Agents IA
Tout sur les agents IA (AI Agents) et l'IA agentique : fondamentaux, architectures, RAG, multi-agents, règlement européen sur l'IA, RGPD, sécurité, cas d'usage et infrastructure.
Qu'est-ce qu'un agent IA ?
Ce que sont les agents IA, comment ils planifient et exécutent des tâches de manière autonome, et en quoi ils se distinguent de simples chatbots.
IA agentique vs IA classique
Ce qui distingue l'IA agentique de l'IA classique : autonomie, orientation vers un objectif, utilisation d'outils et décisions en plusieurs étapes.
Architectures d'agents IA : vue d'ensemble
Vue d'ensemble des architectures d'agents courantes comme ReAct, Planner-Executor et Reflexion, et de leurs scénarios d'utilisation.
Qu'est-ce qu'un LLM ? Les fondamentaux pour les agents IA
Comment les LLM fonctionnent comme moteur de raisonnement des agents : tokens, fenêtre de contexte, Function Calling et choix du modèle.
Les systèmes RAG en IA expliqués
Comment les systèmes RAG alimentent les LLM en connaissances externes : retrieval, embeddings, bases de données vectorielles et réponses précises.
Systèmes multi-agents
Comment plusieurs agents IA collaborent via des protocoles comme A2A et MCP, se répartissent les rôles et résolvent des tâches complexes.
Model Context Protocol (MCP)
Le Model Context Protocol (MCP) expliqué : comment ce standard ouvert connecte les agents IA aux outils, aux données et aux systèmes.
Protocole Agent-to-Agent (A2A)
Les bases du protocole Agent-to-Agent (A2A) : comment les agents IA communiquent entre eux, quels que soient le fournisseur et le framework.
Frameworks d'agents IA : comparatif LangGraph, CrewAI, AutoGen
Comparatif des frameworks pour agents IA : LangGraph, CrewAI, Microsoft Agent Framework (successeur d'AutoGen), SDK OpenAI et Claude, selon l'architecture et la maturité.
Prompt engineering pour agents IA
Prompt engineering pour agents IA : techniques pour les prompts système, l'utilisation d'outils et un comportement fiable des agents IA autonomes.
Règlement européen sur l'IA (AI Act) et agents IA
Règlement européen sur l'IA (AI Act) et agents IA : niveaux de risque, obligations et étapes concrètes de mise en conformité pour les entreprises en Europe.
Déploiement d'agents IA conforme au RGPD
Déploiement d'agents IA conforme au RGPD : bases légales, flux de données et mesures techniques pour une exploitation respectueuse de la protection des données.
ISO 42001 (système de management de l'IA)
Ce qu'exige l'ISO 42001 en tant que système de management de l'IA, et comment les entreprises peuvent faire certifier leur AIMS pour l'utilisation d'agents IA en Europe.
NIS 2 et NISG 2026
Obligations de cybersécurité découlant de NIS 2 et du NISG 2026 autrichien pour l'utilisation d'agents IA dans les secteurs concernés.
Règlement DORA et IA dans le secteur financier
Comment le règlement DORA encadre l'utilisation d'agents IA dans les entités financières : risque lié aux TIC, résilience et prestataires tiers.
Sécurité des agents IA & OWASP
Les surfaces d'attaque des agents IA et comment le cadre OWASP protège contre l'injection de prompt, le détournement d'outils et les fuites de données.
Automatisation marketing avec des agents IA
Comment les agents IA prennent en charge l'automatisation marketing : contenu, campagnes, lead nurturing et reporting tout au long du parcours client.
Prospection B2B à froid avec des agents IA
Comment les agents IA soutiennent la prospection B2B à froid : recherche, personnalisation, conversation intelligence et, dans la région DACH (Allemagne, Autriche, Suisse), premier contact via LinkedIn, courrier postal ou (DE/CH, avec restrictions) téléphone plutôt que par e-mail à froid.
Automatisation de contenu avec des agents IA
Comment les agents IA automatisent la production de contenu : de la recherche à la diffusion en passant par la création, avec workflows, outils et contrôle qualité.
Agents IA pour les agences marketing
Comment les agences marketing utilisent les agents IA : cas d'usage, passage à l'échelle des prestations, modèles de tarification et intégration au quotidien.
Construire une infrastructure d'agents IA
Comment construire une infrastructure d'agents IA prête pour la production : topologie (cloud, on-premise, hybride), stack d'inférence, passerelle IA, observabilité, coûts et sécurité.
L'avenir de l'IA agentique (2026–2028)
Où va l'IA agentique d'ici 2028 : tendances, standards comme A2A et MCP, évolutions du marché et implications stratégiques.