Formation - IA Agentique - Conception d'applications multi-agents basés sur des LLMs (LLM-MA)

1 - Fondamentaux et modélisation des architectures multi-agents

• Les LLM comme moteur des agents autonomes et vecteur d’intelligence collective dans les systèmes multi-agents
• Analyse des besoins fonctionnels et méthodes de profilage des agents IA
• Les deux grandes catégories d’applications de l’IA agentique : résolution de problèmes complexes
• Typologie applicative avancée : simulation d’environnements ou de mondes virtuels
• Étude de l’approche ReACT et identification de ses limites structurelles
• Modélisation d’écosystèmes applicatifs multi-agents sous forme de graphes
• Gestion des états du graphe, des sous-graphes et contrôle de la récursivité
• Conception des architectures de mémoire : mémoire court terme et mémoire long terme
• Intégration du concept Human-in-the-Loop pour assurer supervision et validation humaine
Atelier

Construction progressive d’un chatbot Human-in-the-Loop

Développement d’un agent conversationnel avancé intégrant :

Mémoire persistante

Outils de recherche web

Validation humaine dans le flux d’exécution

Implémentation avec LangGraph

2 - Patrons d’architectures multi-agents

• Principe « diviser pour mieux régner » à travers les architectures en réseau
• Analyse des composantes fondamentales d’une architecture multi-agents distribuée
• Mise en oeuvre d’un cas applicatif non séquentiel
• Étude des avantages et limites des architectures décentralisées
• Introduction au principe « superviser pour mieux déléguer » avec l’approche superviseur
• Compréhension de l’orchestration des agents dans une architecture supervisée
• Extension vers des architectures hiérarchiques complexes
• Analyse des limites potentielles (goulets d’étranglement) et des architectures alternatives
Atelier

Implémentation de deux modèles :

Un système multi-agents en réseau autonome

Une architecture hiérarchique supervisée orchestrant plusieurs agents spécialisés

3 - Orchestration et planification multi-agents avancée

• La planification comme composant central de l’IA et rôle des systèmes multi-agents
• Présentation de l’architecture LLM-MA (LLM Multi-Agents) orientée planification
• Paradigme Plan et Execute pour séparer la stratégie et l’exécution
• Conception d’un planificateur LLM et rédaction du prompt de planification
• Fonctionnement de l’exécuteur de tâches dans l’architecture
• Rôle du re-planificateur et gestion des imprévus
• Framework ReWOO, approche optimisée en ressources et appels LLM
• Parallélisation de l’exécution avec LLMCompiler
• Comparaison des différents frameworks de planification LLM-MA
Atelier

Implémentation et comparaison de deux approches :

Plan et Execute pour l’adaptation dynamique aux changements

ReWOO pour une planification prédictive et une optimisation des ressources

4 - Systèmes multi-agents réflexifs et critiques

• Limites du raisonnement en une seule étape et nécessité d’une validation itérative
• Fonctionnement d’un agent réflexif basé sur un LLM et mécanismes de décision
• Renforcement du raisonnement avec l’architecture REFLEXION
• Exploration de solutions multiples avec Tree of Thoughts (ToT)
• Apport des méthodes de recherche combinatoire et introduction à LATS
• Raisonnement en deux étapes avec l’approche Self-Discover
• Comparatif des performances et des coûts des architectures réflexives
Atelier

Conception d’un système RAG réflexif capable de :

Evaluer automatiquement la qualité des réponses

Filtrer les sources d’information

Reformuler les requêtes

Limiter les hallucinations des modèles LLM

5 - Perspectives et enjeux éthiques des agents IA

• Défis liés à l’industrialisation et au passage à l’échelle des systèmes multi-agents
• Évolution des architectures et perspectives des futurs LLM
• Enjeux de transparence et d’explicabilité des décisions agentiques (XAI)
• Gestion des biais cognitifs et algorithmiques
• Sécurité et robustesse des architectures d’agents autonomes
• Gouvernance des IA et conformité réglementaire (AI Act)
• Impact organisationnel et transformation des environnements de travail