En ligne ou sur site, les formations en présentiel à l'Agentic AI permettent, grâce à des pratiques interactives et manuelles, de démontrer comment utiliser des systèmes de prise de décision autonomes pour automatiser des tâches, prendre des décisions fondées sur les données et optimiser les processus métier.
La formation Agentic AI est disponible sous forme de « formation en ligne en direct » ou de « formation sur site en direct ». La formation en ligne en direct (également appelée « formation à distance en direct ») est dispensée via un bureau à distance interactif. La formation sur site en direct peut être organisée sur les lieux du client dans Liège ou dans les centres de formation professionnels de NobleProg à Liège.
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Liège, Place des Guillemins
NobleProg Liège, 2 Place des Guillemins, Liège, belgium, 4000
Liège
Liège est le chef-lieu de la province de Liège et la capitale économique de la Wallonie. Par le nombre d'habitants, c'est la première agglomération wallonne, la troisième agglomération de Belgique après Bruxelles et Anvers et la quatrième commune après Anvers, Gand et Charleroi. Liège a longtemps été une grande ville industrielle mais dès les années 1960, elle subit un long déclin, les usines devenant vétustes. Liège mise également beaucoup sur les transports et la multi-modalité. Liège est un pôle économique important avec son port autonome, le deuxième port intérieur d'Europe de l'Ouest et son aéroport spécialisé dans le fret. De fait, la ville reste la capitale économique de la Wallonie.
L'IA générative et l'IA agentique sont deux paradigmes puissants qui entraînent la prochaine vague d'automatisation et d'intelligence — l'une se concentrant sur la génération de contenu, l'autre sur un comportement autonome et guidé par des objectifs.
Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux professionnels du domaine de l'IA et aux experts techniques de niveau intermédiaire souhaitant comprendre comment concevoir, évaluer et intégrer des solutions basées sur l'IA générative et l'IA agentique dans des applications concrètes.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre l'architecture et les capacités des systèmes d'IA générative.
Explorer l'émergence des agents IA autonomes et leur façon d'étendre les grands modèles de langage (LLM).
Utiliser l'ingénierie des prompts et des intégrations d'outils pour des déploiements pratiques.
Comparer les modèles, les outils et les techniques afin de procéder à un déploiement responsable.
Format de la formation
Conférence interactive et discussion.
Manipulation pratique d'outils d'IA générative et agentique dans des scénarios réels.
Exercices guidés axés sur la génération de contenu et les workflows autonomes.
Options de personnalisation de la formation
Pour demander une formation personnalisée sur ce sujet, veuillez nous contacter afin de coordonner les modalités.
L'IA agentique est une catégorie émergente de systèmes capables de prendre des décisions autonomes, d'exécuter des tâches et d'orchestrer des workflows.
Cette formation en direct, dispensée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant comprendre comment l'IA agentique transformera les flux de travail organisationnels, les stratégies de talent et la conception des postes.
À l'issue de la formation, les participants seront capables de :
Évaluer les capacités et les limites de l'IA agentique dans un contexte d'entreprise.
Identifier les opportunités d'automatisation, d'augmentation et de refonte des tâches.
Évaluer les implications en matière de main-d'œuvre et élaborer des stratégies d'adoption responsables.
Planifier des cadres de gouvernance pour un déploiement d'IA sûr, transparent et conforme.
Format de la formation
Conférence interactive et discussion.
Exercices pratiques et analyse basée sur des scénarios.
Exploration pratique des workflows agents dans un environnement guidé.
Options de personnalisation de la formation
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.
Le Bootcamp Pratique sur l'IA Agentique est un cours intensif et axé sur des projets, conçu pour permettre aux participants d'acquérir une expérience pratique dans la conception, le développement et le déploiement d'agents IA autonomes en utilisant Python. À travers cinq projets de complexité progressive, les participants exploreront les modèles de conception agentiques, les workflows de prompts, l'orchestration d'API et des scénarios d'intégration concrets.
Cette formation en direct, dirigée par un instructeur (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant passer rapidement de la théorie à la mise en œuvre en développant des prototypes fonctionnels d'applications d'IA agentique.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les architectures de l'IA agentique et les principes de conception clés.
Développer, tester et déployer plusieurs applications basées sur des agents en Python.
Intégrer des agents avec des outils externes, des API et des bases de données.
Optimiser les prompts et les workflows pour améliorer les performances et la fiabilité.
Appliquer les meilleures pratiques en matière de surveillance, de versioning et de mise à l'échelle des systèmes d'agents.
Format du cours
Cours interactifs et sessions de codage guidées.
Développement et débogage de projets en situation réelle.
Démonstration en direct du déploiement complet d'un agent.
Options de personnalisation du cours
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Le cours « Agents légers et edge » est une formation pratique axée sur le déploiement de charges de travail agentic sur des appareils aux ressources limitées. Les participants apprennent à concevoir, optimiser et gérer des agents légers capables d'effectuer un raisonnement et une inférence locale, améliorant ainsi la rapidité, la confidentialité et la fiabilité dans les environnements distribués. Le cours met l'accent sur le réglage des performances, la conception à faible latence et l'intégration matériel-logiciel.
Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant implémenter et optimiser des systèmes agentic sur l'appareil à l'aide de Python et de frameworks edge AI.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre l'architecture et les défis liés à l'exécution de l'IA agentic sur des appareils edge.
Concevoir des boucles d'agents légères adaptées aux environnements contraints.
Implémenter l'inférence locale en utilisant TensorFlow Lite, PyTorch Mobile et ONNX.
Intégrer les agents avec des capteurs, des actionneurs et des plateformes IoT.
Optimiser les performances, la consommation d'énergie et la latence pour un fonctionnement en temps réel.
Format du cours
Conférence interactive et démonstrations pratiques.
Développement pratique dans des environnements locaux ou simulés.
Apprentissage basé sur des projets et exercices d'implémentation guidés.
Options de personnalisation du cours
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L'IA agentique désigne des systèmes capables d'agir de manière autonome pour atteindre des objectifs, en intégrant le raisonnement, la mémoire et l'utilisation d'outils. Ce cours propose une introduction structurée aux concepts de l'IA agentique, en se concentrant sur l'ingénierie des prompts, les modèles d'architecture et les pratiques d'utilisation responsable. Les participants acquerront des connaissances fondamentales pour construire, guider et déployer des agents de manière efficace et sécurisée.
Cette formation en direct, encadrée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau débutant à intermédiaire souhaitant comprendre comment concevoir, utiliser des prompts et gérer des systèmes agentiques responsables à l'aide de frameworks et d'exemples pratiques.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Expliquer les principes fondamentaux et le cycle de vie des systèmes d'IA agentique.
Appliquer des techniques d'ingénierie des prompts pour achever des tâches efficacement.
Concevoir des workflows d'agents simples utilisant l'accès aux outils et la logique décisionnelle.
Intégrer les considérations de sécurité, de gouvernance et d'utilisation responsable dans les agents IA.
Construire un prototype d'agent en utilisant des frameworks open source et Python.
Format du cours
Conférence interactive et démonstration guidée.
Exercices pratiques et pratique du codage.
Discussions collaboratives et activités basées sur des études de cas.
Options de personnalisation du cours
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L'IA Agenticielle pour l'Automatisation des Entreprises est un cours pratique conçu pour enseigner aux participants comment concevoir, intégrer et mettre à l'échelle des agents alimentés par l'IA pour des processus métier réels. Le cours se concentre sur la cartographie des opportunités d'automatisation, l'intégration d'outils et la création de cas d'usage concrets dans les workflows de service client, de chaîne logistique et de marketing.
Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant mettre en œuvre une automatisation alimentée par l'IA en utilisant des approches no-code, low-code et basées sur Python.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Identifier les domaines clés où l'IA agenticielle peut optimiser l'efficacité des processus et stimuler l'innovation.
Cartographier les workflows adaptés à l'intégration d'agents IA.
Mettre en place l'automatisation via des API et des outils d'orchestration.
Intégrer des modèles d'IA dans des scénarios métier réels avec un impact mesurable.
Développer des structures de gouvernance et de surveillance pour les opérations pilotées par l'IA.
Format du cours
Conférences interactives et démonstrations pratiques.
Exercices pratiques et projets guidés.
Implémentation en direct dans un environnement de laboratoire d'automatisation (sandbox).
Options de personnalisation du cours
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Ce cours explore la conception, la coordination et l'implémentation de systèmes multi-agents (SMA) en utilisant Python. Les participants apprendront à construire des agents capables de communiquer, de collaborer et de s'adapter pour atteindre des objectifs communs dans des environnements complexes et dynamiques.
Cette formation en direct, dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant concevoir et implémenter des systèmes multi-agents pour l'automatisation intelligente, la simulation et les applications de prise de décision.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre l'architecture et les principes des systèmes multi-agents.
Développer des agents capables de communication, de coordination et de négociation.
Implémenter des environnements distribués pour les interactions entre agents.
Appliquer l'apprentissage par renforcement et la planification dans des contextes multi-agents.
Simuler des comportements d'agents coopératifs et compétitifs.
Concevoir des flux de travail hybrides combinant humains et agents intelligents.
Format de la formation
Cours magistraux dirigés par un instructeur et démonstrations en direct.
Exercices pratiques utilisant des frameworks d'agents open source.
Projet de groupe appliqué simulant un scénario multi-agents.
Options de personnalisation de la formation
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Ce cours explore les principes et la mise en œuvre de l'apprentissage par renforcement (RL) et de la prise de décision séquentielle tels qu'ils s'appliquent aux systèmes d'IA agentique. Les participants apprendront à concevoir, former et évaluer des agents qui interagissent de manière dynamique avec leur environnement afin d'atteindre des objectifs à long terme grâce à l'apprentissage et l'adaptation.
Cette formation animée par un instructeur, disponible en ligne ou sur site, s'adresse aux ingénieurs et chercheurs de niveau avancé souhaitant intégrer des algorithmes d'apprentissage par renforcement et de planification dans des systèmes agentiques pour l'automatisation, la robotique et le raisonnement adaptatif.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les fondements mathématiques de l'apprentissage par renforcement et de la prise de décision.
Mettre en œuvre des algorithmes RL clés tels que DQN, PPO et A3C en utilisant Python et PyTorch.
Modéliser des environnements avec OpenAI Gym et concevoir des scénarios de simulation personnalisés.
Former, évaluer et déboguer des agents pour des tâches de contrôle continu et discret.
Appliquer des techniques d'apprentissage par renforcement à des cas d'utilisation de l'IA agentique en robotique et planification.
Équilibrer l'exploration, l'exploitation et les contraintes de sécurité lors du déploiement en conditions réelles.
Format du cours
Cours magistraux animés par l'instructeur et démonstrations de codage en direct.
Exercices pratiques utilisant des frameworks open-source et des environnements de simulation.
Projet d'application intégrant la prise de décision dans un système d'IA agentique.
Options de personnalisation du cours
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Ce cours se concentre sur l'extension, l'exploitation et la gestion des systèmes d'IA agents dans des environnements de production, en mettant l'accent sur la fiabilité, l'observabilité et l'efficacité des coûts.
Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un formateur, s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant concevoir des pipelines résilients, observables et optimisés en termes de coûts pour des systèmes agents à grande échelle.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Concevoir des architectures évolutives pour les charges de travail d'IA agents.
Mettre en œuvre des cadres d'observabilité et de surveillance adaptés au comportement et aux interactions des agents.
Appliquer des techniques de réglage des performances et d'optimisation des ressources pour les processus d'agents à longue durée d'exécution.
Contrôler les coûts et prévenir la prolifération des agents (« agent sprawl ») par la politique, l'orchestration et l'automatisation.
Intégrer les bonnes pratiques MLOps pour le déploiement continu, la gestion des versions et le retour en arrière des services agents.
Format du cours
Sessions pratiques axées sur l'ingénierie, avec des exemples d'infrastructures en direct.
Discussions interactives sur les compromis architecturaux et les défis d'observabilité.
Exercice final : déploiement et surveillance d'un système agent de qualité production avec contrôle des coûts.
Options de personnalisation du cours
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WrenAI permet aux organisations de dépasser les tableaux de bord statiques pour aller vers l'analytique conversationnelle et la BI générative intégrée. Cette transition nécessite une planification minutieuse de l'adoption, la migration des actifs et des pratiques efficaces de gestion du changement.
Cette formation en direct dispensée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels du niveau intermédiaire de la BI et des plateformes de données qui souhaitent moderniser leurs systèmes BI hérités grâce à WrenAI.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Évaluer les environnements BI hérités et identifier les opportunités de modernisation.
Planifier et exécuter la migration des tableaux de bord statiques vers WrenAI.
Adopter l'analytique conversationnelle et les capacités de GenBI intégrée.
Piloter la gestion du changement organisationnel pour la modernisation de la BI.
Format du cours
Cours interactif et discussion.
Exercices pratiques sur la planification de la migration et de l'adoption.
Laboratoires pratiques sur l'analytique conversationnelle et la GenBI intégrée.
Options de personnalisation du cours
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Ce cours couvre la gouvernance, la gestion des identités et les tests adversariaux pour les systèmes d'IA agentic, en se concentrant sur les modèles de déploiement adaptés aux entreprises et les techniques pratiques de test d'intrusion (red-teaming).
Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, s'adresse aux praticiens de niveau avancé souhaitant concevoir, sécuriser et évaluer des systèmes d'IA basés sur des agents dans des environnements de production.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Définir des modèles et des politiques de gouvernance pour des déploiements d'IA agentic sécurisés.
Concevoir des flux d'identité et d'authentification pour les agents non-humains, en appliquant le principe du moindre privilège.
Mettre en œuvre des contrôles d'accès, des traces d'audit et de l'observabilité adaptés aux agents autonomes.
Planifier et exécuter des exercices de test d'intrusion pour identifier les abus, les chemins d'escalade et les risques d'exfiltration de données.
Atténuer les menaces courantes pesant sur les systèmes agentic grâce à des politiques, des contrôles techniques et de la surveillance.
Format du cours
Conférences interactives et ateliers de modélisation des menaces.
Travaux pratiques : provisionnement des identités, application des politiques et simulation d'adversaires.
Exercices de test d'intrusion (red-team/blue-team) et évaluation finale.
Options de personnalisation du cours
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Python est le langage central qui permet le développement et l'orchestration d'agents d'IA autonomes. Ce cours se concentre sur la mise en œuvre pratique à l'aide de SDK et de frameworks modernes tels que LangChain et AutoGen afin de créer, connecter et gérer les flux de travail des agents.
Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs backend de niveau intermédiaire, aux ingénieurs plateforme et aux ingénieurs ML qui souhaitent implémenter et orchestrer des agents autonomes en utilisant les outils et les API de Python.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Configurer et paramétrer des environnements Python pour des systèmes agentiques.
Utiliser des SDK d'agents populaires comme LangChain et AutoGen pour créer des agents fonctionnels.
Intégrer des outils et des API afin d'étendre les capacités des agents.
Orchestrer des flux de travail multi-agents et des schémas de communication.
Appliquer les meilleures pratiques pour le débogage, les tests et la maintenance des bases de code agentiques.
Format du cours
Cours interactif et discussions.
Exercices de programmation pratiques et démonstrations en direct.
Projets concrets mettant en œuvre des flux de travail d'agents de bout en bout.
Options de personnalisation du cours
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WrenAI permet aux équipes financières de modéliser des KPI, d'intégrer des métriques standardisées et de concevoir des tableaux de bord conformes aux exigences réglementaires et aux normes d'audit.
Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, s'adresse aux professionnels des finances de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent utiliser WrenAI pour créer des modèles de données financières conformes et des tableaux de bord supportant la prise de décision et la gestion des risques.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Modéliser des KPI financiers et des métriques dans WrenAI.
Construire des tableaux de bord alignés sur les exigences réglementaires et d'audit.
Intégrer WrenAI aux sources de données financières pour des rapports en temps réel.
Appliquer les meilleures pratiques en matière d'analytique financière et de surveillance des risques.
Format du cours
Conférence interactive et discussions.
Exercices pratiques sur des modèles de données financières.
Travaux pratiques concrets sur la conception de tableaux de bord et les rapports de conformité.
Options de personnalisation du cours
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Ce cours enseigne des techniques d'ingénierie pratiques pour concevoir, développer, tester et déployer des systèmes agents (autonomes) à l'aide de Python. Il couvre la boucle agent, les intégrations d'outils, la gestion de la mémoire et de l'état, les modèles d'orchestration, les contrôles de sécurité et les considérations liées à la production.
Ce cours dirigé par un formateur, en direct (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs ML de niveau intermédiaire à avancé, aux développeurs IA et aux ingénieurs logiciels souhaitant construire des agents autonomes robustes et prêts pour la production en utilisant Python.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Concevoir et implémenter la boucle agent et les flux de prise de décision.
Intégrer des outils externes et des API pour étendre les capacités des agents.
Implémenter des architectures de mémoire à court et long terme pour les agents.
Coordonner les orchestrations multi-étapes et la compositabilité des agents.
Appliquer les meilleures pratiques en matière de sécurité, de contrôle d'accès et d'observabilité pour les agents déployés.
Format du cours
Conférence interactive et discussion.
Travaux pratiques sur la construction d'agents avec Python et des SDK populaires.
Exercices basés sur des projets produisant des prototypes déployables.
Options de personnalisation du cours
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WrenAI permet la génération de requêtes SQL à partir de langage naturel et offre des analyses alimentées par l'IA, rendant l'accès aux données plus rapide et plus intuitif. Pour une utilisation en entreprise, les pratiques d'assurance qualité et d'observabilité sont essentielles pour garantir l'exactitude, la fiabilité et la conformité.
Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, s'adresse aux professionnels avancés des données et de l'analyse souhaitant évaluer la précision des requêtes, appliquer l'ajustement des prompts et mettre en œuvre des pratiques d'observabilité pour surveiller WrenAI en production.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Évaluer l'exactitude et la fiabilité des sorties NL vers SQL.
Appliquer des techniques d'ajustement des prompts pour améliorer les performances.
Surveiller la dérive et le comportement des requêtes au fil du temps.
Instrumenter WrenAI avec des frameworks de journalisation et d'observabilité.
Format de la formation
Conférence interactive et discussion.
Exercices pratiques avec des techniques d'évaluation et d'ajustement.
Labs pratiques sur les intégrations d'observabilité et de surveillance.
Options de personnalisation de la formation
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L'IA Agentic est une approche où les systèmes d'IA planifient, raisonnent et utilisent des outils pour atteindre des objectifs dans des contraintes définies.
Cette formation pratique, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux équipes de santé et de données de niveau intermédiaire souhaitant concevoir, évaluer et gouverner des solutions d'IA agentic pour des cas d'usage cliniques et opérationnels.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Expliquer les concepts et les contraintes de l'IA agentic dans le contexte de la santé.
Concevoir des flux de travail d'agents sûrs intégrant planification, mémoire et utilisation d'outils.
Développer des agents enrichis par la recherche (RAG) à partir de documents cliniques et de bases de connaissances.
Évaluer, surveiller et gouverner le comportement des agents grâce à des garde-fous et des contrôles avec intervention humaine.
Format du cours
Conférence interactive et discussion facilitée.
Laboratoires guidés et explications de code dans un environnement de type bac à sable (sandbox).
Exercices basés sur des scénarios portant sur la sécurité, l'évaluation et la gouvernance.
Options de personnalisation du cours
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WrenAI est une plateforme analytique propulsée par l'IA, conçue pour connecter les données, modéliser les insights et générer des tableaux de bord. Dans les environnements d'entreprise, une gouvernance et une sécurité robustes sont essentielles pour garantir une adoption sûre et conforme aux réglementations.
Cette formation en direct dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de l'entreprise de niveau avancé souhaitant mettre en œuvre des modèles de gouvernance, de conformité et de sécurité pour WrenAI à grande échelle.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Concevoir et implémenter des modèles de gestion des autorisations dans WrenAI.
Appliquer des pratiques de traçabilité et de surveillance pour assurer la conformité.
Configurer des environnements sécurisés avec des contrôles de niveau entreprise.
Déployer WrenAI en toute sécurité au sein de grandes organisations.
Format du cours
Conférences interactives et échanges.
Travaux pratiques sur les configurations de gouvernance et de sécurité.
Exercices pratiques simulant des scénarios de déploiement en entreprise.
Options de personnalisation du cours
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Cette formation en direct dirigée par un formateur à Liège (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux développeurs IA et aux spécialistes de l'automatisation de niveau intermédiaire souhaitant intégrer des capacités agentic dans des applications alimentées par l'IA.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les principes de l'IA agentic et de la prise de décision autonome.
Mettre en œuvre des agents IA axés sur les objectifs avec des techniques d'auto-optimisation.
Intégrer la collaboration multi-agents pour la résolution complexe de problèmes.
Améliorer l'interaction IA-humain via des expériences utilisateur adaptatives.
Déployer des modèles d'IA agentic dans des applications réelles.
Les feuilles de calcul WrenAI et la bibliothèque de métriques permettent un reporting rapide grâce à des flux de travail de feuilles de calcul alimentés par l'IA et une bibliothèque de métriques commerciales prédéfinies et interplateformes.
Cette formation en présentiel ou en ligne, encadrée par un instructeur, s'adresse aux professionnels de l'opérationnel de niveau débutant à intermédiaire souhaitant accélérer le reporting et l'analyse à l'aide des feuilles de calcul WrenAI et de la bibliothèque de métriques.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Créer des feuilles de calcul alimentées par l'IA pour l'analyse de données et le reporting.
Exploiter la bibliothèque de métriques WrenAI pour des indicateurs clés de performance (KPI) standardisés.
Connecter les feuilles de calcul à plusieurs sources de données pour des mises à jour en temps réel.
Créer des flux de travail automatisés pour rationaliser le reporting opérationnel.
Format du cours
Cours interactif et discussions.
Pratique de la création de feuilles de calcul avec WrenAI.
Exercices pratiques sur les métriques et le reporting des KPI.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'organiser les détails.
Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur à Liège, s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant développer et optimiser des systèmes multi-agents à l'aide de frameworks d'IA agentique.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes de l'IA agentique dans les environnements multi-agents.
Développer des agents pilotés par l'IA capables d'interactions autonomes.
Implémenter l'apprentissage par renforcement pour un comportement adaptatif de l'IA.
Optimiser la collaboration et la compétition entre agents.
Appliquer l'IA agentique à la robotique, au jeu vidéo et à l'automatisation des entreprises.
L'API WrenAI est une interface puissante permettant de générer des requêtes SQL à partir de langage naturel, de créer des applications personnalisées et d'intégrer des graphiques dans des plateformes internes.
Cette formation en direct animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs de niveau intermédiaire souhaitant utiliser l'API WrenAI pour des applications pratiques, notamment la génération de SQL, la visualisation et l'intégration d'applications.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Authentifier et connecter des applications à l'API WrenAI.
Générer des requêtes SQL à partir d'entrées en langage naturel.
Créer et intégrer des graphiques à l'aide des points de terminaison (endpoints) de l'API.
Intégrer WrenAI dans les systèmes backend et les outils internes.
Format de la formation
Conférence interactive et discussions.
Exercices pratiques avec des appels API et des intégrations.
Projets concrets reliant des applications, des graphiques et des pipelines de données.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.
Cette formation en présentiel ou en ligne, dirigée par un formateur expert, s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant exploiter l'IA agentique pour l'automatisation à l'échelle de l'entreprise et l'adoption stratégique de l'IA.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre le rôle de l'IA agentique dans les applications d'entreprise.
Intégrer des agents IA autonomes avec les systèmes d'entreprise.
Optimiser les flux de travail pilotés par l'IA pour garantir évolutivité et efficacité.
Garantir la conformité, la sécurité et la gouvernance dans l'automatisation par l'IA.
Développer des stratégies commerciales pilotées par l'IA pour la transformation digitale.
WrenAI Cloud est une plateforme moderne permettant de connecter des sources de données, de modéliser les données et de créer des tableaux de bord interactifs.
Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux professionnels des données de niveau débutant à intermédiaire souhaitant apprendre à configurer WrenAI Cloud, à modéliser les données et à visualiser les informations dans des tableaux de bord.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Configurer et paramétrer des environnements WrenAI Cloud.
Connecter WrenAI Cloud à plusieurs sources de données.
Modéliser les données et définir les relations pour l'analyse.
Créer des tableaux de bord interactifs pour obtenir des informations métier.
Format de la formation
Cours interactif et discussions.
Configuration pratique de la plateforme cloud et modélisation des données.
Exercices pratiques de création de tableaux de bord et de visualisation.
Options de personnalisation de la formation
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en convenir.
Cette formation pratique animée par un formateur à Liège (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant exploiter l'IA agentique pour la prise de décision dans des scénarios commerciaux et techniques complexes.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes de la prise de décision autonome en IA.
Concevoir et implémenter des agents IA fonctionnant avec une intervention humaine minimale.
Intégrer l'IA agentique dans les flux de travail d'automatisation et les systèmes d'entreprise.
Optimiser les processus décisionnels pilotés par l'IA pour améliorer l'efficacité et l'évolutivité.
Garantir la conformité, la sécurité et le respect des considérations éthiques dans l'autonomie des IA.
WrenAI est un outil BI (Business Intelligence) open source de génération qui permet la conversion du langage naturel en SQL et la modélisation des données sémantiques.
Cette formation en direct, dispensée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs de données, ingénieurs analytiques et ingénieurs ML avancés qui souhaitent construire des couches sémantiques robustes, ajuster les invites et garantir une génération fiable de SQL.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Implémenter des modèles sémantiques pour des définitions de métriques cohérentes entre les équipes.
Optimiser les performances de la génération de SQL à partir de texte pour l'exactitude et l'évolutivité.
Configurer et appliquer des garde-fous pour éviter les requêtes invalides ou risquées.
Intégrer WrenAI OSS dans les pipelines de données et les flux de travail analytiques.
Format de la formation
Cours interactif et discussions.
Nombreux exercices et pratique.
Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de la formation
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Cette formation en direct, dispensée par un formateur à Liège (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs en IA, aux chercheurs en apprentissage automatique et aux développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent concevoir et mettre en œuvre des systèmes d'IA agentique dans des applications concrètes.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les principes fondamentaux des systèmes d'IA agentique.
Mettre en œuvre des agents d'IA capables de raisonnement et d'action autonomes.
Intégrer l'IA agentique aux APIs et aux services tiers.
Optimiser les interactions entre plusieurs agents pour des tâches complexes.
Aborder les défis éthiques, sécuritaires et de scalabilité propres à l'IA agentique.
WrenAI permet aux fournisseurs de solutions SaaS d'intégrer directement l'intelligence business générative (GenBI) dans leurs produits destinés aux clients. Ce cours fournit aux équipes SaaS les compétences nécessaires pour intégrer WrenAI via son API intégrée, configurer des analyses en marque blanche et gérer des déploiements multi-locataires.
Ce cours en présentiel ou en ligne, animé par un formateur, s'adresse aux chefs de produit SaaS de niveau intermédiaire à avancé, aux ingénieurs données et aux développeurs full-stack souhaitant déployer WrenAI en tant que solution d'analyse intégrée dans des environnements SaaS.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Intégrer WrenAI via l'API intégrée pour des applications orientées clients.
Mettre en œuvre une business intelligence conversationnelle en marque blanche avec personnalisation et branding.
Concevoir des déploiements multi-locataires sécurisés et évolutifs.
Surveiller l'utilisation, optimiser les performances et garantir la conformité dans les environnements SaaS.
Format du cours
Cours interactif et échanges.
Pratiques sur ordinateur utilisant l'API intégrée de WrenAI.
Atelier : concevoir et déployer une fonctionnalité d'analyse en marque blanche pour un cas d'usage SaaS.
Options de personnalisation du cours
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Cette formation en direct, animée par un formateur, se déroule à Liège (en ligne ou sur site) et s'adresse aux professionnels débutants souhaitant comprendre les principes fondamentaux de l'IA agentique, ses capacités et son impact potentiel sur les secteurs d'activité.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les principes fondamentaux de l'IA agentique.
Distinguer l'IA traditionnelle des agents d'IA autonomes.
Explorer des applications concrètes de l'IA agentique dans divers secteurs.
Évaluer les avantages et les défis du déploiement de systèmes d'IA autonomes.
Analyser les considérations éthiques et sécuritaires liées à l'IA agentique.
WrenAI est une plateforme d'analyse conversationnelle qui transforme les requêtes en langage naturel en analyses fiables, permettant aux équipes non techniques de générer des insights rapidement et de manière cohérente.
Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux chefs de produit, analystes et champions de données de niveau intermédiaire souhaitant adopter l'analyse conversationnelle et mettre en place des capacités de BI en libre-service avec WrenAI.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Concevoir des workflows d'analyse conversationnelle qui mettent en lumière des insights produits fiables.
Créer et maintenir une couche de métriques standardisée pour un reporting cohérent.
Utiliser efficacement les fonctionnalités de langage naturel vers SQL pour répondre aux questions produits.
Intégrer des tableaux de bord en libre-service pilotés par WrenAI et des garde-fous dans les workflows produits.
Format du cours
Cours interactif et discussions.
Travaux pratiques avec Wren AI et jeux de données d'exemple.
Atelier : construction d'un tableau de bord en libre-service et d'un ensemble de requêtes conversationnelles.
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Les agents IA évoluent de démonstrations de recherche vers des systèmes de production autonomes agissant sur des workflows axés sur le texte, l'image, la parole et les outils. Cette montée en compétence exige une rigueur d'ingénierie accrue, une robustesse face aux attaques adversaires et une responsabilité réglementaire stricte. Cette formation dirigée par un expert accompagne les praticiens expérimentés tout au long du cycle de vie de l'agent, de l'architecture de systèmes mono-agent et multi-agents à l'intégration de la perception multi-modale et à l'orchestration de comportements coordonnés via des frameworks modernes. Des ateliers pratiques en Python permettent de construire progressivement un système multi-agent de qualité production. Les participants testent ensuite ce système sous contrainte à l'aide de techniques adversaires et de la Boîte à outils de robustesse adversaire (Adversarial Robustness Toolbox). Le cours s'achève sur l'alignement avec les cadres NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, l'EU AI Act et le RGPD, ainsi que sur le déploiement sécurisé, la surveillance et la gestion des incidents. À l'issue de la formation, les participants seront capables de déployer des agents compétents, défendables et conformes.
Cette formation dirigée par un instructeur, en <lieu> (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs et aux professionnels du cloud de niveau débutant ou intermédiaire qui souhaitent utiliser Alibaba Cloud pour construire des agents IA capables d'automatiser des tâches, de répondre à des questions et de se connecter aux systèmes professionnels.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de : comprendre l'architecture des agents IA sur Alibaba Cloud, créer un flux de travail d'agent simple, connecter un agent à des connaissances et outils d'entreprise, déployer et surveiller un agent dans un environnement cloud.
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Le formateur est patient et très aidant. Il maîtrise bien le sujet.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
Formation - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
Traduction automatique
Bon mélange de connaissances et de pratique
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Formation - Agentic AI for Enterprise Applications
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Le mélange de théorie et de pratique, ainsi que des perspectives de haut niveau et de bas niveau
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Formation - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
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