À qui s’adresse cette formation au développement d’agents IA, et à qui ne s’adresse-t-elle pas ?
La première partie s’adresse à toute personne souhaitant confier une tâche récurrente à un agent, comme répondre aux questions du personnel à partir d’un manuel interne ou préparer une synthèse hebdomadaire sur les fournisseurs : responsables des opérations, responsables administratifs, responsables de l’assistance et chefs d’équipe. La deuxième partie s’adresse aux personnes ayant des bases en Python qui souhaitent programmer des agents.
Ce n’est ni une formation intensive à temps plein, ni un diplôme, ni une garantie d’emploi. Ce cours ne vous apprend pas à mener des recherches sur de nouvelles architectures d’agents. Si vous souhaitez uniquement utiliser les fonctionnalités d’agent de ChatGPT, Copilot ou Claude sans rien créer, le cours sur l’IA agentique est plus adapté.
Quelles plateformes de création d’agents sans code le cours aborde-t-il ?
La première partie s’appuie sur les plateformes telles que leurs fournisseurs les documentent, avec de nouvelles vérifications à mesure que les produits évoluent. La planification vient en premier : une page qui précise l’objectif de l’agent, ses utilisateurs, ses connaissances, ses outils et ses limites.
GPT personnalisés et dots d’OpenAI
Les GPT personnalisés combinent des instructions, des fichiers de connaissances et des applications connectées ; OpenAI décrit une migration des processus utilisant des GPT personnalisés vers des extensions et des compétences pour les espaces de travail Enterprise. Les Dots sont des agents actifs en permanence dans ChatGPT, en cours de déploiement sur les comptes éligibles, qui vous sollicitent lorsqu’une décision nécessite votre intervention.
Grok Bot
Grok Bot de SpaceXAI vous fournit des bots dotés d’un nom sur un ordinateur persistant dans le cloud, qui continuent à travailler lorsque votre ordinateur portable est fermé. Selon sa documentation, les bots d’un même compte partagent cet ordinateur : des bots distincts ne constituent donc pas une séparation de sécurité.
Meta Muse
Meta présente Muse comme un agent personnel, en cours de déploiement aux États-Unis, qui vous demande confirmation avant toute action sensible, comme l’envoi d’un e-mail ou un achat, et affiche un journal des actions effectuées.
Microsoft Copilot Studio
Un studio nécessitant peu de code pour créer des agents qui suivent des instructions, s’appuient sur des connaissances connectées et utilisent des outils. Ces agents sont publiés sur des canaux tels que Microsoft Teams, après évaluation.
Zapier Agents, n8n et Make
Zapier Agents agit dans les applications connectées en s’appuyant sur les connaissances de l’entreprise ; n8n décrit dans sa documentation des agents dotés d’outils, d’une mémoire et de serveurs MCP ; Make permet de créer des agents dans son espace de travail visuel, avec des validations manuelles.
Que vais-je apprendre sur les agents intégrés au code ?
La deuxième partie est le parcours de programmation facultatif, en Python.
La boucle de l’agent et les appels d’outils
Un appel au modèle, un appel à un outil, le renvoi du résultat de l’outil, puis le cycle recommence. La documentation d’OpenAI décrit l’appel d’outils comme une conversation en plusieurs étapes entre votre application et le modèle.
Un kit officiel de développement d’agents
Créer un petit agent en Python avec le OpenAI Agents SDK (agents, transferts, garde-fous) ou le Claude Agent SDK d’Anthropic (outils intégrés, autorisations, points d’accroche, sous-agents).
Mémoire et MCP
Conserver l’état d’une étape à l’autre et rendre un outil accessible via le Model Context Protocol, une norme à code source ouvert permettant de connecter des applications d’IA à des systèmes externes.
Schémas multi-agents, évaluation et garde-fous
Choisir entre une architecture orchestrateur-exécutant et une architecture par transfert, constituer un jeu de tests à partir d’échecs réels et ajouter des autorisations, des validations, une journalisation et des protections contre l’injection d’instructions.
Ai-je besoin d’expérience pour créer des agents IA ici ?
Pour la première partie, aucune compétence en programmation n’est nécessaire ; vous devez être à l’aise avec l’utilisation d’au moins un assistant IA au travail. Pour la deuxième partie, vous devez avoir suivi le cours Python ou avoir des connaissances équivalentes : fonctions, dictionnaires, paquets et appels à une API web. Le test de positionnement vérifie ces deux aspects et adapte votre parcours en conséquence.
Comment le parcours personnalisé s’adapte-t-il à moi ?
Le test de positionnement vous demande quelles plateformes votre organisation utilise déjà et vous présente un court plan de mise en œuvre d’un agent comportant deux risques cachés. Une entreprise équipée de Microsoft 365 s’appuie plutôt sur Copilot Studio ; une petite entreprise qui travaille avec Google Workspace et de nombreuses applications web s’appuie plutôt sur Zapier, Make ou n8n. Si vous repérez les deux risques et connaissez Python, vous commencez à la deuxième partie.
Que vais-je mettre en pratique ?
Un exemple : Northgate Events, une entreprise fictive de 15 personnes dans l’événementiel, souhaite un agent qui réponde aux questions des fournisseurs à partir de ses règles de réservation de salles et rédige des projets de réponse. Vous le concevez, le construisez et menez vingt conversations de test, dont une qui tente de lui faire révéler des notes internes sur les tarifs.
La grille d’évaluation visible vérifie que le plan précise ce que l’agent ne doit jamais faire, que les brouillons attendent une validation humaine avant l’envoi, que l’agent a rejeté la tentative d’injection et que vous avez corrigé au moins une défaillance détectée lors des tests, puis relancé les tests.
Combien de temps faut-il prévoir ?
Chaque leçon dure de 10 à 15 minutes. Votre parcours couvre la première partie, la deuxième ou les deux selon votre évaluation initiale et vos objectifs. Sa durée dépend de votre rythme ; nous n’indiquons donc pas de nombre d’heures.
Qu’est-ce que j’obtiens à la fin ?
Une évaluation pratique finale : vous créez et testez un agent sur la plateforme ou avec le kit de développement de votre choix. La réussite donne droit à un certificat reconnu. Il ne s’agit pas d’une qualification accréditée, et ce certificat n’est ni délivré ni approuvé par un quelconque fournisseur de plateforme.
Combien coûte la formation sur les agents IA ?
La formation est incluse dans toutes les offres Tosheo.ai ; les plateformes d’agents et les API de modèles sont facturées par leurs propres fournisseurs. Offre individuelle : USD 79 par mois ou USD 790 par an. Offre équipe : USD 189 par mois ou USD 1,890 par an pour un maximum de 3 membres, puis USD 49 par mois ou USD 490 par an par membre supplémentaire, avec une tarification dégressive à partir de 25 membres. Commencez par l’essai gratuit de 7 jours ; aucune carte bancaire n’est nécessaire.
Sources et périmètre
Apprendre avec ChatGPT, découvrez les points, vérifié le 19 October 2026 ↗
Documentation de Grok Bot, présentation, consultée le 19 October 2026 ↗
Documentation de Grok Bot, questions fréquentes, consultée le 19 October 2026 ↗
Meta Newsroom, Présentation de Muse, consulté le 19 October 2026 ↗
Microsoft Learn, Présentation de Microsoft Copilot Studio, consulté le 19 October 2026 ↗
Zapier, page du produit Zapier Agents, consultée le 19 October 2026 ↗
Documentation n8n, IA avancée, vérifiée le 19 octobre 2026 ↗
Make, page produit de Make AI Agents, consultée le 19 octobre 2026 ↗
Documentation de l’API OpenAI, appel de fonctions, consultée le 19 October 2026 ↗
Documentation du SDK OpenAI Agents, consultée le 19 October 2026 ↗
Documentation de Claude Code, présentation du SDK pour les agents, vérifié le 19 October 2026 ↗
Protocole de contexte des modèles, Qu’est-ce que MCP ?, consulté le 19 October 2026 ↗