Comment intégrer son agent IA autonome ?

Discussion avec un LLM :

Si tu me demandes : « Est-ce que tu es plus fort qu’un humain ? », je te réponds : « Dans certains jeux, je suis imbattable. Mais dans la vraie vie, c’est vous qui avez la magie. »

L’Intelligence Artificielle est en train de transformer nos organisations et au sein de nos métiers, nos missions nos tâches, devenir un véritable accélérateur de performance.

Grâce à la puissance des agents IA, les données structurées se transforment en orientations & décisions intelligentes, rapides et apprenantes. Cette formation vous donne les moyens d’imaginer un agent capable d’agir au quotidien, selon votre logique métier, pour fluidifier vos opérations et gagner en efficacité.

La clé ? Une automatisation bien pensée, testée, validée et souveraine … puis enrichie par l’apprentissage.

Objectifs :

• Savoir décrire un projet d’agent IA local & souverain
• Savoir mettre en oeuvre les étapes méthodologiques de la mise à disposition des données, la conception de l’agent avec automatisation, son déploiement et sa pérennisation
• Savoir intégrer une mode d’apprentissage sécurisé

Public concerné : Techniciens, Ingénieurs (data / data analysts / data engineers), Responsables et Chefs de Projets IA dans les organisations (innovation, transformation digitale, systèmes d’information,…), Responsables métiers (RH, QSE, maintenance, production, achats, supply chain, commercial, etc.), Responsables qualité / conformité / sécurité (exigences règlementaires, de sécurité, …)

Prérequis : Aucun

Méthodes pédagogiques mobilisées :

• Le formateur s’appuie sur une matrice actualisée et facilite les échanges pour orienter les pistes de réflexion des participants sur leurs problématiques.
• Des démonstrations pratiques sur machines virtuelles et matériel PLC faites par le formateur ainsi que des exercices pratiques réalisées par les participants
• Il illustre ses propos par de nombreux exemples, des cas vécus des mises en situation, pour faciliter la compréhension et l’apprentissage.

Jour 1 am | Introduction à l’environnement IA

• Quelques éléments de langage & objectifs de l’IA
• Quelques pistes pour démarrer un projet
• Les éléments constitutifs d’un projet d’IA
• Checklist avant de se lancer
• Les Risques liés à l’IA (précautions, cadre de la loi)

Jour 1 pm | Introduction aux agents IA

1. Introduction : Agent IA ≠ APP IA

• Comprendre l’écosystème IA moderne : LLMs, retrieval, automations
• Distinguer les types d’agents : modèle entraîné / modèle pré-entraîné / base vectorielle
• Présentation de l’architecture Local (locale, souveraine, extensible)
• 2 exercices : Identifier une problématique interne (ex : RH, QSE, maintenance) | Reformuler en problème résolu par un agent IA local

2. Le cerveau : LLM (Large Language Model)

• Comprendre ce qu’est un LLM et ce qu’il n’apprend pas
• Utiliser un modèle local (Gemma, Qwen, Mistral)
• Manipuler le prompt engineering pour en faire un outil
• 2 exercices : Comparer réponses de LLM seul vs LLM + données métier | Tester des prompts métier, en local

3. La mémoire : Base vectorielle ≠ Apprentissage

• Comprendre ce qu’est une base vectorielle : moteur de recherche sémantique
• Injecter et interroger ses propres documents (PDF, Word)
• Créer des collections projet dans Qdrant
• 3 exercices : Injecter un document métier | Interroger le contenu en langage naturel | Voir comment le LLM ne sait rien sans les vecteurs

Jour 2 | Implémentation d’un agent IA en local

4. Le corps : Agent = LLM + DOCS + ACTION

• Lier LLM + vecteurs + automation
• Créer un agent complet
• Manipuler le prompt engineering pour en faire un outil
• 2 exercices : Agent IA avec logique métier | Faire un agent qualité qui vérifie une clause

5. Déploiement & intégration

• Créer un agent packagé et maintenable
• Architecture locale (Docker, monitoring)
• Exposition par interface web (HTML/JS simple)
• 2 exercices : Créer un workflow3 d’agent IA | Mettre l’interface dans un navigateur (mode démo entreprise)

6. Différence entre apprentissage & Retrieval

• Apprentissage IA = données labellisées + entraînement (ex : prédiction)
• Base vectorielle : Injection documentaire, interrogation contextuelle
• Agent hybride : LLM fixe + vecteurs dynamiques = meilleur des deux

Quatre cas d’usages industriels avec des agents locaux

(points communs : typologie data, contextualisation, environnement)

• Maintenance (explique à l’opérateur la procédure exacte selon alarme code + génère rapport maintenance)
• Energie / EnR (analyse rapports de conso/diagnostic + génère synthèse ou points de progrès)
• Sécurité (résume un rapport d’accident + extrait les écarts / propose actions correctives)
• Qualité (vérifie si un PV ou une procédure est conforme ISO/qualité interne)

Tarif (2025) : 2 440 euros HT

• Les frais d’inscription comprennent les déjeuners, les pauses, la documentation.
• Une remise est accordée dès la 2ème inscription pour la même société (nous consulter).

Conditions d’inscription : Le dossier complet, y compris le bulletin d’inscription, est disponible sur simple demande (sans engagement) :

• sur la page de téléchargement du dossier en cochant la formation souhaitée
• par tél au 04 91 95 55 70
• par mail à formation@framatech.fr

Un dossier de participant, contenant les informations pratiques, le plan d’accès, les possibilités d’hébergement, vous sera transmis dès réception de la convention de formation retournée signée.

Toutes nos formations sont éligibles au titre de la formation professionnelle.

• Renseignez-vous auprès de votre OPCO (Opérateur de compétences)

Organisme de formation agréé n° 93 131336313

Certifié QUALIOPI

Nouvelle formation chez FRAMATECH, soyez le(s) premier(s) à témoigner !