Formation

Apprendre à créer des agents IA.

Beaucoup de contenus expliquent ce qu’est un agent. Très peu vous rendent capable d’en construire un que vous maîtrisez. Ce parcours part de l’inverse : à chaque étape, vous produisez un document ou un morceau de système, et vous savez à quoi vous reconnaîtrez qu’il fonctionne.

Pourquoi ce parcours existe

Un agent qui échoue échoue rarement à cause du modèle. Il échoue parce que personne n’a écrit ce qu’il avait le droit de faire, parce que son périmètre était trop large, ou parce qu’aucune mesure ne permettait de dire s’il progressait. Ce sont des problèmes de conception, et ils se règlent avant d’écrire du code.

Le parcours s’adresse donc à des personnes qui construisent : entrepreneurs, indépendants, salariés qui automatisent leur métier, porteurs de projet. Il ne suppose pas d’expérience préalable en apprentissage automatique. Il suppose seulement que vous acceptiez de travailler sur un cas réel plutôt que sur un exemple de démonstration.

Les outils étudiés sont des projets ouverts, sous licence MIT, que vous pouvez lire et exécuter vous-même : Hermes Agent, publié par Nous Research, et OpenClaw, publié par la fondation du même nom. Ce choix est délibéré. Un parcours qui reposerait sur un service fermé vous laisserait sans moyen de vérifier ce qu’on vous enseigne.

La méthode

Trois niveaux, et un livrable à chaque étape.

01

Comprendre et cadrer

Vous savez dire si votre cas demande un assistant, un enchaînement d’étapes ou un agent, et vous écrivez la politique qui borne ses actions.

  • Nommer la couche où se prend chaque décision : le modèle propose, l’orchestrateur exécute, les politiques autorisent.
  • Trancher les sept décisions de délégation avant d’écrire une ligne de configuration.
  • Distinguer les trois frontières qui protègent un système : l’identité, le cloisonnement, l’approbation.

02

Construire

Vous faites tourner un agent qui respecte sa consigne, refuse ce qui sort de son périmètre et cite ses sources.

  • Écrire la personnalité et l’espace de travail d’un agent, puis prouver par deux transcriptions qu’une consigne change son comportement.
  • Écrire une compétence qui se déclenche sur la bonne demande et reste muette sur une demande piège.
  • Séparer ce qui doit être mémorisé de ce qui doit être oublié, et vérifier qu’aucune information ne fuit d’une session à l’autre.

03

Exploiter

Vous mesurez votre agent sur un jeu de cas fixe, et vous savez à quelle condition l’étendre, le corriger ou l’arrêter.

  • Construire un banc d’essai rejouable qui donne le même résultat deux fois de suite.
  • Écrire le mode de reprise avant le premier incident, avec sa règle de retour et pas seulement sa règle d’arrêt.
  • Comparer deux écosystèmes en sourçant chaque affirmation, y compris quand la source est partisane.

Chaque module se termine par un fichier que vous écrivez : une fiche de cadrage, une politique d’autorisations, une compétence, un banc d’essai, un mode de reprise. Le module est validé quand une autre personne peut lire votre livrable et retrouver seule les décisions que vous avez prises. C’est un critère volontairement inconfortable, parce qu’un système que vous ne savez pas expliquer, vous ne saurez pas le réparer.

Commencer maintenant

Les méthodes sont déjà publiées, et lisibles sans compte.

Le parcours s’écrit en public, module par module. En attendant qu’il soit complet, le fond est accessible dès aujourd’hui sous forme de guides détaillés, avec leurs sources officielles et leurs limites annoncées. Voici l’ordre dans lequel les lire si vous partez de zéro.

  1. Assistant, workflow ou agent IA : choisir le bon niveau d’autonomieChoisir le niveau d’autonomie, en cinq questions.
  2. Agent IA : la fiche de délégation en 7 décisions avant de le connecterLes sept décisions à trancher avant de brancher un agent.
  3. Agent IA en production : identité dédiée, sandbox et approbation avant le premier outilIdentité dédiée, cloisonnement et approbation avant le premier outil.
  4. Un assistant IA qui cite ses sources et sait dire nonFaire citer ses sources à un assistant, et lui apprendre à refuser.
  5. Agent IA : évaluer et observer avant de l’étendreMesurer et observer un agent avant de l’étendre.
  6. Automatisation IA : le runbook de reprise à écrire avant le premier incidentLe mode de reprise à écrire avant le premier incident.
  7. Avant d’adopter une solution IA, exigez trois preuvesLes trois preuves à exiger avant d’adopter un outil.
  8. De l’idée au système : faire d’une intuition IA une capacité durablePasser d’une idée à une capacité qui tient dans le temps.

Les ateliers suivis, ceux où vous construisez pas à pas avec un mentor qui relit vos livrables, s’ouvrent progressivement surle site du parcours, en cours d’écriture. Nous préférons publier peu et vérifiable plutôt que beaucoup et creux.

Ce que cette formation ne garantit pas

Elle ne garantit pas que votre agent fonctionnera. Elle vous rend capable de dire pourquoi il échoue, et à quelle couche, ce qui est la condition pour le réparer.

Elle ne remplace ni un avis juridique ni une analyse de conformité. Décider quelles données un système peut voir relève de votre responsabilité, et aucun contenu pédagogique ne s’y substitue.

Elle ne promet aucun résultat commercial, aucun gain de temps chiffré et aucune certification. Les seules affirmations que vous trouverez ici sont celles que vous pouvez vérifier vous-même, en ouvrant les fichiers cités dans les dépôts d’origine.

Enfin, elle ne remplace pas la pratique en groupe. Les questions qui débloquent vraiment un projet arrivent presque toujours d’une autre personne qui a buté sur le même mur quinze jours plus tôt.

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