Des agents qui savent ce qu’ils font. Formation Agents – du bon agent jusqu’à son déploiement sur la plateforme de votre choix, en passant par le rôle, le « CV » et les compétences.
Formation Agents
La formation Agents montre comment choisir des agents IA de manière ciblée, les créer proprement et les exploiter de façon fiable : quel agent convient à quelle tâche, quel rôle et quel « CV » le définissent, quelles compétences, quels outils et quelles sources de connaissances il reçoit – et où se situent ses limites. La mise en œuvre se fait sur la plateforme que vous utilisez, par exemple n8n, Make.com, Langdock, Claude, ChatGPT ou Microsoft Copilot.
Ce que vous apprenez
| ✓Choisir le bon agent pour la tâche | ✓Créer des agents et les définir proprement |
| ✓Définir le rôle et le « CV » (persona) | ✓Connecter compétences, outils et sources de connaissances |
| ✓Human in the loop, à faire et à éviter : limites, validations, protection des données | ✓Mise en œuvre dans n8n, Make.com, Langdock, Claude, ChatGPT ou Copilot |
| ✓Tester, évaluer et améliorer les agents | ✓Signaler les étapes IA dans le modèle de processus |
| ✓Construire deux à quatre agents – selon la durée du cours | ✓Intégrer des agents dans Microsoft Copilot et Teams – comme un membre de l’équipe à part entière |
Ce dont un bon agent a besoin
Un agent ne vaut que par sa description. Pendant la formation, vous construisez pour chaque agent un profil complet – les mêmes six briques, quelle que soit la plateforme sur laquelle il tournera :
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Mission et limites
Ce que l’agent doit faire – en une phrase – et ce qu’il ne doit expressément pas faire.
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CV (persona)
Rôle, expérience, domaine, ton et public cible : qui est l’agent et comment se présente-t-il ?
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Compétences et outils
Les capacités qu’il reçoit : lire des fichiers, rechercher, interroger des systèmes, écrire des résultats.
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Connaissances
Quels documents, directives et exemples il peut connaître – et lesquels non.
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Validations et contrôle
Là où un humain vérifie et valide avant que quoi que ce soit n’agisse vers l’extérieur.
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Mesurer et améliorer
Des cas de test avec de bons et de mauvais exemples pour évaluer les réponses et affiner l’agent.
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Human in the loop
Un bon agent sait quand s’arrêter. Pendant la formation, vous définissez pour chaque agent à quels moments un humain prend le relais – et à quoi ressemble la transmission :
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Préparer plutôt que décider
L’agent rédige des brouillons, des propositions et des synthèses ; c’est l’humain qui décide.
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Définir des points d’arrêt
Avant tout ce qui agit vers l’extérieur – e-mails, écritures, modifications dans les systèmes –, un humain vérifie et valide.
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Demander plutôt que deviner
S’il manque des informations ou si la situation n’est pas claire, l’agent pose la question au lieu d’inventer une réponse.
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Apprendre des corrections
Ce que les humains modifient ou rejettent est réintégré dans les instructions, les exemples et les cas de test – l’agent s’améliore à chaque tour.
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À faire et à éviter
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À faire
✓Une mission claire par agent – plutôt plusieurs agents spécialisés qu’un seul pour tout
✓Fournir des exemples de bonnes et de mauvaises réponses
✓N’autoriser que les outils dont l’agent a vraiment besoin
✓Prévoir une validation humaine dès qu’il y a un effet vers l’extérieur
✓Consigner résultats et décisions de manière traçable
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À éviter
✕Transmettre des données confidentielles ou personnelles sans clarification
✕Écrire des mots de passe, clés ou identifiants dans les instructions
✕Envoyer des résultats non vérifiés directement aux clients ou dans les systèmes
✕Passer en production sans cas de test
✕Laisser l’agent livré à lui-même après le lancement
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Aperçu des plateformes
Nous mettons en œuvre le profil d’agent sur la plateforme que vous utilisez ou prévoyez – et montrons quand quel environnement convient :
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n8n et Make.com
L’agent comme partie d’un déroulement automatisé : déclencheurs, sources de données et systèmes cibles sont reliés, l’agent assure l’étape de réflexion entre les deux.
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Langdock
Assistants et agents pour toute l’entreprise, avec choix du modèle d’IA et gestion centralisée des connaissances et des droits.
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Claude et ChatGPT
Projets et assistants personnalisés avec instructions fixes, connaissances déposées et outils.
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Microsoft Copilot
Des agents dans l’environnement Microsoft 365 – au plus près de Teams, Outlook, SharePoint et de vos documents.
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Des agents dans Microsoft Copilot et Teams
Pour la plupart des équipes, la partie la plus importante : nous montrons comment déployer un agent dans Microsoft Copilot et l’intégrer à Microsoft Teams – de sorte qu’il apparaisse comme un membre de l’équipe à part entière. Avec un nom, une image et une description, joignable dans le chat et par @mention dans les canaux et les conversations. Les collègues lui posent des questions, lui confient des tâches et obtiennent des réponses là où ils travaillent déjà – avec des limites et des validations claires en arrière-plan.
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Déployer un agent dans Copilot
Définir instructions, connaissances et actions, puis publier l’agent pour votre organisation.
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L’agent comme membre de l’équipe dans Teams
Un nom, une image et une description propres – joignable dans le chat et par @mention dans les canaux et les chats de réunion.
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Connaissances issues de SharePoint et des documents
L’agent répond sur la base des contenus autorisés de votre organisation – et non au hasard.
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Droits et validations
Qui peut utiliser l’agent, ce qu’il peut voir et à quels moments un humain doit donner son accord.
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Captures d’écran de TAOM Process Studio avec des données d’exemple. Cliquez sur une image pour l’agrandir.
Le lien avec vos processus
Un agent ne travaille jamais seul, mais au sein d’un déroulement. Dans TAOM Process Studio, vous signalez les étapes assistées par l’IA directement dans le modèle de processus – il est ainsi documenté où un agent intervient, qui vérifie ses résultats et à quoi ressemble le déroulement avant et après.
Ce que vous emportez
Comment cela se déroule
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Étape 1
Convenir d’une date
Indiquez-nous la taille de l’équipe, la date souhaitée et la plateforme utilisée – en ligne ou chez vous.
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Étape 2
Définir les cas d’usage
Nous adaptons la formation à vos tâches, vos données et votre plateforme.
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Étape 3
Réaliser la formation
De la pratique sur vos cas d’usage – selon la durée du cours, deux à quatre agents voient le jour, du premier brouillon au déroulement testé, avec du temps pour les questions.
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À qui s’adresse la formation Agents ?
Pour les départements métier, les responsables de processus, les équipes IT et de digitalisation qui veulent utiliser des agents IA de manière fiable au quotidien, et pas seulement les essayer. Aucune compétence en programmation n’est requise ; une première expérience de la plateforme choisie aide.
Prix : tarif journalier sur demande – vous recevrez une offre.
Plateformes : Les licences et accès pour la plateforme choisie (p. ex. n8n, Make.com, Langdock, Claude, ChatGPT, Microsoft Copilot) ne sont pas inclus et sont fournis par vos soins.
TAOM Process Studio · Traniva AG. n8n, Make.com, Langdock, Claude, ChatGPT et Microsoft Copilot sont des exemples ; leurs licences ne font pas partie de la formation.
