La formation est-elle certifiée Qualiopi ?

Oui, Learni est un organisme certifié Qualiopi. Cette certification garantit la qualité de nos formations et permet leur prise en charge par les OPCO et autres dispositifs de financement.

Comment financer ma formation ?

Nos formations sont éligibles aux financements OPCO. Learni vous accompagne dans les démarches de prise en charge. Un devis personnalisé est disponible sur demande.

Quels sont les prérequis pour cette formation ?

Les prérequis pour la formation Formation CrewAI - Orchestrer des agents IA multi-tâches sont : Maîtrise avancée de Python, expérience en IA générative, utilisation d'APIs LLM comme OpenAI, développement d'applications scalables.. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation CrewAI - Orchestrer des agents IA multi-tâches est disponible en présentiel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation CrewAI - Orchestrer des agents IA… | Learni

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

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Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Formation CrewAI - Orchestrer des agents IA multi-tâches est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques mis en œuvre

Pour garantir la qualité de la formation Formation CrewAI - Orchestrer des agents IA multi-tâches, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :

Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Formation CrewAI - Orchestrer des agents IA multi-tâches s'effectue à travers :

En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Objectifs de la formation

Maîtriser l'architecture CrewAI pour concevoir des workflows multi-agents en entreprise.

Développer des agents spécialisés avec des compétences professionnelles certifiantes.

Concevoir des tâches et outils collaboratifs optimisés pour l'IA avancée.

Implémenter des crews scalables intégrant prompt engineering et deep learning.

Déployer des solutions CrewAI en production pour booster la productivité.

Optimiser les interactions agents pour des projets d'entreprise complexes.

Programme de la formation

Module 1Fondamentaux CrewAI : architecture agents et tâches (Python, LangChain, APIs LLM)

Découvrez l'installation et la configuration de CrewAI via Python et LangChain, configurez vos premiers agents avec rôles précis et outils intégrés, implémentez des tâches séquentielles et parallèles sur cas concrets d'automatisation métier, testez des interactions basiques en temps réel avec exercices pratiques sur datasets réels, produisez un crew prototype fonctionnel avec livrables exportables pour validation immédiate.

Module 2CrewAI avancé : outils, processus et orchestration multi-agents (Prompt engineering, outils custom)

Plongez dans la création d'outils personnalisés et l'optimisation des prompts pour agents intelligents, orchestrez des processus complexes avec hiérarchies et délégations dynamiques, intégrez deep learning pour des décisions contextuelles avancées, simulez des scénarios d'entreprise comme l'analyse de données collaboratives ou la génération de rapports automatisés, développez et déboguez des crews multi-agents via ateliers interactifs, générez des métriques de performance pour évaluer l'efficacité.

Module 3Déploiement CrewAI : scalabilité, monitoring et cas réels (Docker, cloud, sécurité)

Maîtrisez le déploiement de crews en production avec Docker et services cloud comme AWS ou Azure, configurez monitoring avancé et logging pour une supervision en temps réel, intégrez sécurité et gestion des erreurs sur environnements critiques, appliquez CrewAI à des études de cas professionnels en marketing IA ou support client automatisé, optimisez pour l'échelle avec benchmarks chiffrés, finalisez un projet capstone livrable avec certification de compétences acquises.