Formation agent IA 2026 : les 8 meilleures pour créer tes agents, avec ou sans code

Deux jours pour concevoir des applications où plusieurs agents IA collaborent. Le programme part des fondamentaux (le LLM comme moteur de l'agent, l'approche ReAct et ses limites), modélise les agents sous forme de graphes avec LangGraph, puis traite la mémoire court et long terme et la validation humaine dans la boucle (Human-in-the-Loop). Viennent ensuite les patrons d'architecture : réseau d'agents, superviseur qui délègue, hiérarchies. Le troisième module porte sur la planification (Plan and Execute, ReWOO, LLMCompiler), le quatrième sur les agents qui se relisent et se corrigent (REFLEXION, Tree of Thoughts, Self-Discover), le dernier sur l'industrialisation, la sécurité et l'AI Act.

Quatre des cinq modules se terminent par une mise en situation : un chatbot avec mémoire et recherche web, deux architectures multi-agents, un système RAG qui évalue ses propres réponses. Le niveau affiché est « perfectionnement » : il faut le cours BI108 d'ib ou une expérience des LLM, et la maîtrise d'un langage comme Python est recommandée. La formation se passe en présentiel ou en classe à distance, en inter (une session ouverte à plusieurs entreprises) ou en intra (une session pour ton équipe seule).

Deux jours (14 h) pour concevoir des agents qui vont chercher l'information avant de répondre. Le cœur du programme, c'est le RAG (Retrieval Augmented Generation : l'agent cherche dans une base de documents puis rédige sa réponse à partir de ce qu'il a trouvé) et ses variantes : RIG, GraphRAG (une base organisée en graphe de connaissances) et StructRAG. Les travaux pratiques portent sur le développement d'un assistant personnalisé et la génération de rapports structurés. Le programme couvre aussi les métriques de performance des agents, la gestion des biais, la confidentialité et la conformité réglementaire.

Le public visé est large (« profils professionnels »), mais les prérequis disent « notions en intelligence artificielle générative » et « connaissances minimales en programmation souhaitées ». La formation existe en inter, en intra et sur mesure, en présentiel dans neuf villes (Paris La Défense, Lyon, Bordeaux, Lille, Nantes, Toulouse…) ou en classe à distance. ORSYS est un organisme de formation installé en France ; vérifie avec ton OPCO (l'organisme qui gère les fonds formation de ta branche) la prise en charge au titre du plan de développement des compétences.

Quatre semaines, quatre modules de 10 h et un projet livré pour ton entreprise. Le premier module explique ce qu'un LLM peut faire et ne pas faire, aborde la gouvernance et le RGPD, puis fait construire un premier agent sur Dust (une plateforme française d'agents IA). Le deuxième automatise des workflows avec Make et n8n, jusqu'au nœud Agent IA. Le troisième construit un agent qui exploite plusieurs sources grâce au protocole MCP (Model Context Protocol, la norme qui permet à un agent de se brancher sur tes outils). Le dernier traite la maintenance, les KPI d'impact métier et la documentation du projet.

Le rythme est d'environ 10 h par semaine : 8 h d'e-learning en autonomie et 2 h de masterclass avec un formateur, soit 8 h de direct sur le parcours. Les promotions comptent 15 places au plus. La formation se finance par l'OPCO de ton entreprise ou par France Travail si tu es demandeur d'emploi, et peut se payer en plusieurs fois. DataBird l'annonce aussi « éligible CPF », sans nommer la certification visée : vérifie la fiche sur Mon Compte Formation avant de compter sur ton CPF. Elle donne une attestation DataBird, pas une certification inscrite chez France Compétences.

60 h pour concevoir, déployer et faire évoluer ton propre agent IA. Le parcours commence par 10 h de ressources à lire avant le premier jour (les outils d'IA générative, ChatGPT, Notion, Zapier), puis enchaîne cinq modules : découverte de l'automatisation et du no-code, création d'un premier agent sur n8n, Claude Cowork et MCP, orchestration de plusieurs agents, et un cas final présenté devant un jury.

Deux formats : trois semaines avec trois jours de présentiel sur le campus de Paris et de l'e-learning, ou cinq semaines à distance avec des lives le mardi soir et le premier et le dernier jour en présentiel (ou à distance). La formation prépare le bloc de compétences RNCP41143BC02 « Développer des solutions digitales répondant aux besoins du client grâce aux outils et technologies no code », dont le certificateur est Lion, évalué par une mise en situation professionnelle. Lion annonce un financement par le CPF, l'OPCO, France Travail ou l'entreprise. Prérequis : au moins deux ans d'expérience dans le marketing digital, la gestion de projets numériques ou l'analyse de données.

Deux jours pour passer du prompt à de vrais systèmes d'agents. Le programme commence par cadrer la notion d'agent (perception, raisonnement, action, boucle de retour) et par un atelier où chacun identifie trois cas d'usage dans son entreprise. Il traite ensuite l'architecture d'un agent (modèle, instructions, outils, mémoire, état, contrôles), les approches ReAct et Plan & Execute, et la connexion de l'agent à des API et à des données.

La partie pratique fait construire un agent avec LangChain et LangGraph, puis fait orchestrer plusieurs agents avec CrewAI et AutoGen, pour comparer les frameworks selon le cas d'usage. Viennent la mémoire (conversationnelle, persistante, vectorielle), le RAG, l'évaluation (scénarios de test, suivi des tokens, de la latence et des coûts), la sécurité (prompt injection, principe du moindre privilège) et un projet fil rouge sur un cas professionnel. Le public visé est technique : maîtrise de Python, des API REST et du JSON, et chaque participant doit disposer des accès aux modèles de langage utilisés en TP. La formation donne une attestation individuelle de formation ou un certificat de réalisation.

Deux jours pour passer du LLM à l'agent. Le programme commence par une question que peu de formations posent : quand faut-il créer un agent, et quand un simple prompt ou un humain suffit ? Il analyse l'écart entre les preuves de concept et le déploiement réel, et les causes d'échec des projets d'agents. Il présente ensuite les quatre composants d'un agent, le rôle du prompt (cadre, règles, format), et une méthode de cadrage, l'Agent Canvas.

La partie pratique fait construire un agent de tri de tickets : prompt structuré, règles métier, sortie en JSON (un format de données que les autres outils savent lire), pour l'intégrer ensuite dans un processus. La formation existe en inter, en intra et sur mesure, en présentiel ou à distance, et s'adresse aux professionnels qui veulent intégrer un agent à leurs processus métier, sans compétence en développement ; une connaissance des LLM et de l'IA générative est recommandée.

75 h pour poser les bases de l'AI Engineering : programmer en Python, intégrer des modèles d'IA générative dans une application, et concevoir des agents, des pipelines et des workflows pour automatiser des processus. Le parcours suit quatre modules (Python pour l'AI Engineering, LLM et agents IA, applications et pipelines d'IA, projet final) et se valide par une attestation de réussite.

Deux rythmes : deux semaines à temps plein, du lundi au vendredi de 9h30 à 18h, en ligne ou sur l'un des 14 campus en France et en Europe, ou six semaines à temps partiel en ligne, environ 2 h par jour. Aucun prérequis technique, mais les cours écrits, exercices et projets sont en anglais (niveau B1 à B2 demandé), les cours étant donnés en français. Le prix comprend le suivi par les professeurs, un coaching carrière et l'accès à vie aux cours.

Trois jours sur le campus de Lyon pour comprendre l'IA générative, de la génération de textes et d'images jusqu'à l'automatisation et aux systèmes agentiques, puis construire des solutions business qui intègrent l'automatisation et les agents. Le programme couvre les LLM, les workflows automatisés, les agents, le RAG et les enjeux éthiques (biais, désinformation, efficacité énergétique), avec un projet fil rouge.

Aucun prérequis : la formation s'adresse en priorité aux professionnels qui prennent des décisions sur des solutions d'IA et à ceux qui veulent déployer l'IA générative dans leur entreprise. Elle se tient en présentiel de 9h à 17h30, peut se faire en intra, n'est pas éligible au CPF, et peut être financée par l'OPCO.