Agents IA & Automatisations No-Code avec BOOSTYOURIA

Objectifs pédagogiques

Distinguer IA générative, automatisations no-code et agents IA afin de choisir la bonne approche selon le contexte métier.
Concevoir et configurer des automatisations connectées pour fiabiliser des processus récurrents.
Comprendre l’architecture d’un agent IA (modèle, prompt système, outils, mémoire) afin d’en maîtriser les paramètres essentiels.
Créer, tester et ajuster un agent IA fonctionnel adapté à un cas d’usage réel.
Identifier les enjeux de gouvernance, de sécurité et de conformité liés au déploiement d’agents IA en entreprise.
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Module 1 · Panorama : IA générative, automatisations et agents
• Différences et complémentarités entre IA générative, automatisation no-code et agent IA
• Cartographie des plateformes : n8n et Make, positionnement et cas d’usage
• Identification des processus automatisables dans son propre contexte professionnel
• Grille de priorisation : impact, faisabilité, urgence
Module 2 · Fondamentaux des automatisations no-code
• Logique d’un workflow : triggers, noeuds, actions, conditions et branches
• Connexion aux outils du quotidien : messagerie, agenda, CRM, fichiers, formulaires
• Construction et test d’une automatisation avec n8n ou Make
• Gestion des erreurs et bonnes pratiques de fiabilité
Module 3 · Architecture d’un agent IA
• Les quatre composants d’un agent : modèle de langage, prompt système, outils et mémoire
• Raisonnement agentique : planification, réflexion et boucles d’action
• Connexion à une base de connaissances pour des réponses contextualisées
• Démonstration commentée : anatomie d’un agent opérationnel
Module 4 · Création et configuration d’un agent IA
• Paramétrage pas à pas d’un agent
• Rédaction d’un prompt système efficace pour guider le comportement de l’agent
• Connexion de l’agent à des outils externes : recherche web, fichiers, formulaires
• Atelier : création d’un agent IA adapté au contexte de chaque participant, test et correction
Module 5 · Cas avancés : agents multi-étapes et traitement de données
• Orchestration d’agents en séquence pour des tâches complexes
• Collecte, enrichissement et qualification automatique de données via IA
• Déclenchement conditionnel et routage intelligent selon les résultats
• Atelier : construction d’un workflow agentique complet sur un cas fil rouge
Module 6 · Gouvernance, sécurité et plan d’implémentation
• Bonnes pratiques RGPD : données personnelles, localisation et supervision humaine
• Évaluation des risques et limites des agents autonomes
• Roadmap d’implémentation personnalisée : priorisation sur 60 jours
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