Formation IA pour la Finance & Comptabilité

Formation IA pour la Finance et la Comptabilité. Saisie automatique, rapprochement bancaire, reporting et analyse prédictive avec l'IA. TAKA AI.

Formation IA pour la Finance & Comptabilité

7h

de formation intensive pour automatiser
saisie, rapprochement et reporting financier

DAF · Comptables · Contrôleurs de gestion · Experts-comptables · Max 6 participants

LE PROBLÈME

Vos équipes codent encore des scripts manuels pendant que vos concurrents déploient des agents IA autonomes.

LangChain, LangGraph, Hermes Agent, Claude Code, OpenClaw, Microsoft Agent Framework, RAG… les frameworks agentiques se multiplient à une vitesse folle. Sans formation structurée, vos équipes perdent des semaines à tester des tutorials incomplets, à déboguer des architectures bancales et à recommencer à zéro à chaque nouveau projet. Cette journée intensive règle ça. Vous apprenez à choisir le bon framework, à concevoir une architecture agentique robuste et à déployer votre premier agent en production — avec du code réel, sur un cas métier réel.

Notre approche
Code de production, pas des exemples jouets

On ne vous fait pas coder un agent «hello world». Vous partez avec une architecture complète : agent, mémoire, outils, déploiement. Utilisable le lundi suivant.

7 frameworks couverts, zéro dogmatisme

LangGraph pour l’orchestration complexe, Hermes Agent pour la flexibilité, Claude Code pour le pair-programming IA, OpenClaw pour les agents call — on vous apprend à choisir selon votre contexte.

Formateur praticien, systèmes en production

Votre formateur a construit et déployé des systèmes agentiques en production. Pas un théoricien — quelqu’un qui utilise ces outils au quotidien sur de vrais projets clients.

Personnalisé + support 30 jours inclus

Avant la journée, on adapte le programme à votre stack existante, votre niveau et vos cas métier. Après, on reste disponible 30 jours pour vos questions de mise en production.

AU PROGRAMME

Ce que vous maîtrisez à la fin de la journée

01
Fondations Agentiques

Architecture LLM+agents, patterns multi-agents (supervisor, ReAct, MRKL), gestion de la mémoire et des états, design d’outils (tools/functions calling). Choisir le bon pattern pour votre problème.

02
Frameworks en Profondeur

Tour complet des 7 frameworks agentiques du marché. Comparatif détaillé, cas d’usage idéaux pour chacun, exercices pratiques sur LangGraph et Hermes Agent. Vous codez pendant ce module.

03
RAG & Mémoire Vectorielle

Pipeline RAG complet de bout en bout : ingestion, chunking sémantique, embedding, stockage vectoriel, retrieval hybrid, reranking. Implémentation avec Qdrant/Weaviate et Cohere Rerank.

04
Déploiement & Observabilité

Dockeriser votre agent, exposer une API FastAPI, monitorer avec LangSmith et Arize. Gestion des coûts de tokens, rate limiting, sécurité des clés API. Votre agent en production le soir même.

DÉROULÉ DE LA JOURNÉE

7 heures pour passer du zéro à l’agent en production

Format bootcamp intensif. On code, on déplore, on débogue ensemble. Vous repartez avec un agent fonctionnel, un pipeline RAG opérationnel et la compréhension profonde pour en construire d’autres seul.

ÉTAPE 01
Évaluation & Cadrage Technique

Test de niveau en amont, identification de votre stack existante (Python, API, infra) et adaptation du programme. On part de où vous êtes — pas d’où on voudrait que vous soyez.

ÉTAPE 02
Fondations & Architecture

Matin : théorie des agents, patterns, comparatif frameworks. Chaque concept est immédiatement suivi d’un exercice de code. Vous choisissez votre framework principal avant la pause.

ÉTAPE 03
Atelier Pratique Intensif

Après-midi : construction de votre agent sur votre cas métier réel. Pipeline RAG, orchestration LangGraph ou Hermes Agent, intégration d’outils externes. Debugging en live.

ÉTAPE 04
Déploiement & Plan Évolution

Fin de journée : dockerisation, exposition API, setup monitoring LangSmith. Vous définissez votre roadmap agentique 90 jours avec le formateur. Support email 30 jours inclus.

Notre stack

EXERCICES PRATIQUES

Ce que vous construisez pendant la formation

Du code réel, des agents fonctionnels, des pipelines déployés — pas des notebooks Colab jetables

RAG
LangGraph
Agent RAG sur vos documents internes
INPUTS
PDF / Confluence / Notion
AUTO
Indexer
Reranker
Générer
RESULT
Multi-Agent
Hermes
Système multi-agents avec Hermes Agent
INPUTS
Objectif métier
AUTO
Planifier
Exécuter
Valider
RESULT
Code
Claude Code
Assistant code IA sur votre codebase réelle
INPUTS
Repository GitHub
AUTO
Analyser
Déboguer
PR
RESULT

Ce que disent nos participants

FAQ

Questions fréquentes

Tout ce que vous devez savoir avant de démarrer un projet IA avec nous.

Cela dépend de la complexité. Un agent ciblé sur un cas d’usage précis peut être en production en quelques semaines. Les architectures multi-agents avec intégrations système complexes prennent davantage de temps. Nous vous fournissons un calendrier réaliste dès l’appel découverte — sans surprise.

Uniquement les accès minimum nécessaires à chaque intégration. Pour la plupart des projets, cela se traduit par des clés API ou des connexions OAuth. Tous les accès sont documentés et nous appliquons strictement le principe du moindre privilège.

À vous, intégralement. Code, prompts, configurations et documentation vous appartiennent. Vous pouvez maintenir, faire évoluer ou internaliser vos agents IA à tout moment, sans dépendance à notre égard.

Nous incluons une période de monitoring post-lancement dans chaque projet. En cas d’anomalie — dérive d’un modèle, changement d’API tierce, comportement inattendu d’un agent — nous intervenons rapidement pour diagnostiquer et corriger.

La sécurité est intégrée à chaque étape du build, pas ajoutée en fin de projet. Nous travaillons uniquement avec les données strictement nécessaires, documentons tous les flux et appliquons les bonnes pratiques de chiffrement, d’accès et de traçabilité — compatibles RGPD.

Oui. Nous concevons nos architectures agentiques pour s’intégrer à votre stack existant — CRM, ERP, outils de support, bases de données, APIs internes ou tierces. Pas besoin de tout remplacer pour déployer de l’IA.

C’est précisément l’objet de l’appel découverte. Nous auditons vos processus, identifions les zones à fort potentiel agentique et vous proposons une feuille de route priorisée selon l’impact métier et la faisabilité technique.

Oui — et c’est une priorité pour de nombreux clients. Nous concevons des architectures agentiques souveraines : modèles hébergés sur votre infrastructure ou sur des serveurs européens, zéro transit de données vers des clouds américains, conformité RGPD native. Vos données restent sous votre contrôle à chaque étape du pipeline IA.

AVANT / APRÈS LA FORMATION

Ce que ça change concrètement dans votre équipe

Des transformations mesurables dès la première semaine suivant la formation.

❌ AVANT

✅ APRÈS

LES 7 FRAMEWORKS

Un framework pour chaque besoin. Maîtrisés. Comparés. Choisis avec méthode.

On ne vous impose pas un seul framework. On vous apprend à choisir le bon selon votre cas — et à exceller dessus.

LangChain

Idéal pour : RAG, chaînes de traitement, 600+ intégrations

Le framework le plus adopté. Parfait pour construire des pipelines LLM modulaires avec LCEL et des agents tools-based rapides à protétyper.

Python · TypeScript · LCEL
LangGraph

Idéal pour : multi-agents, workflows stateful, cycles

L’outil le plus puissant pour des systèmes agentiques complexes avec états partagés, boucles conditionnelles et human-in-the-loop.

Graphs · Nodes · State Machines
Hermes Agent

Idéal pour : agents flexibles, MCP, déploiement VPS

Framework open-source agnostique au LLM, support natif MCP servers, idéal pour des agents souverains déployés on-premise ou sur Hostinger VPS.

MCP · Docker · Ollama · OpenAI
Claude Code

Idéal pour : pair-programming IA, refactoring, debug

CLI Anthropic pour un agent de développement autonome directement dans votre terminal. Lit, écrit, teste et commit du code sur votre repo.

CLI · Git · Tests · PR auto
OpenClaw

Idéal pour : agents appel IA, voice pipeline, VAPI

Framework spécialisé pour les agents vocaux et téléphoniques. Intégration native avec VAPI, Twilio et les pipelines STT-LLM-TTS.

VAPI · Twilio · ElevenLabs · STT
Microsoft Agent

Idéal pour : enterprise, Azure, écosystème Microsoft

AutoGen + Semantic Kernel pour des systèmes multi-agents en environnement Azure. Idéal pour les équipes déjà dans l’écosystème Microsoft.

AutoGen · Semantic Kernel · Azure OpenAI
RAG Custom

Idéal pour : pipeline souverain, Qdrant/Weaviate, reranking

Pipeline RAG sur mesure sans dépendance à un framework. Qdrant ou Weaviate + Cohere Rerank + évaluation RAGAS. Performance maximale et contrlôle total.

Qdrant · Weaviate · Cohere · RAGAS
POUR QUI ?

Cette formation est faite pour vous si…

👨‍💻 Développeurs Python

Vous connaissez Python mais n’avez jamais construit d’agent en production. Vous voulez maîtriser LangGraph et déployer votre premier RAG.

🏗️ Architectes & Tech Leads

Vous définissez les choix techniques de votre équipe. Vous voulez comprendre les trade-offs entre frameworks avant de vous engager.

📊 Chefs de Projet IA

Vous pilotez des projets IA mais manquez de profondeur technique pour challenger vos devs et estimer les complexités.

🧭 Fondateurs Tech & Startups IA

Vous construisez un produit IA. Vous avez besoin de bases solides pour éviter de devoir tout refaire dans 6 mois.

TARIFS

Investissez dans les compétences qui changent votre stack

Pas d’abonnement. Pas d’engagement. Une formation, un investissement, un retour immédiat.

BOOTCAMP

Journée Intensive

850 € / pers.

7h de formation. 1 agent déployé. 1 pipeline RAG. Support 30 jours.

BOOTCAMP 2 JOURS

Deep Dive Agentique

1 490 € / pers.

14h de formation. Système multi-agents complet. Production-ready.

SUR-MESURE ÉQUIPE

Intra-Entreprise

Devis personnalisé

Programme conçu autour de votre stack, vos cas métier et le niveau de votre équipe.

Tous nos tarifs s’entendent HT. Formation éligible au financement OPCO (intra-entreprise). Présentiel Bruxelles/Dijon ou 100% distanciel.