Agentic AI Expert

Transformez votre carrière en devenant un expert en

IA Agentique

Python

ChatGPT

Gemini

Make

n8n

MCP

LangChain

LangGraph

Crewai

Agentic AI Professional Certificate

3 mois –100% Pratique – Sans prérequis

Compétences clés : LLM, n8n, Make, RAG, LangChain, LangGraph, MCP, Vector Database, CrewAI, AutoGen, BeeAI, etc.

A la fin de ce programme, vous serez capables de :

Structurer des requêtes complexes (Prompt Engineering), incluant du contexte, des contraintes et des exemples pour obtenir des résultats précis.
Configurer des "agents" sur n8n ou Make, capables d'orchestrer des processus entiers de manière autonome (par exemple, un agent qui planifie une réunion, crée le compte-rendu et met à jour le CRM).
Concevoir et déployer des pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) performants en connectant des modèles de langage à des bases de données vectorielles pour fournir des réponses précises, sourcées et sans hallucinations.
Orchestrer des systèmes multi-agents complexes capables de collaborer, de se répartir des tâches et d'utiliser des outils externes de manière autonome en utilisant des architectures avancées comme LangChain et LangGraph.
Intégrer des capacités multimodales et des protocoles de communication standardisés (MCP) pour permettre aux agents d'interagir avec divers types de fichiers (image, audio, texte) et des écosystèmes logiciels variés.

Parlez à un de nos conseillers

Mentoring personnalisé

Agenda flexible

Formation Certifiante

En groupe ou individuel

Apprendre par projets

En ligne et/ou en Présentiel

Public cible

Etudiants en quête d'un premier emploi

Souhaitant se spécialiser rapidement dans un domaine en forte demande (Software development, Data, AI).

Profils non techniques en reconversion

Désirant accéder à des métiers numériques recherchés (Data Analyst, AI Developer, Software Engineer, etc.).

Professionnels en activité

Visant une montée en skills techniques ou en quête d'une double compétence (Data & AI, Fullstack Development, etc.).

Freelancers, Consultants

Souhaitant devenir autonomes sur le développement ou l’intégration de solutions digitales complexes.

3 blocs de compétences

pour devenir un expert en IA Agentique

Agents IA No-Code ou Low-Code

Concevoir des agents IA via des plateformes no-code et low-code comme n8n ou Make, permettant de créer rapidement des assistants intelligents, des workflows automatisés et des solutions d’IA opérationnelles sans développement complexe.

Systèmes IA autonomes

Développer des modèles IA personnalisés et connectés à vos propres documents via des frameworks d’orchestration tels que LangChain, ainsi que les architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) intégrant des bases de données vectorielles.

Multi-Agents et Multimodalité

Développer des systèmes multi-agents en utilisant LangGraph et CrewAI, intégrant des capacités multimodales (texte, image et audio) pour la mise en place d’écosystèmes collaboratifs où plusieurs agents interagissent pour résoudre des tâches complexes en entreprise.

Notre méthode pour devenir un expert en
IA Agentique

1. Réalisez des projets réels grâce à notre mentoring

Assistant de support Métier

Grâce à l'architecture RAG, vous pouvez créer un agent capable de répondre précisément aux questions techniques en se basant uniquement sur les manuels et la documentation interne de votre entreprise. Contrairement à un chatbot classique, ce système cite ses sources et évite d'inventer des informations, ce qui est crucial pour le service client ou le support ingénierie.

Équipe virtuelle (Multi-Agents)

En utilisant CrewAI ou LangGraph, vous pouvez orchestrer une équipe d'agents spécialisés travaillant de concert. Par exemple : un "Agent Chercheur" parcourt le web pour collecter des données, un "Agent Analyste" synthétise les points clés, et un "Agent Rédacteur" produit un rapport final. Ce workflow automatise des tâches qui prennent normalement des heures à une équipe humaine.

Système de gestion de contenu intelligent

En exploitant les capacités multimodales, vous pouvez bâtir un outil capable d'analyser des vidéos de réunions ou des présentations pour en extraire automatiquement des résumés textuels, générer des sous-titres, et créer des images d'illustration pour un article de blog récapitulatif. C'est l'outil idéal pour les départements marketing et communication.

2. Boostez votre carrière avec notre Triple Certification

En plus de la certification Sup2tech, nous vous offrons aussi la possibilité d'obtenir des certifications professionnelles reconnues à l'échelle internationale (IBM, Google, Microsoft). Pour cela, nous vous préparons aux activités d'apprentissage et d'évaluation prévues et nous vous accompagnons tout au long de votre processus de certification.

Agentic AI Professional Certificate

IBM RAG & Agentic AI Professional Certificate

Google AI Essentials

77%

des détenteurs d'une certification professionnelle ont amélioré leurs carrières professionnelles

3. Prenez en main votre avenir professionnel avec notre Career Coaching

Nous vous accompagnons vers l’emploi à travers un processus cohérent comprenant :

Bilan de compétences
Orientation professionnelle
Développement du plan de carrière
Rédaction de CV et de lettres de motivation
Préparation aux entretiens
Réseautage professionnel
Job Onboarding
Suivi post-placement

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IA Agentique : C’est quoi?

L'IA agentique marque une évolution majeure par rapport aux modèles de langage classiques : elle ne se contente plus de générer du texte, mais agit de manière autonome pour atteindre un objectif précis.

Le cœur de cette technologie réside dans la capacité du modèle à utiliser des outils externes et à interagir avec son environnement, grâce à des architectures de raisonnement comme le cycle ReAct (Reason + Act).

L'IA ne repose plus dans ce cas sur sa mémoire interne, mais devient un véritable orchestrateur capable de manipuler des logiciels et des services numériques pour produire un résultat concret.

Développez des carrières d'avenir

Agentic AI Expert, AI Engineer, AI Researcher, Gen AI Specialist

2,7 millions

Emplois créés en 2025.

375 millions

Travailleurs qui auraient besoin de se requalifier en raison de l’IA.

390 Milliards $

Le marché de l’IA en 2025.

91%

Entreprises leaders qui investissent en AI

Structure du programme

Module 1 : De la Prompt Engineering à l'Application Web

Maîtriser le LCEL (LangChain Expression Language) pour construire des chaînes de composants modulaires et réutilisables.
Implémenter le Prompt Engineering programmatique via des templates dynamiques et la gestion de variables de contexte.
Développer des interfaces d'IA avec Flask/Gradio pour exposer des modèles via des APIs web ou des interfaces de test.
Gérer le Parsing de sortie (Output Parsers) pour transformer les réponses textuelles du LLM en données structurées (JSON, listes Python).

Projet pratique 1 : Création d'une interface web qui prend des notes brutes et génère un rapport technique formaté via un workflow LangChain rigide.

Module 6 : Multimodalité & Fondations Agentiques

Développer des applications multimodales intégrant le texte, l'image (DALL-E) et l'audio (Whisper).
Configurer le Tool Calling (Function Calling) pour permettre au LLM d'interagir avec des fonctions Python définies par l'utilisateur.
Concevoir des agents simples capables de raisonner sur une tâche et de décider de l'outil à utiliser de manière autonome.
Utiliser les modèles IBM Granite et OpenAI pour comparer leurs capacités de raisonnement et de suivi d'instructions.

Projet pratique 6 : Un outil qui transcrit un audio de réunion, analyse les graphiques présentés (images) et propose un plan d'action en utilisant des outils de calendrier.

Module 3 : Vector Databases

Administrer des bases de données vectorielles (ChromaDB, FAISS) : création de collections, indexation et requêtage.
Comprendre et appliquer les recherches par similarité (Cosinale, Euclidienne) pour retrouver l'information la plus pertinente.
Implémenter des algorithmes d'indexation performants comme HNSW (Hierarchical Navigable Small Worlds) pour le passage à l'échelle.
Maîtriser les Embeddings : savoir choisir et intégrer les modèles de représentation vectorielle adaptés au domaine métier.

Projet pratique 3 : Un système capable de trouver des produits ou des articles similaires dans une base de données de milliers d'entrées avec une latence minimale.

Module 4 : Workflows Cycliques avec LangGraph

Architecturer des flux cycliques avec LangGraph pour gérer des processus qui nécessitent des boucles de rétroaction (loops).
Implémenter des patterns de réflexion (Self-Correction) où l'agent critique et améliore sa propre production.
Gérer l'État (State Management) d'une conversation complexe pour conserver la mémoire sur des flux de travail de longue durée.
Maîtriser le pattern ReAct (Reason + Act) pour structurer la pensée logique de l'agent.

Projet pratique 4 : Un agent qui écrit du code Python, le teste, analyse les erreurs en cas d'échec et recommence jusqu'à ce que le code soit fonctionnel.

Module 5 : Systèmes Multi-Agents

Orchestrer des équipes d'agents avec CrewAI : définir des rôles, des tâches et des processus de collaboration (séquentiels ou hiérarchiques).
Développer des systèmes multi-agents avec AutoGen (AG2) pour des interactions conversationnelles entre agents.
Intégrer le Model Context Protocol (MCP) pour standardiser la connexion entre les agents et les sources de données/outils.
Industrialiser une solution Agentic AI en intégrant des principes d'IA responsable et de monitoring des coûts/performances.

Projet pratique 5 : Une "Crew" d'agents composée d'un Chercheur de Marché, d'un Rédacteur de Contenu et d'un Analyste de Performance travaillant de concert.

Module 2 : RAG – L'IA connectée aux Données

Concevoir des pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour connecter des modèles de langage à des sources de données externes.
Optimiser le partitionnement (Chunking) des documents en fonction de la sémantique et des limites de jetons (tokens).
Utiliser LlamaIndex pour l'ingestion de données structurées et non structurées.
Évaluer la qualité des réponses en comparant les résultats avec et sans contexte externe pour réduire les hallucinations.

Projet pratique 2 : Un chatbot capable de répondre avec précision à des questions basées sur un corpus de 50+ PDFs (manuels techniques ou RH) en citant ses sources.

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Votre mentor vous...

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Aide à planifier, créer et structurer votre portefeuille de projets réalisés au cours de la formation.
Fournit des conseils quant aux besoins des entreprises et vous prépare à démarrer une carrière dans votre domaine choisi.

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Améliorent leur rémunération actuelle ou développer une source de revenus supplémentaires.
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