Agentic AI Expert
Maîtrisez la conception, le déploiement et l'orchestration d'agents IA autonomes capables de planifier, raisonner et agir dans des environnements complexes.
Compétences clés
- ✓Architecture et orchestration d'agents IA multi-modèles
- ✓Implémentation de systèmes de raisonnement et planification autonome
- ✓Intégration d'outils et APIs dans des workflows agentiques
- ✓Monitoring, évaluation et debugging d'agents en production
Est-ce fait pour vous ?
✓ Cette certification est faite pour vous si :
- →Ingénieurs IA et ML engineers
- →Architectes logiciels et solutions
- →Data scientists et AI researchers
✗ Cette certification n'est pas adaptée si :
- →Débutants sans expérience en programmation ou IA : orientez-vous d'abord vers une formation fondamentale en Python et machine learning.
- →Experts cherchant validation recherche avancée : la Fellow Series en AI Research conviendra mieux à votre profil.
Prérequis & conditions d'accès
Inscription libre en ligne, prérequis techniques vérifiés par questionnaire d'auto-évaluation.
Options d'achat
Voucher d'examen, parcours LMS, packs économiques — composez votre panier
Options d'achat
Composez votre parcours — voucher d'examen, préparation LMS, packs entreprise.
Compétences évaluées
Architecture agentique
Concevoir des systèmes d'agents autonomes avec ReAct, Chain-of-Thought et orchestration multi-agents.
Intégration d'outils
Connecter agents IA à des APIs externes, bases de données et systèmes d'entreprise via function calling.
Optimisation LLM
Maîtriser le prompt engineering avancé, RAG et fine-tuning pour agents performants et fiables.
Production & gouvernance
Déployer, monitorer et sécuriser des agents IA en environnement réel avec traçabilité complète.
Format de l'examen
Programme
Fondamentaux de l'IA agentique
Définition et taxonomie des agents IA. Différences entre chatbots, copilotes et agents autonomes. Architectures de référence : ReAct, BabyAGI, AutoGPT. Systèmes de mémoire (short-term, long-term, episodic). Patterns d'orchestration. Limitations et risques des agents autonomes.
Raisonnement et planification
Chain-of-Thought prompting et variantes. Tree-of-Thoughts pour exploration de solutions. ReAct framework (Reasoning + Acting). Task decomposition et hierarchical planning. Self-reflection et critique mechanisms. Multi-step reasoning. Gestion de l'incertitude et des erreurs de raisonnement.
Intégration d'outils et function calling
OpenAI function calling et structured outputs. LangChain tools et custom tools. Stratégies de sélection d'outils. Error handling et retry mechanisms. Retrieval Augmented Generation pour agents. Vector stores et semantic search. API integration patterns. Sécurisation des appels externes.
Orchestration et production
LangChain Expression Language (LCEL). LangGraph pour workflows complexes. AutoGen et multi-agent collaboration. Communication inter-agents. Deployment patterns (serverless, containers). Monitoring et observability (LangSmith, W&B). Évaluation de performance d'agents. Guardrails et safety measures. Gestion des coûts LLM en production.
Comment financer votre certification
3 solutions pour couvrir le coût de votre certification
OPCO — Prise en charge employeur
Demandez à votre employeur une prise en charge via votre OPCO (plan de développement des compétences).
Personnel — 450€ TTC
Paiement en ligne sécurisé par carte bancaire (Stripe).
Tarif entreprise : 585€ HT
Questions fréquentes
Quelle est la différence avec une certification LLM classique ?
Cette certification se concentre sur les agents autonomes capables de planifier, utiliser des outils et agir de manière itérative, bien au-delà du simple prompting ou fine-tuning de modèles. Vous apprenez à créer des systèmes qui raisonnent et prennent des décisions.
Quels frameworks sont couverts ?
LangChain, LangGraph, AutoGen, Semantic Kernel, et les APIs natives (OpenAI Assistants, Claude Tool Use). L'accent est mis sur les concepts transférables plutôt que sur un framework unique.
Faut-il connaître un LLM spécifique ?
Non. La certification est agnostique du modèle (OpenAI, Anthropic, open-source). Vous devez comprendre les capacités générales des LLMs et comment les orchestrer en agents, pas maîtriser un modèle particulier.
L'examen contient-il du code à écrire ?
Non, mais vous devrez analyser des architectures, débugger des workflows d'agents, et concevoir des solutions sur des cas réels. La compréhension pratique est essentielle, pas la syntaxe pure.
Cette certification remplace-t-elle l'expérience terrain ?
Elle valide vos compétences théoriques et architecturales solides. Pour des postes seniors, combinez-la avec un portfolio de projets agentiques concrets et une expérience en production.
Ils se sont certifiés
« Cette certification m'a permis de passer de l'expérimentation avec ChatGPT à la conception d'agents réellement autonomes en production. Le focus sur LangGraph et l'orchestration multi-agents est exactement ce qui manquait à mon profil. »
« Enfin une certification qui traite l'IA agentique avec sérieux et profondeur technique. Les cas pratiques sont réalistes et m'ont directement aidée sur mes projets d'automatisation intelligente. Bien plus pertinent que les certifs US généralistes. »
« Le niveau d'exigence est élevé mais juste. J'ai particulièrement apprécié la partie sur le monitoring et la gouvernance des agents en prod, souvent négligée ailleurs. Une vraie valeur ajoutée pour mon CV. »
Reconnaissance internationale
Couvre des domaines émergents non adressés par les certifications US traditionnelles, avec focus sur les frameworks européens et souveraineté des données.
Votre parcours de certification
Avant, pendant, après — la progression logique recommandée
Droits du candidat
Transparence
Les critères de décision et le barème sont documentés et accessibles avant l'examen.
Droit d'appel
Toute décision peut être contestée dans les 30 jours. Examen par un tiers indépendant.
Plainte
Toute personne peut signaler un dysfonctionnement. Formulaire public accessible sans compte.