Workflow IA Automation – Niveau Avancé : Dominez l’automatisation IA : créez vos Super Agents et boostez votre activité pour un impact business

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Prérequis et public ciblé

🧠 Pré-requis :

• Disposer d'une bonne connexion Internet pour les cours en distanciel.
• Être à l'aise avec l'utilisation de base d'un ordinateur (navigation web, applications en ligne).
• Avoir un ordinateur portable (Windows, Mac, Linux).
• Bonne compréhension des workflows d’automatisation et des outils comme Make, Zapier ou N8n.

Objectifs opérationnels et généraux

🎯 Objectifs pédagogiques :

• Comprendre les Super Agents IA et leur valeur business.
• Paramétrer et orchestrer des sous-agents spécialisés.
• Utiliser le prompt engineering pour piloter leurs actions.
• Connecter les workflows via N8n.
• Implémenter un agent hébergé localement ou dans le cloud.
• Mesurer et itérer l'efficacité des agents.

Programme

🎯 Objectifs pédagogiques :

• Comprendre les Super Agents IA et leur valeur business.
• Paramétrer et orchestrer des sous-agents spécialisés.
• Utiliser le prompt engineering pour piloter leurs actions.
• Connecter les workflows via N8n.
• Implémenter un agent hébergé localement ou dans le cloud.
• Mesurer et itérer l'efficacité des agents.

📚 Programme de la formation : 

Introduction à l’IA générative avancée et automatisation :

• Différence entre automatisation classique et intelligence distribuée (multiagents)
• Paradigmes d’outillage (LLMs, API, graphes d’agents)

Module 1 | Super Agent IA – Concepts & Structure :

• Logique de "Super Agent" : tâches, rôles, délégation
• Outils et plateformes : 
     1. N8n (principal)

              2. Autres : LangChain, CrewAI, AgentHub

• Architecture type (inputs, mémoire, outputs)

Module 2 | Créer et configurer les sous-agents IA :

• Définir les rôles (recherche, synthèse, supervision…)
• Concevoir des prompts chaînables
• Scénariser les interactions agent ↔ utilisateur ↔ API
• Utiliser N8n pour : 
   1. Déclenchement par webhook, email, formulaire, événement métier

           2. Appels API (OpenAI, Ollama…)

           3. Stockage (Airtable, Notion, BDD…)

Module 3 | Tester, intégrer et publier votre Super Agent :

• Cas pratique : intégration dans une stack (CRM, Notion…)
• Tests critiques et retours utilisateur
• Versionner et documenter l’agent
• Dashboard supervision & logs (N8n)

Module 4 | Héberger vos agents IA :

• Pourquoi héberger ? (confidentialité, personnalisation, coût)
• Options : 
  1. Ollama (LLM local : Mistral, LLaMA)

          2. LangChain + FastAPI (agent web)

          3. Dockerisation & déploiement (local, cloud, VPS)

• Bonnes pratiques :
  1. Séparation des modules

          2. Variables d’environnement

          3. Monitoring et tests

Module 5 | Super Agent IA – Concepts & Structure

• Identifier d'autres cas à automatiser dans l'entrerpise
• Méthodologie d’audit de processus
• Implémentation progressive
• Orchestration multi-agents + supervision hiérarchique

Moyens pédagogiques

🎯 Objectifs pédagogiques :

• Comprendre les Super Agents IA et leur valeur business.
• Paramétrer et orchestrer des sous-agents spécialisés.
• Utiliser le prompt engineering pour piloter leurs actions.
• Connecter les workflows via N8n.
• Implémenter un agent hébergé localement ou dans le cloud.
• Mesurer et itérer l'efficacité des agents.

📚 Programme de la formation : 

Introduction à l’IA générative avancée et automatisation :

• Différence entre automatisation classique et intelligence distribuée (multiagents)
• Paradigmes d’outillage (LLMs, API, graphes d’agents)

Module 1 | Super Agent IA – Concepts & Structure :

• Logique de "Super Agent" : tâches, rôles, délégation
• Outils et plateformes :         

          1. N8n (principal)

           2. Autres : LangChain, CrewAI, AgentHub

• Architecture type (inputs, mémoire, outputs)

Module 2 | Créer et configurer les sous-agents IA :

• Définir les rôles (recherche, synthèse, supervision…)
• Concevoir des prompts chaînables
• Scénariser les interactions agent ↔ utilisateur ↔ API
• Utiliser N8n pour : 

           1. Déclenchement par webhook, email, formulaire, événement métier

           2. Appels API (OpenAI, Ollama…)

           3. Stockage (Airtable, Notion, BDD…)

Module 3 | Tester, intégrer et publier votre Super Agent :

• Cas pratique : intégration dans une stack (CRM, Notion…)
• Tests critiques et retours utilisateur
• Versionner et documenter l’agent
• Dashboard supervision & logs (N8n)

Module 4 | Héberger vos agents IA :

• Pourquoi héberger ? (confidentialité, personnalisation, coût)
• Options : 

          1. Ollama (LLM local : Mistral, LLaMA)

          2. LangChain + FastAPI (agent web)

          3. Dockerisation & déploiement (local, cloud, VPS)

• Bonnes pratiques :

          1. Séparation des modules          

          2. Variables d’environnement

          3. Monitoring et tests

Module 5 | Super Agent IA – Concepts & Structure

• Identifier d'autres cas à automatiser dans l'entrerpise
• Méthodologie d’audit de processus
• Implémentation progressive
• Orchestration multi-agents + supervision hiérarchique

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