Agentic AI Professional
Certification professionnelle en conception et déploiement de systèmes d'agents IA autonomes, couvrant LangChain, AutoGPT, ReAct patterns et orchestration multi-agents.
Compétences clés
- ✓Architecture et conception de systèmes d'agents IA autonomes
- ✓Implémentation de patterns ReAct, Chain-of-Thought et Tool Use
- ✓Orchestration multi-agents et gestion de workflows complexes
- ✓Évaluation, monitoring et optimisation de systèmes agentiques
Est-ce fait pour vous ?
✓ Cette certification est faite pour vous si :
- →Ingénieurs IA et Machine Learning Engineers
- →Développeurs backend senior spécialisés en Python
- →Architectes logiciels et solutions designers
✗ Cette certification n'est pas adaptée si :
- →Débutants en programmation sans expérience Python → orienter vers une formation développeur IA de base avant cette certification
- →Experts en recherche IA académique cherchant validation théorique → orienter vers Fellow Series en IA Générative (niveau 801+)
Prérequis & conditions d'accès
Inscription en ligne, paiement par CB ou virement, expérience technique recommandée mais non bloquante.
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
Conception de systèmes d'agents autonomes avec mémoire, planification et capacités de raisonnement avancées.
Orchestration multi-agents
Coordination de plusieurs agents spécialisés pour résoudre des problèmes complexes via communication et collaboration.
Tool Use et intégrations
Implémentation de fonctions externes, APIs et outils permettant aux agents d'interagir avec leur environnement.
Production et monitoring
Déploiement sécurisé, observabilité, évaluation de performance et optimisation continue de systèmes agentiques.
Format de l'examen
Programme
Fondamentaux des systèmes agentiques
Définition formelle d'un agent IA autonome. Taxonomie des architectures : ReAct (Reasoning + Acting), Plan-and-Execute, Reflexion, Tree of Thoughts. Composants essentiels : LLM backbone, systèmes de mémoire (working, episodic, semantic), planificateurs, outils externes. Comparaison avec RAG, fine-tuning et prompt engineering simple. Cas d'usage et limites actuelles.
Frameworks et implémentation technique
LangChain Agents : AgentExecutor, ReAct agent, Conversational agent, OpenAI Functions agent. LangGraph pour workflows complexes et états. AutoGPT et architecture de boucle autonome. CrewAI pour coordination multi-agents. Semantic Kernel de Microsoft. Patterns de prompting agentique avancés. Implémentation de mémoire court terme (buffer, summary) et long terme (vector stores). Function calling et tool use avec OpenAI, Anthropic Claude, et modèles open source. Gestion d'erreurs et retry strategies.
Orchestration et collaboration multi-agents
Architectures hiérarchiques (manager-worker) vs décentralisées (peer-to-peer). Protocoles de communication : message passing, shared memory, event-driven. Spécialisation d'agents (researcher, writer, critic, validator). Patterns de collaboration : débat contradictoire, vote majoritaire, consensus graduel, handoff séquentiel. Résolution de conflits et arbitrage. Workflows complexes avec LangGraph et state machines. Coordination temporelle et parallélisation. Études de cas : agents de recherche collaborative, systèmes de support client multi-niveaux.
Déploiement, monitoring et optimisation
Déploiement sur AWS (Bedrock Agents), Azure (AI Agents), GCP (Vertex AI Agent Builder). Containerisation et orchestration Kubernetes. Observabilité avec LangSmith, Weights & Biases, Helicone. Métriques de performance : latence, coût par requête, taux de succès, nombre d'itérations. Évaluation qualitative avec LLM-as-judge. Optimisation des coûts : caching, modèles légers pour routing, batching. Sécurité : guardrails, sandboxing de tools, validation d'outputs. Gestion de la dérive et maintenance. Stratégies de fallback et human-in-the-loop.
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 entre cette certification et une formation LLM classique ?
Cette certification se concentre spécifiquement sur les systèmes agentiques autonomes, capables de planifier, raisonner et utiliser des outils de manière itérative. Elle va au-delà du simple prompt engineering pour couvrir l'orchestration multi-agents, la gestion de mémoire complexe et les architectures de production. C'est une spécialisation avancée dans un domaine émergent de l'IA.
Quels frameworks sont couverts dans l'examen ?
L'examen couvre principalement LangChain/LangGraph (standard de facto européen et international), ainsi que AutoGPT, CrewAI, et Semantic Kernel. Nous évaluons la compréhension des concepts sous-jacents plutôt que la syntaxe spécifique, permettant d'appliquer les connaissances à tout framework agentique.
Dois-je avoir de l'expérience en Machine Learning ?
Non, cette certification se positionne au niveau applicatif. Une solide expérience en développement Python et une bonne compréhension des APIs de LLMs suffisent. Le focus est sur l'orchestration et l'architecture, pas sur l'entraînement de modèles.
Cette certification est-elle reconnue par les employeurs tech en Europe ?
Absolument. PROVA est la référence européenne pour les certifications IA appliquée, alignée EQF niveau 6 et ESCO. Contrairement aux certifications américaines généralistes, elle valide des compétences précises et actuelles sur les systèmes agentiques, domaine en forte croissance dans l'industrie européenne.
Combien de temps faut-il pour se préparer ?
Avec une expérience en développement IA, comptez 3 à 5 semaines de préparation intensive (20h/semaine). Le parcours LMS PROVA inclut labs pratiques, projets d'agents réels et études de cas d'architecture. Les débutants en IA agentique devraient prévoir 6 à 8 semaines.
Ils se sont certifiés
« Excellente certification pour comprendre les systèmes agentiques en profondeur. Les cas pratiques sur LangGraph m'ont directement servi dans mon projet d'agents de support client. Bien plus concret que les formations américaines généralistes. »
« J'ai passé cette cert après 5 ans de backend classique. La transition vers l'IA agentique est bien guidée, et le niveau technique est élevé sans être inaccessible. Le rapport PROVA DNA m'a aidée à identifier mes points d'amélioration sur l'orchestration multi-agents. »
« Certification exigeante qui valide de vraies compétences pratiques. Le module sur le déploiement et le monitoring en production est particulièrement pertinent. Mon employeur l'a immédiatement reconnue pour mon évolution de carrière. »
Reconnaissance internationale
Couvre des domaines émergents non adressés par les certifications américaines généralistes. Plus technique et spécialisé que les modules IA de AWS ou Azure.
AWS, Azure, Bedrock et Vertex AI sont des marques déposées de leurs propriétaires respectifs. PROVA est indépendant et non affilié à ces entreprises.
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.