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 LangChain - Développer agents IA autonomes 2026 sont : Maîtrise de Python, bases en LLMs et APIs comme OpenAI. Un entretien préalable permet de valider votre éligibilité.

La formation est-elle disponible en présentiel ?

Oui, la formation Formation LangChain - Développer agents IA autonomes 2026 est disponible en présentiel. Le format peut être adapté à vos besoins (inter, intra, sur-mesure).

Formation LangChain - Développer 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 LangChain - Développer agents IA autonomes 2026 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 LangChain - Développer agents IA autonomes 2026, 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 LangChain - Développer agents IA autonomes 2026 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 les chaînes LangChain pour applications IA professionnelles

Développer des prompts avancés et parsers de réponses certifiants

Implémenter des agents autonomes avec outils et mémoire 2026

Concevoir des pipelines RAG optimisés pour données d'entreprise

Intégrer LangChain à des frameworks comme Streamlit ou FastAPI

Déployer des apps LangChain scalables en production certifiante

Optimiser les coûts et performances des modèles LLM en entreprise

Programme de la formation

Module 1Chaînes LangChain : prompts avancés et intégrations LLM (OpenAI, HuggingFace, parsers)

Installation d'environnement LangChain 2026 et création de premières chaînes professionnelles, maîtrise des prompts engineering avec templates dynamiques et few-shot examples, intégration de LLMs locaux ou cloud via APIs sécurisées, développement de parsers JSON et structurés pour réponses fiables, exercices pratiques sur cas entreprise comme chatbots intelligents, production de chaînes réutilisables avec logging et évaluation de performance, code review personnalisée pour compétences certifiantes immédiates.

Module 2Agents LangChain : autonomie, RAG et déploiement 2026 (outils mémoire, vector stores)

Conception d'agents autonomes multi-outils avec raisonnement en étapes, implémentation de mémoire conversationnelle et vector stores comme FAISS ou Pinecone pour RAG performant, connexion à bases de données entreprise et outils externes via custom functions, optimisation des coûts LLM avec caching et batching, exercices sur projets réels comme assistants virtuels décisionnels, déploiement serverless avec Docker et monitoring, finalisation d'un agent fil rouge déployable avec documentation complète pour usage professionnel immédiat.