Agentic AI Foundations
Maîtrisez la conception, le déploiement et l'orchestration d'agents IA autonomes capables de raisonnement, planification et exécution de tâches complexes.
Compétences clés
- ✓Concevoir des architectures d'agents IA autonomes multi-composants
- ✓Implémenter des systèmes de raisonnement et planification pour agents LLM
- ✓Orchestrer des workflows d'agents avec tools, memory et feedback loops
- ✓Évaluer et optimiser les performances et la fiabilité des systèmes agentiques
Est-ce fait pour vous ?
✓ Cette certification est faite pour vous si :
- →Ingénieurs IA et ML engineers
- →Développeurs backend et full-stack
- →Architectes logiciels et solutions
✗ Cette certification n'est pas adaptée si :
- →Débutants complets en IA : orientez-vous d'abord vers une formation introductive aux LLMs et au prompting avant d'aborder les systèmes agentiques.
- →Experts ML recherchant du fine-tuning avancé : cette certification se concentre sur l'utilisation d'agents via API, pas sur l'entraînement de modèles. Consultez nos certifications niveau Master 801 en ML Engineering.
Prérequis & conditions d'accès
Inscription libre, prérequis techniques fortement recommandés (Python, APIs, LLMs).
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 agents autonomes avec ReAct, Chain-of-Thought et multi-agent orchestration.
Tool integration
Connecter agents LLM à des APIs, bases de données et systèmes externes via function calling.
Memory & Context
Implémenter des systèmes de mémoire court/long terme et gestion contextuelle avancée.
Évaluation & Safety
Mesurer la performance, gérer les hallucinations et garantir la sécurité des agents autonomes.
Format de l'examen
Programme
Fondamentaux des systèmes agentiques
Introduction aux agents autonomes et leur différenciation avec les chatbots classiques. Patterns architecturaux : ReAct (Reasoning + Acting), Chain-of-Thought, Tree-of-Thought. Taxonomie des agents : reflexive agents, planning agents, multi-agent systems. Composants essentiels : perception (input processing), reasoning (decision making), action (tool execution). Boucles de feedback et amélioration continue. Cas d'usage : customer support autonome, research assistants, workflow automation.
Tool use et function calling
Principes du function calling avec OpenAI Functions, Anthropic Tool Use, et alternatives open-source. Définition de schemas JSON pour outils (parameters, types, descriptions). Stratégies d'error handling et retry logic. Tool chaining et séquençage d'actions. Intégration d'APIs externes : REST, GraphQL, webhooks. Gestion des authentifications et secrets. Timeouts et fallback mechanisms. Patterns avancés : parallel tool execution, conditional branching, dynamic tool selection.
Memory et gestion contextuelle
Architecture de mémoire pour agents : short-term (conversation buffer), long-term (vector stores). Implémentation de RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour agents. Vector databases : Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma. Embeddings et similarity search. Context window management et token optimization. Conversation summarization. State persistence (Redis, PostgreSQL). Memory retrieval strategies : recency, relevance, importance. Hybrid search (dense + sparse).
Orchestration et frameworks
LangChain Agents : AgentExecutor, agent types (zero-shot, conversational, structured). LangGraph pour workflows complexes : state graphs, conditional edges, cycles. Patterns AutoGPT : goal decomposition, self-critique, iterative refinement. CrewAI pour systèmes multi-agents : roles, tasks, collaboration. Semantic Kernel de Microsoft : plugins, planners. Comparaison des frameworks : trade-offs, use cases. Design patterns : supervisor pattern, hierarchical agents, swarm intelligence.
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 généraliste ?
Cette certification se concentre spécifiquement sur les systèmes agentiques autonomes capables de planification, raisonnement et exécution de tâches complexes via tool use. Elle va au-delà du simple prompting pour couvrir l'architecture de systèmes intelligents end-to-end.
Quels frameworks sont couverts dans l'examen ?
L'examen couvre principalement LangChain, LangGraph, et les concepts génériques d'orchestration. Des questions peuvent porter sur AutoGPT, CrewAI ou Semantic Kernel, mais la maîtrise approfondie de LangChain est essentielle. Les principes architecturaux sont framework-agnostic.
Dois-je avoir accès aux APIs OpenAI/Anthropic pour me préparer ?
Recommandé mais non obligatoire. L'examen évalue votre compréhension conceptuelle et architecturale. Cependant, une expérience pratique avec au moins un provider LLM (OpenAI, Anthropic, ou open-source via Ollama) facilitera grandement votre préparation.
Cette certification couvre-t-elle le fine-tuning de modèles ?
Non. Le focus est sur l'utilisation de LLMs existants (via API) pour construire des systèmes agentiques. Le fine-tuning, l'entraînement de modèles et le ML engineering sont couverts par d'autres certifications PROVA du domaine IA.
Les cas pratiques nécessitent-ils d'écrire du code ?
Non. Les cas pratiques évaluent votre capacité à concevoir des architectures, diagnostiquer des problèmes de design, et proposer des solutions optimales. Vous analyserez du pseudo-code et des diagrammes d'architecture, sans écrire de code exécutable.
Ils se sont certifiés
« Enfin une certification qui va au-delà du simple prompting. Les cas pratiques sur LangGraph et la gestion de la mémoire m'ont directement servi dans mon projet d'agent customer support. Bien plus concret que les cours américains généralistes. »
« J'ai passé plusieurs certifications IA, celle-ci est la première qui traite vraiment des enjeux de production : monitoring, coûts, safety. Le rapport PROVA DNA m'a permis d'identifier mes points faibles en orchestration multi-agents. »
« La reconnaissance EQF niveau 6 a pesé dans ma négociation salariale. Le contenu est exigeant mais reflète fidèlement l'état de l'art 2024 des systèmes agentiques. Les 90 minutes passent vite, préparez-vous sérieusement. »
Reconnaissance internationale
Couvre des domaines similaires aux formations propriétaires OpenAI Agent Development et LangChain Academy, mais avec reconnaissance académique européenne EQF 6.
OpenAI et LangChain sont des marques déposées de leurs propriétaires respectifs. PROVA est indépendant et non affilié à ces organisations.
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.