’intégration sécurisée d’outils et la mise sous contrôle des coûts, des risques et des trajectoires d’exécution.

Objectifs de la formation

  • Maîtriser les concepts avancés liés aux agents IA : tools, planning, mémoire, état, contrôle de flux et boucles de raisonnement
  • Concevoir des agents avec LangChain en structurant prompts, tools, callbacks et logique de décision
  • Construire des workflows agents stateful avec LangGraph en gérant états, transitions, conditions et reprises d’exécution
  • Choisir entre architecture mono-agent, workflow piloté et orchestration multi-agents selon le besoin métier
  • Intégrer des outils externes de manière fiable : API, bases de données, fichiers, scraping et services métiers
  • Mettre en place des mécanismes de contrôle : guardrails, validation d’actions, supervision, limitation de coûts et observabilité
  • Développer un agent métier complet, testable et maintenable, en tenant compte des contraintes d’un SI d’entreprise

Profil des bénéficiaires

Pour qui
  • Développeurs Python
  • Data engineers
  • Architectes IA
  • Lead developers et AI engineers
  • Équipes innovation, automation ou AI platform
  • Consultants techniques intervenant sur des projets LLM avancés
Prérequis
  • Très bonne maîtrise de Python
  • Bonne pratique des API REST, JSON et intégration de services
  • Connaissance opérationnelle des LLM et de leurs limites
  • Première expérience avec LangChain ou avec un framework d’IA générative recommandée
  • Connaissances de base en bases de données et en architecture logicielle souhaitées

Contenu de la formation

Partie 1 — Penser une architecture agentique en contexte entreprise (Jour 1- 3h30)
  • Différencier assistant LLM, workflow déterministe, agent autonome et système multi-agents
  • Composants d'un système agentique : modèle, mémoire, outils, état, planification, exécution, supervision
  • Patterns d'architecture nommés et comparés : ReAct, Plan-and-Execute, Reflexion, supervisor pattern
  • Rôles respectifs de LangChain et LangGraph — quand choisir l'un ou l'autre
  • Contraintes grand compte : sécurité, observabilité, coûts, auditabilité, exposition des données
  • Premier cadrage sécurité/gouvernance : ce que l'architecture agentique change en termes d'accès et de risques
  • Activité pratique : Analyse comparative de trois cas d'usage métier pour déterminer si une approche agentique est réellement pertinente. Construction d'une cartographie d'architecture distinguant outils, mémoire, état, points de contrôle et risques opérationnels.
Partie 2- Concevoir des agents avec LangChain : tools, callbacks et logique d'action (Jour 1- 3h30)
  • Structurer un agent LangChain avec prompts, tools, modèle et boucle de décision
  • Créer des tools fiables et exploitables pour des usages métier
  • Gérer les erreurs d'exécution : outil qui échoue, réponse malformée, boucle infinie, appel non pertinent
  • Limites d'un agent tool-calling naïf et signaux pour changer de pattern
  • Callbacks et traçabilité d'exécution pour déboguer les comportements
  • Activité pratique : Création d'un agent capable d'appeler une API métier, d'exécuter une fonction Python et d'exploiter un fichier local. Analyse pas à pas des traces d'exécution pour identifier les erreurs de raisonnement, de sélection d'outil ou de format de sortie.
Partie 3 — Construire des workflows stateful avec LangGraph (Jour 2- 3h30)
  • Apport de LangGraph pour les exécutions durables, la gestion d'état et le contrôle explicite du flux
  • Modéliser un graphe : state, nodes, edges, conditions, sous-graphes
  • Gérer transitions conditionnelles, reprises, branches et boucles contrôlées
  • Gestion des erreurs d'exécution dans un graphe : nœud en échec, reprise après exception, stratégie de repli
  • Intégrer des points de validation humaine (human-in-the-loop)
  • Activité pratique : Modélisation d'un workflow avec plusieurs états métier, branches conditionnelles et point de reprise après erreur. Implémentation d'un graphe pilotant la collecte d'information, la décision, l'appel d'outil et la validation finale.
Partie 4 — Mémoire, état et intégration de données réelles (Jour 2- 3h30)
  • Distinguer mémoire conversationnelle, mémoire thread-scoped, mémoire persistante et contexte métier injecté
  • Gérer l'état d'un agent dans le temps pour éviter pertes de contexte et comportements incohérents
  • Connecter l'agent à des APIs, bases SQL, fichiers et sources documentaires
  • RAG comme stratégie d'accès documentaire pour un agent : combiner tool-calling et retrieval (pattern fréquent en entreprise)
  • Stratégie d'accès aux données compatible avec la sécurité et la gouvernance d'entreprise
  • Activité pratique : Connexion d'un agent à une base SQL ou à un jeu de fichiers métiers pour produire des réponses contextualisées. Mise en place d'une mémoire persistante simple pour conserver historique, contexte et progression d'exécution.
Partie 5 — Orchestration multi-agents : quand et pourquoi (Jour 3- 2h30)
  • Quand une architecture multi-agents est utile — et quand elle complexifie inutilement le système
  • Répartir les rôles entre agents spécialisés : recherche, analyse, contrôle, synthèse, validation
  • Comparer les approches : LangGraph multi-agent, CrewAI, Microsoft Agent Framework (successeur d'AutoGen)
  • Compromis entre flexibilité, coût, lisibilité et maintenabilité
  • Encadrer la communication inter-agents et éviter les dérives de coordination
  • Activité pratique : Décomposition d'un processus métier en agents spécialisés. Prototype d'orchestration entre plusieurs agents pour traiter une demande complexe avec coordination et restitution structurée.
Partie 6 — Guardrails, monitoring, coûts et robustesse opérationnelle (Jour 3- 3h00)
  • Encadrer les actions autorisées, les formats de sortie et les seuils de confiance
  • Réduire les hallucinations, les erreurs d'enchaînement et les appels d'outils non pertinents
  • Observabilité : tracer les étapes, les outils appelés et les trajectoires d'exécution
  • Suivi des coûts et de la consommation — arbitrer entre qualité et budget
  • Journaux, alertes, validation humaine et règles de repli en production
  • Activité pratique : Ajout de règles de validation d'entrée et de sortie pour empêcher certaines actions ou réponses non conformes. Mise en place d'un contrôle de coûts, de logs d'exécution et d'indicateurs de fiabilité sur un scénario test.
Partie 7 — TP fil rouge : construire et défendre un agent métier complet (Jour 3- 1h30)
  • Assembler une architecture cohérente combinant LangChain, LangGraph, mémoire et outils externes
  • Définir un workflow métier réaliste avec état, points de décision, garde-fous et supervision
  • Préparer les éléments permettant de défendre les choix d'architecture devant une équipe technique ou une DSI
  • Activité pratique : Finalisation d'un agent capable de traiter une demande métier de bout en bout. Présentation argumentée avec justification des choix d'architecture, des limites identifiées et des pistes d'industrialisation.

Équipe pédagogique

Professionnel expert technique et pédagogique.