- Référence : N8NA
- Durée : 3 jours (21h)
- Lieu : Au choix. À distance ou en présentiel, à Paris ou en Régions
1990€ HT
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Formation Orchestration multi-agents et automatisation IA avec n8n
Maîtrisez l’orchestration d’agents IA et l’automatisation avancée de workflows techniques avec n8n
Durée
3 jours
Niveau
Intermédiaire
Classe à distance
Possible
Vous pouvez suivre cette formation en direct depuis votre domicile ou votre lieu de travail. Plus d'informations sur notre solution de classe à distance...
Référence
N8NA
Éligible CPF
Non
Qu’est-ce que l’orchestration multi-agents avec n8n ?
n8n est une plateforme d’automatisation open source permettant de concevoir, exécuter et surveiller des workflows complexes intégrant des services, des APIs et des intelligences artificielles. Grâce à son approche « low-code », elle facilite la mise en place d’orchestrations multi-agents où plusieurs systèmes, modèles IA ou services collaborent pour exécuter une tâche cohérente.
Pourquoi suivre une formation Orchestration multi-agents et automatisation IA avec n8n ?
Dans un contexte où les entreprises cherchent à combiner automatisation, intelligence artificielle et intégration continue, n8n offre une solution unifiée. Cette formation permet de comprendre comment tirer parti de ses capacités d’orchestration multi-agents pour industrialiser les échanges entre APIs, LLMs et outils métiers. Elle s’adresse aux profils techniques et fonctionnels désireux d’automatiser intelligemment leurs processus. Les participants apprendront à créer, monitorer et optimiser des workflows IA robustes et évolutifs, tout en explorant les bonnes pratiques de sécurité et de déploiement.
Objectif opérationnel :
Savoir concevoir et déployer des workflows d’automatisation intégrant plusieurs agents IA et services interconnectés avec n8n.
Objectif pédagogiques :
À l'issue de cette formation Orchestration multi-agents et automatisation IA avec n8n, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :
- Comprendre les principes de l’orchestration multi-agents et leur utilité dans les projets IA
- Installer, configurer et administrer une instance n8n locale ou en cloud
- Créer des workflows intégrant APIs, services tiers et modèles d’IA générative
- Gérer les erreurs, l’état et la scalabilité dans des orchestrations complexes
- Déployer et monitorer une architecture n8n en production
- Comparer les approches « multi-agents » aux intégrations par prompts ou appels API directs
Public :
Cette formation s’adresse aux développeurs, ingénieurs, architectes techniques, chefs de projet ou consultants souhaitant mettre en œuvre des processus d’automatisation intelligente et orchestrer plusieurs agents IA ou services connectés.
Prérequis :
Avoir des notions de logique algorithmique, de requêtes HTTP/API et des bases en automatisation ou en scripting. Une compréhension générale des concepts de machine learning ou d’IA générative (ChatGPT, LLMs) est un plus pour tirer pleinement profit de la formation.
J’évalue mes connaissances pour vérifier que je dispose des prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant ce test.
Jour 1
Notion de nodes, triggers, flows, exécutions.
Configuration locale vs hébergée.
Présentation des cas d’usage en entreprise.Travaux pratiquesObjectif : Installer n8n et créer son premier workflow automatisé.
Description : Mise en place d’un scénario simple déclenché par un webhook. Comment relier plusieurs APIs pour orchestrer une tâche ?
Gestion des variables, des boucles et des conditions.
Stockage de l’état et reprise d’exécution.
Introduction aux agents IA intégrés.Travaux pratiquesObjectif : Comprendre et appliquer la logique conditionnelle et les états.
Description : Réalisation d’un workflow à branchements multiples simulant des décisions d’agents.Jour 2
Coordination d’agents IA pour une tâche partagée.
Échanges de contexte et synchronisation.
Cas concrets d’automatisation IA (analyse de texte, génération de résumé, actions pilotées).Travaux pratiquesObjectif : Concevoir un workflow où plusieurs agents IA collaborent.
Description : Mise en place d’un scénario où un agent extrait de l’information, un autre la résume et un troisième la publie.
Gestion des clés, variables d’environnement et sécurité.
Monitoring des coûts et des temps de réponse.
Comparaison avec les approches prompt-engineering classiques.Travaux pratiquesObjectif : Connecter un modèle IA et automatiser une chaîne d’analyse de données textuelles.
Description : Création d’un workflow IA complet avec gestion d’erreurs et log d’exécution.Jour 3
Exécution planifiée et gestion des versions.
Optimisation des performances et tolérance aux pannes.
Sécurisation des flux et des données.Travaux pratiquesObjectif : Superviser et tester un workflow en production.
Description : Mise en place d’un tableau de bord de suivi des exécutions. Quelle est la meilleure approche de supervision ?
Création de nodes personnalisés.
Collaboration d’équipe et contrôle de versions.
Stratégies d’évolution d’une architecture multi-agents IA.Travaux pratiquesObjectif : Déployer un workflow complet sur une instance cloud.
Description : Industrialisation d’un projet d’orchestration IA avec documentation et validation des acquis.
Introduction à n8n et à l’automatisation intelligente
Architecture et composants clés de n8n.Notion de nodes, triggers, flows, exécutions.
Configuration locale vs hébergée.
Présentation des cas d’usage en entreprise.Travaux pratiquesObjectif : Installer n8n et créer son premier workflow automatisé.
Description : Mise en place d’un scénario simple déclenché par un webhook. Comment relier plusieurs APIs pour orchestrer une tâche ?
Orchestration et logique des workflows
Types d’orchestration : séquentielle, parallèle, conditionnelle.Gestion des variables, des boucles et des conditions.
Stockage de l’état et reprise d’exécution.
Introduction aux agents IA intégrés.Travaux pratiquesObjectif : Comprendre et appliquer la logique conditionnelle et les états.
Description : Réalisation d’un workflow à branchements multiples simulant des décisions d’agents.Jour 2
Comprendre et construire des orchestrations multi-agents
Qu’est-ce qu’un agent IA dans un workflow ?Coordination d’agents IA pour une tâche partagée.
Échanges de contexte et synchronisation.
Cas concrets d’automatisation IA (analyse de texte, génération de résumé, actions pilotées).Travaux pratiquesObjectif : Concevoir un workflow où plusieurs agents IA collaborent.
Description : Mise en place d’un scénario où un agent extrait de l’information, un autre la résume et un troisième la publie.
Intégration de modèles IA et APIs tierces
Intégration d’OpenAI, HuggingFace, Anthropic, ou API personnalisées.Gestion des clés, variables d’environnement et sécurité.
Monitoring des coûts et des temps de réponse.
Comparaison avec les approches prompt-engineering classiques.Travaux pratiquesObjectif : Connecter un modèle IA et automatiser une chaîne d’analyse de données textuelles.
Description : Création d’un workflow IA complet avec gestion d’erreurs et log d’exécution.Jour 3
Supervision, scalabilité et bonnes pratiques
Logging, monitoring et alertes dans n8n.Exécution planifiée et gestion des versions.
Optimisation des performances et tolérance aux pannes.
Sécurisation des flux et des données.Travaux pratiquesObjectif : Superviser et tester un workflow en production.
Description : Mise en place d’un tableau de bord de suivi des exécutions. Quelle est la meilleure approche de supervision ?
Déploiement et extension de n8n
Déploiement en Docker, cloud ou mode serverless.Création de nodes personnalisés.
Collaboration d’équipe et contrôle de versions.
Stratégies d’évolution d’une architecture multi-agents IA.Travaux pratiquesObjectif : Déployer un workflow complet sur une instance cloud.
Description : Industrialisation d’un projet d’orchestration IA avec documentation et validation des acquis.
La formation inclut environ 50 % de travaux pratiques, utilisant l’interface n8n (cloud et locale). Les exercices portent sur la création de workflows IA, la gestion des données et la communication entre agents. Les stagiaires valident leurs acquis à travers la mise en place de cas concrets d’automatisation multi-agents.
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