Fondamentaux d’une usine logicielle agentique : concevoir vos systèmes multi-agents
Cette formation sur les fondamentaux d’une usine logicielle agentique vous fait entrer dans le détail d’un pipeline d’agents IA en production : architecture superviseur/worker, garde-fous déterministes, artefacts, workflow agentique de bout en bout.
En une demi-journée, alternant théorie et mise en pratique, vous allez :
- Comprendre les enjeux d’un système multi-agents,
- Créer vos premiers agents IA personnalisés et sécurisés,
- Situer le curseur entre automatisation et validation humaine.
INFORMATIONS PRATIQUES
Tous public
Tech, Managers, DSI
Durée
1/2 journée
Format
Sessions individuelles (inter-entreprises) ou pour vos équipes (intra-entreprise)
Lieu
En présentiel (dans vos locaux ou les nôtres) ou en distanciel.
Tarif
495 € HT
Prochaines sessions
Sur Demande
Distanciel / présentiel
Mercredi 18 nov 2026
Présentiel
Les prérequis
- Aucune compétence de développeur n’est exigée, mais une aisance avec les notions de base de l’IA générative (prompt, LLM) et avec le suivi de ticket (Gitlab, Jira ou équivalent) facilite grandement la session.
- Côté technique : un poste avec droits d’installation et accès à un terminal, ainsi qu’une connexion internet stable pour interroger les modèles de langage en ligne — l’usine agentique dépendant directement des performances du fournisseur LLM utilisé.
Vos objectifs pédagogiques
À l’issue de cette formation, vous serez capable de :
- Comprendre l’architecture d’une usine agentique : superviseur, workers, tickets, contexte projet, artefacts.
- Créer votre premier agent IA fonctionnel, capable de réaliser une étape autonome d’un workflow agentique.
- Mettre en place un guard pour sécuriser et valider une étape du pipeline.
- Identifier le rôle de l’humain et les limites de l’automatisation par agents autonomes (validation fonctionnelle, revue de code, gouvernance).
Le programme de cette formation
1. Fondamentaux et archistecture d’une usine agentique
- Comprendre le principe superviseur/worker : deux entités déterministes qui encadrent le travail des agents.
- Maîtriser les notions clés : ticket, contexte projet, manifest d’exécution, artefact.
- Identifier les différents profils d’usine (light, simple, full) selon la complexité du besoin.
- Éviter les erreurs : agent sans cadre, hallucinations, divergence par rapport à votre codebase.
2. Créer votre premier agent IA
- Objectif : concevoir un agent capable de réaliser une étape autonome d’un pipeline (ex. analyse, planification).
- Méthode : cadrage du contexte, des guidelines et du périmètre d’action de l’agent.
- Mise en œuvre concrète : configuration d’un agent sur un cas simple.
- Cas pratique : création et test d’un agent sur un ticket exemple.
3. Mettre en place un agent de contrôle (guard)
- Objectif : sécuriser une étape du pipeline grâce à des critères de validation déterministes.
- Méthode : définition des critères de qualité et du format d’artefact attendu.
- Mise en œuvre concrète : écriture d’un guard sur un artefact concret (ex. fichier de plan).
- Cas pratique : test du guard, gestion des erreurs (relance, correction, remédiation).
4. Comprendre les différents agents du workflow d’une usine agentique
- Objectif : situer les rôles respectifs des étapes dans un workflow agentique complet.
- Méthode : mécanismes d’étapes réutilisables et d’injection de contexte (guidelines, catégories documentaires).
- Mise en œuvre concrète : génération d’un même agent pour plusieurs cibles (Claude, GitHub Copilot, Cursor) à partir d’une source de vérité unique.
- Cas pratique : lecture d’un pipeline complet, du ticket initial jusqu’à la mise en revue (MR).
5. Ateliers pratiques & Mise en application
- Travail concret sur vos outils et votre stack technique.
- Construction d’un pipeline simple d’agents adapté à un cas d’usage réel de votre organisation.
Vos livrables en fin de formation
- Un agent IA fonctionnel créé pendant la formation.
- Un guard prêt à être adapté à votre propre pipeline.
- Une grille de lecture de la place de vos équipes dans une usine agentique (développeur, PO, manager).
Une formation sur mesure pour votre entreprise (sur devis)
Chaque usine agentique est différente : catalogue de profils, étapes custom, niveau de guards. Nous ajustons le programme à l’architecture et aux enjeux réels de vos équipes.
Cadrage stratégique
Un expert Oxyl définit avec vous le périmètre de votre future usine agentique : profils d’usine visés, étapes prioritaires, niveau d’automatisation souhaité.
Audit de maturité individuel
Questionnaire de niveau envoyé en amont, adapté à la maturité IA et aux outils de développement déjà en place dans vos équipes.
Ajustement pédagogique sur mesure
Programme resserré sur les cas d’usage réels des participants : leur stack, leurs guidelines projet, leurs propres tickets.
💡 Pour aller plus loin avant ou après la formation, consultez nos ressources exclusives :
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sur le context engineering
📙 Livre blanc sur le développeur augmenté
📖 Article de blog sur la mémoire d’entreprise
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Questions pratiques sur nos formations IA en entreprise
La formation se déroule-t-elle chez nous ou chez vous ?
Vous choisissez le mode qui convient à vos équipes :
- En présentiel : dans vos locaux ou dans nos bureaux, pour une immersion complète sur votre pipeline et vos outils.
- En distanciel : sans rien perdre de la partie pratique — vous travaillez sur votre environnement technique réel.
Comment est organisée cette demi-journée ?
9h30 – 13h00 (ou 13h30 – 17h00 selon la session). Le format court est volontairement resserré sur l’essentiel : comprendre l’architecture, créer un agent, mettre en place un guard — sans partie théorique superflue.
Peut-on adapter le contenu à notre propre usine agentique ?
Oui, dans le cadre d’une formation sur devis, en deux temps :
- Cadrage stratégique : un échange avec un expert Oxyl permet de fixer les profils d’usine et les étapes prioritaires à couvrir.
- Évaluation des participants : un questionnaire de niveau est envoyé en amont pour ajuster le curseur technique de la session.
Nos données de production sont-elles exposées pendant la formation ?
La sécurité fait partie du programme, pas juste des conditions générales. Nous couvrons les risques concrets liés aux agents IA en production (fuite de données, hallucination, dérive de la codebase) et les guards à mettre en place pour les maîtriser.
L’objectif : que chaque participant reparte capable d’auditer sa propre usine agentique.