Agent IA Autonome :
de ReAct au Multi-Agents.
Architecture ReAct, Function Calling, orchestration LangGraph et CrewAI. Construisez des agents qui décident seuls, appellent des outils et gèrent des tâches complexes en production.
Ce que vous allez maîtriser
Architecture
Comment fonctionne un agent IA en 2026 ?
Comparatif
LangChain vs LangGraph vs CrewAI vs n8n
LangChain
Points forts
- Large écosystème
- Intégrations nombreuses
- Agents ReAct
- Communauté active
Idéal pour
Prototypage rapide, agents simples
LangGraph
Points forts
- Contrôle total du flux
- Cycles et branchements
- Human-in-the-loop
- État persistant
Idéal pour
Agents complexes, workflows conditionnels
CrewAI
Points forts
- Collaboration entre agents
- Rôles définis
- Workflows séquentiels
- API simple
Idéal pour
Équipes d'agents, pipelines de contenu
Make / n8n
Points forts
- Sans code
- Déploiement rapide
- Centaines d'intégrations
- Accessible à tous
Idéal pour
Automatisation métier, non-développeurs
FAQ
Questions fréquentes
Qu'est-ce qu'un agent IA autonome ?
Un agent IA autonome est un système qui utilise un LLM pour prendre des décisions séquentielles et exécuter des actions (appels API, recherche web, lecture de fichiers) sans intervention humaine à chaque étape. Il reçoit un objectif, décompose les tâches nécessaires, sélectionne les outils appropriés et itère jusqu'à complétion. Les frameworks principaux sont LangChain, LangGraph et CrewAI.
Quelle est la différence entre LangGraph et CrewAI ?
LangGraph est un framework bas niveau basé sur les graphes d'états pour construire des agents avec une logique de branchement précise, des cycles et des points de contrôle. CrewAI est plus haut niveau et orienté collaboration entre agents, avec des rôles définis (chercheur, rédacteur, critique). LangGraph offre plus de contrôle, CrewAI va plus vite pour les cas d'usage standard.
Faut-il savoir coder pour créer un agent IA ?
Oui, des bases en Python sont nécessaires pour les agents avancés (LangGraph, LangChain). Pour des agents no-code, Make et n8n permettent de créer des workflows automatisés sans programmation, mais avec moins de flexibilité. Notre formation agents couvre les deux approches.
Comment éviter les hallucinations dans un agent IA ?
Plusieurs techniques : le grounding (forcer l'agent à citer ses sources), la Self-Consistency (générer plusieurs réponses et sélectionner la plus fréquente), les boucles de réflexion (l'agent critique sa propre réponse avant de la valider), et les guardrails (filtres sur les outputs). La réduction des hallucinations est un critère clé pour les agents en production.
Passez à la pratique
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De l'agent simple au multi-agents en production — deux formations, deux niveaux.