FORM-IA-N1 · 1 jour · Essentiel
IA opérationnelle : Agents, MCP et adaptation métier
Rendre les participants immédiatement capables de comprendre, utiliser et adapter des agents IA avec MCP — pour prototyper un assistant métier utile dès le lundi.
Objectif pédagogique
À l’issue de la journée, chaque participant sait expliquer la boucle agent, brancher des outils via le Model Context Protocol (MCP), et appliquer une méthode en 5 étapes pour adapter un agent à un vrai métier (IT ou non-IT).
Pour qui ?
- Consultants, chefs de projet, product owners
- Métiers (support, RH, finance, marketing, juridique, sales ops, QA…)
- Développeurs débutants ou en transition vers l’IA appliquée
- Équipes mixtes qui ont besoin d’un langage commun agents / tools
Prérequis
- Obligatoires : PC portable, navigateur, capacité d’installer des outils
- Recommandés : notions Python basiques, usage d’un chat LLM
- Non requis : ML, fine-tuning, framework d’agents
Programme — matin (théorie ~3h30)
| Module | Contenu | Durée |
|---|---|---|
| M1 | Fondamentaux IA générative (LLM, tokens, limites, hallucinations) | 40 min |
| M2 | Prompt engineering (zero/few-shot, CoT, structured output, system prompt) | 40 min |
| M3 | Agents (ReAct, tool calling, mémoire, anti-patterns) | 45 min |
| M4 | MCP (client/serveur, tools, resources, écosystème) | 40 min |
| M5 | Adaptation métier — méthode en 5 étapes + cas IT & non-IT | 45 min |
Programme — après-midi (pratique ~3h30)
| Module | Contenu | Durée |
|---|---|---|
| TP1 | Premier agent simple + tools (calcul, fichier, fetch) | 45 min |
| TP2 | Brancher 2–3 serveurs MCP, observer tools / resources | 60 min |
| TP3 | Adapter un agent à un métier — 10 fiches au choix (support, DevOps, RH, finance, juridique, CRM HubSpot, open data, triage Bugzilla…) | 75 min |
Double voie technique
- Voie A — Claude Desktop : métiers / non-dev · mcp.json + prompts système
- Voie B — Python SDK : développeurs · agent scriptable + tools locaux
Méthode métier (5 étapes)
- Cadrer persona, objectifs, KPI, hors-scope
- Cartographier données & actions
- Choisir tools / serveurs MCP
- Concevoir system prompt + garde-fous
- Tester, mesurer, itérer
Données réalistes du sandbox
- Export CRM au format HubSpot (8 comptes, statuts, ARR)
- Jeu open data réel : communes des Hauts-de-France (geo.api.gouv.fr, Licence Ouverte 2.0)
- Export Bugzilla d’un produit fictif — avec un bug piégé (injection de prompt) pour apprendre à ne pas obéir aux données
- Tickets support, règles SLA, catalogue, CV, brief, clause
Livrables participants
- Prototype agent (voie A ou B)
- Config MCP anonymisée
- Fiche d’adaptation métier
- 3 cas de test + 1 preuve d’appel tool MCP