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Formation - Industrialisation d’agents IA – architectures avancées avec LangChain, LangGraph, MCP et LLMOps

Concevoir, orchestrer et exploiter des systèmes multi-agents en intégrant des mécanismes de coordination, de supervision et de mise en production

  • Présentiel ou classe à distance
  • Perfectionnement
InterIntra
PRESENTIEL OU CLASSE A DISTANCE
Durée
3 jours (21 heures)
Prix
2 490,00 €  HT
Référence
IA115
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Durée
3 jours (21 heures)
Forfait intra - En savoir plus
7 590,00€ HT
Prix pour un groupe de 12 personnes max
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IA115
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La formation Industrialisation d’Agents IA : Architectures avancées avec LangChain, LangGraph, MCP et LLMOps s’adresse aux profils techniques souhaitant passer d’une phase expérimentale à une mise en production industrielle de solutions d’IA générative. Elle permet de maîtriser les architectures modernes basées sur les LLM (Large Language Models), les workflows agentiques et le Retrieval-Augmented Generation (RAG), désormais au coeur des applications intelligentes en entreprise.

Grâce à une approche avancée, les participants apprennent à concevoir des agents IA autonomes avec LangChain et LangGraph, à implémenter des architectures distribuées via le Model Context Protocol (MCP) et à connecter efficacement les modèles aux bases de données vectorielles (Qdrant) et aux systèmes d’information. La formation couvre également les enjeux critiques de sécurité, scalabilité et performance, avec la mise en oeuvre de solutions robustes intégrant API sécurisées, authentification, gestion des accès et conteneurisation Docker.

Un focus particulier est apporté aux pratiques de LLMOps et d’observabilité, indispensables pour superviser des systèmes d’IA en production : tracing des workflows RAG, monitoring des performances, gestion des coûts et versioning des prompts avec des outils comme Langfuse. Destinée aux développeurs backend, ingénieurs IA et Tech Leads, cette formation constitue un levier stratégique pour industrialiser des agents IA fiables, performants et sécurisés dans des environnements cloud et data modernes.
Pour qui ?

A qui s'adresse cette formation ?

Pour qui

  • Développeurs backend
  • Tech Leads
  • Ingénieurs IA

Prérequis

Programme

Le programme

1 - Ingénierie de graphes et structuration des workflows IA

  • Structuration avancée avec LangChain
  • Expression Language (LCEL) Utilisation des Runnables et orchestration des chaînes de traitement
  • Génération structurée (JSON, Pydantic) pour intégration applicative
  • Gestion de l’exécution parallèle et optimisation des performances
  • Typage strict des entrées/sorties et validation des données
    • Atelier

    Création et configuration d’une base vectorielle avec Qdrant (embeddings, recherche sémantique)

2 - Modélisation LangGraph et Agentic RAG

  • Conception de workflows IA dynamiques avec LangGraph
  • Implémentation d’un graphe d’état (StateGraph)
  • Gestion de l’état global et routage conditionnel
  • Configuration de graphes cycliques et logique dynamique
  • Persistance et gestion des checkpoints
    • Atelier

    Développement d’un pipeline Agentic RAG complet avec intégration Qdrant

3 - Fondations du Model Context Protocol (MCP)

  • Architecture client-serveur MCP
  • Fonctionnement JSON-RPC et validation des échanges
  • Exposition de tools et ressources métier
  • Développement d’un serveur MCP en Python
    • Atelier

    Création d’un serveur MCP connecté à une base vectorielle Qdrant

4 - Connectivité avancée et résilience des systèmes IA

  • Intégration aux bases de données (SQL, NoSQL, Vector DB)
  • Gestion des volumes de données et pagination
  • Mise en place de stratégies de résilience (timeouts, retries)
  • Debug et gestion des erreurs JSON-RPC
    • Atelier

    Fiabilisation d’un serveur MCP avec gestion des erreurs et performance

5 - Déploiement sécurisé avec FastAPI et Docker

  • Orchestration agent + MCP
  • Sécurisation des accès (API key, OAuth)
  • Gestion des secrets et credentials
  • Déploiement backend avec FastAPI
  • Conteneurisation optimisée avec Docker
    • Atelier

    Déploiement d’une architecture distribuée IA sécurisée

6 - Observabilité et LLMOps avec Langfuse

  • Introduction aux pratiques LLMOps Tracing des workflows agentiques
  • Monitoring des performances (latence, coût, erreurs)
  • Versioning des prompts
  • Mise en place d’alertes et dashboards
    • Atelier

    Instrumentation complète avec Langfuse (tracing RAG, monitoring tokens)

Evaluation

  • Pendant la formation, le formateur évalue la progression pédagogique des participants via des QCM, des mises en situation et des travaux pratiques. Les participants passent un test de positionnement avant et après la formation pour valider leurs compétences acquises.
Objectifs

Les objectifs de la formation

  • Concevoir des workflows agentiques avancés avec LangChain et LangGraph
  • Implémenter des architectures Agentic RAG pour enrichir les agents avec des données métier
  • Développer et intégrer des services via le Model Context Protocol (MCP)
  • Déployer des applications IA sécurisées avec FastAPI et Docker
  • Mettre en oeuvre des pratiques LLMOps (monitoring, tracing, performance)
  • Assurer la sécurité, la gouvernance et la fiabilité des systèmes IA
Évaluation

Évaluation

  • Pendant la formation, le formateur évalue la progression pédagogique des participants via des QCM, des mises en situation et des travaux pratiques. Les participants passent un test de positionnement avant et après la formation pour valider leurs compétences acquises.
Points forts

Les points forts de la formation

  • Une approche orientée industrialisation des agents IA, avec des architectures avancées (RAG, MCP, LLMOps)
  • Des ateliers techniques complets couvrant l’ensemble du cycle de vie (développement, déploiement, observabilité)
  • Une formation alignée sur les pratiques modernes d’IA en entreprise, pour passer du prototype à la production

Qualité des formations

ib Cegos est certifié Iso 9001 et Qualiopi.

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Sessions

Mis à jour le 22/04/2026
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    Tour Atlantique / 1 place de la Pyramide La Defense 9
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