Formation AutoGen : L’Agentic AI

Programme de notre formation AutoGen Agentic AI

[Jour 1 – Matin]

Introduction à l’écosystème AutoGen et à l’agentic AI

• Fondamentaux de l’intelligence agentique : autonomie, orchestration, collaboration
• Distinction IA générative vs IA agentique
• Rôles et typologies d’agents dans un environnement Data
• Architecture et composants du framework AutoGen
• Panorama de cas d’usage en entreprise
• Atelier pratique : Installation d’AutoGen et création d’un premier agent.

[Jour 1 – Après-midi]

Principes de base des agents intelligents

• Notions d’agent autonome : perception, décision, action
• Agents proactifs vs réactifs
• Communication et coopération multi-agents
• Protocoles d’orchestration et boucles de contrôle
• Introduction à la séparation des rôles et responsabilités
• Atelier pratique : Agent d’analyse de données csv en Python.

Premiers pas avec AutoGen Studio

• Découverte d’AutoGen Studio (interface low-code)
• Débogage et simulation d’interactions entre agents
• Visualisation des échanges et états d’exécution
• Connexion à des LLMs externes
• Bonnes pratiques de démarrage et d’itération rapide
• Atelier pratique : Prise en main d’AutoGen Studio.

[Jour 2 – Matin]

Conception de workflows multi-agents

• Définition de workflows agentiques et responsabilités
• Design patterns : réflexion, planification, outil
• Gestion des rôles : Assistant/agents spécialisés
• Optimisation des échanges agent↔agent
• Limites et contraintes des scénarios complexes
• Atelier pratique : Mini-workflow collaboratif.

[Jour 2 – Après-midi]

Intégration dans les pipelines Data

• Connexion à des bases de données et API
• Intégration ETL / Data Lake et gestion des artefacts
• Chaînage de traitements et observabilité
• Maîtrise de la scalabilité et de la performance
• Supervision d’exécutions et métriques clés
• Atelier pratique : Ingestion et traitement Data multi-agents.

Sécurité et gouvernance des agents

• Contrôle des permissions et accès
• Traçabilité : logs, audits, journaux d’activité
• Supervision humaine et guardrails
• Gouvernance Data et conformité
• Gestion des risques opérationnels
• Atelier pratique : Rôles, habilitations et supervision humaine.

[Jour 3 – Matin]

Orchestration avancée avec AutoGen

• Architecture événementielle et agents asynchrones
• Communication via files/messages et sélection de locuteur
• Stratégies de résolution de conflits
• Exécution distribuée et robustesse
• Observabilité des états et relance contrôlée
• Atelier pratique : Orchestrer un workflow distribué.

[Jour 3 – Après-midi]

Extension d’AutoGen avec des outils externes

• Outils Python et extensions (clients LLM, exécution de code, etc.)
• Intégration Docker, gRPC, webhooks
• Connexion à services tiers (recherche, stockage, RAG)
• Monitoring via plugins et journaux
• Industrialisation des agents spécialisés
• Atelier pratique : Ajouter un outil externe dans un agent AutoGen.

Tests, debugging et optimisation

• Stratégies de tests (unitaires, scénario, non-régression)
• Debugging dans AutoGen Studio
• Optimisation des latences et des coûts
• Gestion des échecs et reprise
• Chaînes CI/CD dédiées
• Atelier pratique : Test & tuning d’un workflow.

[Jour 4 – Matin]

Cas d’usage industriels et métiers

• Scénarios finance, santé, marketing, opérations
• Usage en DataOps/MLOps
• Interopérabilité avec LangChain, Swarm, etc.
• Benchmarks et critères de performance
• Retours d’expérience et pièges à éviter
• Atelier pratique : Prototyper un use-case métier AutoGen.

[Jour 4 – Après-midi]

Déploiement et mise en production

• Stratégies de déploiement (environnements, secrets, artefacts)
• Cloud Azure/AWS/GCP & conteneurisation Docker/Kubernetes
• Haute disponibilité et scalabilité
• Supervision prod (Prometheus, Grafana)
• Runbooks et SLO/SLA
• Atelier pratique : Déployer un workflow agentique en prod.

Éthique et futur de l’agentic AI

• Responsabilité et conformité (cadres juridiques)
• Supervision humaine et alignement
• Risques (sécurité, biais, dérives) et mitigation
• Impacts métiers & évolution des rôles Data
• Feuille de route d’AutoGen et tendances agentiques
• Atelier pratique : Concevoir un cadre éthique opérationnel.