Agents IA

OpenClaw concevoir et maîtriser des agents IA autonomes

28 heures 0 mins

Agents IA

Objectifs de la formation

  • Identifier les différences entre chatbot, workflow IA et agent autonome afin de sélectionner l’architecture adaptée à un besoin métier.
  • Configurer un environnement OpenClaw et connecter un agent IA à des outils et services externes.
  • Concevoir un assistant automatisé capable d’exécuter des tâches documentaires et organisationnelles.
  • Sécuriser et optimiser une architecture agentique en maîtrisant les coûts, les permissions et les risques opérationnels.

Programme de la formation

Comprendre les architectures d’agents IA autonomes

  • Évolution des IA conversationnelles vers les systèmes autonomes orientés actions et automatisation.
  • Différences entre chatbot, workflow IA, orchestration déterministe et agent autonome.
  • Concepts fondamentaux des architectures agentiques : mémoire, outils, autonomie et planification.
  • Présentation d’OpenClaw et de son architecture fonctionnelle et technique.
  • Comparaison des usages entre OpenClaw, ChatGPT, n8n, CrewAI, AutoGPT et Copilot.

Travaux pratiques

Analyse de cas d’usage métier et cartographie d’un processus automatisable avec un agent IA.

Installer et configurer OpenClaw

  • Architecture technique d’une plateforme OpenClaw sur environnement local ou VPS Linux.
  • Installation et déploiement de l’environnement avec Docker et configuration des composants.
  • Connexion d’OpenClaw à des modèles IA via OpenRouter et paramétrage des accès.
  • Compréhension des modèles économiques des LLM, des tokens et des coûts d’exploitation.
  • Mise en œuvre d’un premier agent connecté à des outils externes simples.

Travaux pratiques

Installation complète d’OpenClaw et création d’un premier agent opérationnel connecté à un modèle IA.

Concevoir des assistants automatisés connectés à des outils

  • Utilisation des outils et connecteurs pour automatiser des traitements métiers récurrents.
  • Lecture automatisée d’emails et extraction intelligente d’informations pertinentes.
  • Manipulation de fichiers et automatisation documentaire pour le classement et l’exploitation de contenus.
  • Création automatisée d’événements calendrier et orchestration de tâches organisationnelles.
  • Structuration des données, stockage des résultats et suivi des traitements réalisés.

Travaux pratiques

Mise en œuvre d’un assistant automatisant la surveillance de mails et le traitement documentaire.

Construire des workflows hybrides et pilotés par IA

  • Combinaison d’une logique déterministe avec des traitements IA ciblés et contextualisés.
  • Structuration d’un workflow hybride intégrant automatisation, extraction et génération de données.
  • Organisation des échanges entre services, outils et modèles IA au sein d’un même flux.
  • Pilotage des traitements automatisés et suivi des résultats produits par les agents.
  • Construction d’un reporting quotidien automatisé à partir de données collectées.

Travaux pratiques

Création d’un workflow hybride intégrant collecte d’informations, traitement IA et reporting automatisé.

Construire des workflows hybrides et pilotés par IA

  • Identification des risques liés aux agents autonomes et aux actions automatisées.
  • Compréhension des mécanismes de prompt injection et des exécutions non contrôlées.
  • Mise en place d’isolations, permissions et mécanismes de Sandboxing.
  • Prévention des boucles infinies et contrôle des consommations de tokens et de ressources.
  • Définition de bonnes pratiques de gouvernance et de supervision des agents IA.

Travaux pratiques

Configuration de garde-fous de sécurité et limitation des outils accessibles par un agent autonome.

Optimiser les usages et choisir la bonne architecture

  • Analyse des performances, des limites et des coûts des architectures agentiques modernes.
  • Optimisation des stratégies d’appel aux modèles IA et rationalisation des traitements.
  • Critères de choix entre OpenClaw, n8n et un workflow classique selon les besoins métier.
  • Évaluation des cas où un agent autonome apporte une réelle valeur opérationnelle.
  • Finalisation et démonstration d’un projet fil rouge intégrant automatisation et supervision.

Travaux pratiques

Analyse critique d’un workflow agentique et optimisation d’une architecture existante.

MOYENS PÉDAGOGIQUES ET TECHNIQUES D’ENCADREMENT DES FORMATIONS

Modalités pédagogiques :

  • Évaluation des besoins et du profil des participants.
  • Apport théorique et méthodologique : séquences pédagogiques regroupées en différents modules.
  • Contenus des programmes adaptés en fonction des besoins identifiés pendant la formation.
  • Méthodes expositive, active et participative.
  • Réflexion et échanges sur cas pratiques.
  • Retours d'expériences.
  • Corrections appropriées et contrôles des connaissances à chaque étape, fonction du rythme de l’apprenant mais également des exigences requises au titre de la formation souscrite.

Modalités d’évaluation :

  • Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de travaux pratiques, étude de cas et mise en situation.

Éléments matériels :

  • Mise à disposition des outils nécessaires au bon déroulement des travaux pratiques.
  • Support de cours au format numérique projeté sur écran et transmis au participant en fin de la formation.

Référent pédagogique et formateur :

  • Chaque formation est sous la responsabilité du directeur pédagogique de l’organisme de formation.
  • Le bon déroulement est assuré par le formateur désigné par l’organisme de formation.
MOYENS PERMETTANT LE SUIVI ET L’APPRÉCIATION DES RÉSULTATS
  • Feuilles de présences signées des participants et du formateur par demi-journée.
  • Attestation de fin de formation mentionnant les objectifs, la nature et la durée de l’action et les résultats de l’évaluation des acquis de la formation.
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Public

Développeurs, architectes logiciels, consultants IA, ingénieurs DevOps, responsables innovation, formateurs techniques et professionnels souhaitant automatiser des workflows intelligents à l’aide d’agents IA autonomes.

Pré-requis

Culture informatique générale. Connaissances de base des API et des usages Web. Notions de terminal Linux et Docker recommandées. Aucune expertise préalable en IA agentique n’est requise.

Vérifiez que vous avez les prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en effectuant le test disponible en bas de cette page.

Lieu de formation

Intra-entreprise/à distance

Dates ou période

À définir. Nous consulter

Tarif

Sur devis. Merci de nous contacter

Modalités

Pour s’inscrire à notre formation, veuillez nous contacter par mail ou téléphone.

Démarrage de la formation sous deux semaines (délai indicatif).

Nous contacer
training@profind.fr
Assistance technique

Une assistance technique et pédagogique est mise à disposition tout au long du parcours de formation. En cas de difficulté liée à l’utilisation des outils de visioconférence, à l’accès aux ressources nécessaires aux travaux pratiques ou au suivi de la formation, notre équipe est joignable par téléphone ou par e-mail afin de vous apporter une réponse dans les meilleurs délais.

Informations complémentaires

Pour toute réclamation, aléas ou difficultés rencontrés pendant la formation, veuillez prendre contact avec notre organisme par téléphone ou par e-mail. Nous mettrons tout en œuvre pour trouver une solution adaptée.

Formation synchrone, réalisée à distance en visioconférence via l’application Microsoft Teams ou en présentiel dans les locaux du client.

Accessibilité handicap

Notre organisme de formation s’engage à favoriser l’accès à ses formations aux personnes en situation de handicap. Nous analysons les besoins spécifiques de chaque participant en amont de la formation afin de mettre en place les adaptations pédagogiques, techniques ou organisationnelles compatibles avec le déroulement de l’action de formation.

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