[{"data":1,"prerenderedAt":45},["ShallowReactive",2],{"course-agentic-engineering-workflows-agents-et-parallelisation":3,"highlight-python-async def executer_c":44},{"id":4,"name":5,"slug":6,"location":7,"targetAudienceFormatMarkdown":8,"prerequisitesFormatMarkdown":9,"objectivesFormatMarkdown":10,"descriptionFormatMarkdown":11,"teachingMethodsFormatMarkdown":12,"teachingResourcesFormatMarkdown":13,"evaluationMethodsFormatMarkdown":14,"accessibilityFormatMarkdown":15,"accessMethodsFormatMarkdown":16,"minimumParticipants":7,"maximumParticipants":7,"duration":17,"reference":18,"trainerType":7,"updated_at":19,"created_at":20,"price":21,"organizationMode":22,"theme":25,"code":29,"tags":34,"metadata":35},"/api/courses/bc8a89e4-b343-11f1-a993-d8ca06000363","Agentic engineering : workflows, agents et parallélisation","agentic-engineering-workflows-agents-et-parallelisation",null,"Architectes, développeurs confirmés, ingénieurs IA, responsables techniques concevant des systèmes fondés sur des agents.","-   Expérience du développement d'applications intégrant des modèles de langage.","-   concevoir une chaîne d'agents adaptée à un processus métier\n-   choisir entre agent unique outillé et orchestration multi-agents\n-   mettre en œuvre la parallélisation et la gestion des erreurs\n-   instrumenter la chaîne pour en superviser le coût et la fiabilité","--day1--\n\n## Workflows et agents : choisir\n\n-   Workflow déterministe piloté par le code contre agent décidant de sa trajectoire\n-   Patterns de workflow : chaînage, routage, parallélisation, évaluateur-optimiseur\n-   Quand un agent autonome est justifié et quand il ne l'est pas\n-   Coût, latence et prévisibilité comparés des deux approches\n-   Anti-patterns fréquents et conséquences observées\n-   Travaux pratiques : conception de la solution adaptée à trois cas d'usage contrastés\n\n--break--\n\n## Construire un workflow\n\n-   Décomposition d'un processus métier en étapes traitables\n-   Routage conditionnel et aiguillage vers le bon traitement\n-   Validation des sorties intermédiaires avant passage à l'étape suivante\n-   Gestion des erreurs, reprises et chemins de repli\n-   Idempotence et rejeu d'un workflow interrompu\n-   Travaux pratiques : construction d'un workflow complet sur un processus fourni\n\n--day2--\n\n## Parallélisation et orchestration\n\n-   Exécution parallèle : découpage des tâches et agrégation des résultats\n-   Vote et consensus entre plusieurs exécutions pour fiabiliser une réponse\n-   Orchestration hiérarchique : agent coordinateur et agents spécialisés\n-   Partage d'état et de contexte entre agents\n-   Effets de la parallélisation sur le coût et la latence\n-   Travaux pratiques : parallélisation d'un traitement et mesure du gain obtenu\n\n--break--\n\n## Outils et actions\n\n-   Conception d'outils exposés à un agent : périmètre, contrat, description\n-   Qualité des descriptions d'outils et effet direct sur le taux de réussite\n-   Actions réversibles et actions irréversibles : traitement différencié\n-   Droits d'exécution et principe du minimum nécessaire\n-   Retours d'erreur exploitables par l'agent pour se corriger\n-   Travaux pratiques : développement d'un jeu d'outils et mesure du taux de réussite de l'agent\n\n--day3--\n\n## Fiabilité et observabilité\n\n-   Modes de défaillance : boucles, dérive, échec silencieux, action erronée\n-   Critères d'arrêt, budgets d'étapes et limites de coût par exécution\n-   Traçage complet d'une exécution : étapes, appels, décisions, coûts\n-   Rejeu d'une exécution pour analyse\n-   Points de validation humaine et notification\n-   Travaux pratiques : instrumentation d'un système d'agents et analyse d'exécutions en échec\n\n--break--\n\n## Évaluer et industrialiser\n\n-   Jeu d'évaluation pour un système d'agents : cas, critères, mesure\n-   Coût par tâche accomplie et comparaison avec l'alternative\n-   Détection des régressions lors d'un changement de modèle ou de consigne\n-   Déploiement progressif et périmètre restreint en première mise en service\n-   Exploitation : supervision, alertes, intervention humaine\n-   Travaux pratiques : évaluation complète du système construit et plan de mise en service","Présentiel, distanciel, hybride","Les supports pédagogiques sont remis aux stagiaires sous format numérique et/ou papier selon les modalités de la formation.\n\nIls comprennent des supports de cours, des présentations, des fiches pratiques, des études de cas, des exercices applicatifs ainsi que des QCM d’entraînement selon la formation. (adapté au choix du formateur)\n\nLes formations s’appuient sur des moyens techniques adaptés : ordinateurs, logiciels professionnels, connexion internet, écran ou vidéoprojecteur, ainsi que des outils collaboratifs et de visioconférence pour les formations à distance.\n\nL’ensemble des supports pédagogiques est accessible pendant et après la formation afin de favoriser l’appropriation et la mise en pratique des compétences acquises.","En amont de la formation, un recueil des besoins permet de récolter des informations sur le stagiaire et ses attentes. L’évaluation se fait en cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques. En fin de formation, par un questionnaire d’auto-évaluation et/ou un examen.\n\nUn suivi de qualité est effectué grâce à nos sessions en groupe restreint (entre 2 et 9 participants maximum). Le stagiaire émargera par demi-journée et recevra une attestation de formation.","Nous informons l’ensemble de nos clients et stagiaires que nous sommes dans la capacité d’adapter les sessions selon les handicaps et les situations spécifiques. Nous nous engageons à répondre à toutes vos demandes sous un délai de 48h ouvré.","Si l’une de nos formations vous intéresse, contactez-nous au +33 4 93 65 34 24 ou à l’adresse mail contact@m2g-intellect.fr. Selon votre besoin et vos attentes, nous organiserons un échange téléphonique avec le formateur pressenti afin d’adapter la formation et ses modules, puis nous vous adresserons un devis.\n\nLes dates de la formation seront à convenir sous 30 jours maximum.","21.00","L2-ITE-04","2026-09-18T11:42:27+00:00","2026-09-18T11:31:33+00:00","2530.00",{"id":23,"name":24},"/api/organization_mode_types/6","HYBRID",{"id":26,"name":27,"slug":28},"/api/themes/1bfd6e41-c2b0-4813-a29b-c9e1c486b5d0","Intelligence Artificielle","intelligence-artificielle",{"id":30,"label":31,"domain":32},"/api/training_specialities/163","326 - Informatique, traitement de l’information, réseaux de transmission des données",{"label":33},"32 - Communication et information",[],{"desc-accroche":36,"Description":37,"icon-color":38,"icon-name":39,"code-langage":40,"code-snippet":41,"courte-description":42,"titre-accroche":43},"Trois jours pour arbitrer entre agent unique outillé et orchestration multi-agents, mettre en œuvre la parallélisation, la gestion des erreurs et le suivi du coût et de la fiabilité d'une chaîne d'agents métier.","Cette formation de trois jours traite la conception de systèmes d'agents destinés à tenir en production, pas seulement en démonstration. Elle compare le workflow déterministe, l'agent unique outillé et l'orchestration multi-agents, et donne des critères objectifs pour choisir entre ces approches selon la nature du processus métier à automatiser. Les participants mettent en œuvre la parallélisation de sous-tâches, une gestion d'erreurs robuste avec reprise et repli, et une instrumentation permettant de suivre le coût d'inférence et la fiabilité de la chaîne dans le temps. La formation insiste sur les architectures simples qui fonctionnent, plutôt que sur les orchestrations spectaculaires qui échouent en silence. Elle s'adresse aux architectes, développeurs confirmés, ingénieurs IA et responsables techniques concevant des systèmes fondés sur des agents.","#1C7ED6","mdi:sitemap","python","async def executer_chaine(taches):\n    resultats = await asyncio.gather(\n        *(executer_agent(t) for t in taches),\n        return_exceptions=True,\n    )\n    echecs = [r for r in resultats if isinstance(r, Exception)]\n    if echecs:\n        await notifier_supervision(echecs)\n    return [r for r in resultats if not isinstance(r, Exception)]","Conception de systèmes d'agents fiables : orchestration multi-agents, parallélisation, gestion des erreurs et supervision du coût en production.","Concevez des chaînes d'agents fiables : orchestration, parallélisation et gestion des erreurs pour des systèmes qui tiennent en production.","\u003Cpre class=\"hljs\">\u003Ccode class=\"language-python\">\u003Cspan class=\"hljs-keyword\">async\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">def\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-title function_\">executer_chaine\u003C/span>(\u003Cspan class=\"hljs-params\">taches\u003C/span>):\n    resultats = \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">await\u003C/span> asyncio.gather(\n        *(executer_agent(t) \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">for\u003C/span> t \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">in\u003C/span> taches),\n        return_exceptions=\u003Cspan class=\"hljs-literal\">True\u003C/span>,\n    )\n    echecs = [r \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">for\u003C/span> r \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">in\u003C/span> resultats \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">if\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-built_in\">isinstance\u003C/span>(r, Exception)]\n    \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">if\u003C/span> echecs:\n        \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">await\u003C/span> notifier_supervision(echecs)\n    \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">return\u003C/span> [r \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">for\u003C/span> r \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">in\u003C/span> resultats \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">if\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-keyword\">not\u003C/span> \u003Cspan class=\"hljs-built_in\">isinstance\u003C/span>(r, Exception)]\u003C/code>\u003C/pre>",1789740845872]