Cours GH-600 : Developing in Agentic AI Systems | GitHub et IA agentique
Le cours GH-600 : Developing in Agentic AI Systems est une formation officielle de Microsoft et GitHub destinée aux professionnels qui souhaitent concevoir, déployer et administrer des systèmes d'intelligence artificielle basés sur des agents dans des environnements de développement modernes. La formation se concentre sur l'utilisation de GitHub comme plateforme de référence pour coordonner, superviser et gouverner des agents d'IA qui participent activement au cycle de vie du développement logiciel.
La technologie Agentic AI permet de créer des agents autonomes capables de planifier, raisonner, utiliser des outils, interagir avec des environnements d'exécution et collaborer avec d'autres agents pour résoudre des tâches complexes. Intégrée à GitHub, GitHub Copilot, MCP (Model Context Protocol) et aux flux DevOps, cette technologie aide à accélérer le développement, à améliorer la productivité des équipes et à automatiser les processus d'ingénierie logicielle.
Dans les environnements d'entreprise, les systèmes Agentic AI sont utilisés pour automatiser les tâches de développement, la révision de code, l'analyse de qualité, l'exécution de flux de travail et la coordination de processus complexes au sein du SDLC. Le cours fournit une vision pratique de la conception d'architectures d'agents sécurisées, fiables et gouvernées pour leur utilisation dans des environnements de production.
De plus, ce cours est officiel de Microsoft, prépare à la certification GitHub Certified: Agentic AI Developer et est éligible à des financements de formation professionnelle pour les entreprises.
Présentation générale du cours
Le cours GH-600: Developing in Agentic AI Systems fournit les connaissances nécessaires pour concevoir, implémenter et gérer des systèmes d'intelligence artificielle basés sur des agents dans des environnements de développement modernes en utilisant GitHub comme plateforme de contrôle et de supervision.
Pendant la formation, les participants apprendront à intégrer des agents d'IA dans le cycle de vie du développement logiciel (SDLC), définir des architectures d'agents, configurer des outils et des environnements d'exécution, gérer la mémoire et l'état, coordonner plusieurs agents et appliquer des mécanismes de supervision et de gouvernance pour garantir des résultats fiables et sécurisés.
Le cours aborde également des aspects clés liés à GitHub Copilot, aux serveurs MCP, à l'observabilité, à l'évaluation des résultats, au contrôle du comportement autonome et à la protection par des garde-fous. L'approche pratique permet de comprendre comment déployer des agents d'IA dans des environnements de production réels tout en maintenant les niveaux de qualité, de sécurité et de contrôle exigés par les organisations modernes.
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À quoi sert la certification GH-600 de Microsoft dans le milieu professionnel ?
La certification GH-600: Developing in Agentic AI Systems permet d'attester de compétences avancées dans la conception, le déploiement, la supervision et la gouvernance de systèmes d'intelligence artificielle basés sur des agents dans des environnements de développement modernes. Elle est destinée aux professionnels qui travaillent avec GitHub, GitHub Copilot et des architectures Agentic AI pour automatiser des processus complexes du cycle de vie du développement logiciel.
Sur le marché du travail, cette certification s'avère particulièrement pertinente pour des profils tels que AI Engineer, Développeur, Ingénieur DevOps, Architecte de solutions, Ingénieur plateforme et les professionnels responsables de l'intégration de l'intelligence artificielle dans les processus de développement. Les organisations recherchent de plus en plus des spécialistes capables de coordonner des agents autonomes, de superviser leur comportement, d'implémenter des mécanismes de contrôle et de garantir des résultats sécurisés et fiables dans des environnements de production.
Obtenir la certification GH-600 améliore l'employabilité et facilite la spécialisation dans l'un des domaines les plus innovants de l'intelligence artificielle appliquée au développement logiciel. De plus, elle permet de participer à des projets où les agents intelligents collaborent avec des équipes techniques pour accélérer la livraison de logiciels, améliorer la productivité et optimiser les processus d'ingénierie.
Applications professionnelles de GitHub et de l'IA agentique
GitHub et l'IA agentique représentent une nouvelle génération de technologies orientées vers l'automatisation intelligente du développement logiciel. Grâce à des agents capables de planifier, raisonner, exécuter des tâches et utiliser des outils de manière autonome, les organisations peuvent accélérer les processus de développement et améliorer la productivité de leurs équipes techniques.
Dans les environnements d'entreprise, les solutions d'IA agentique sont utilisées pour automatiser les tâches de programmation, gérer les révisions de code, coordonner les flux DevOps, exécuter des processus d'analyse de qualité, générer de la documentation technique et collaborer avec les développeurs tout au long du cycle de vie du logiciel. GitHub agit comme plateforme de contrôle et de supervision, permettant d'implémenter des mécanismes de gouvernance, d'observabilité et de sécurité pour garantir des résultats fiables.
Le cours GH-600 permet d'appliquer ces technologies dans des scénarios réels grâce à la conception et à la gestion de systèmes basés sur des agents intelligents. Les participants apprendront à intégrer GitHub Copilot, les serveurs MCP, les architectures multi-agents et les mécanismes de contrôle permettant de développer des solutions d'intelligence artificielle sécurisées, évolutives et adaptées aux environnements d'entreprise modernes.
Ce qui est inclus dans les cours et certifications officiels Microsoft chez Nanfor
La formation comprend du matériel de Microsoft Learn, des présentations de formateurs experts, des laboratoires autorisés, des tutoriels spécialisés et une préparation à la certification.
Nanfor combine les contenus officiels de Microsoft avec un accompagnement expert, permettant une formation orientée vers l'application pratique dans des environnements d'entreprise réels.
Découvrir tous les composants
Avantages de la formation GH-600
La formation en GH-600: Developing in Agentic AI Systems permet d'acquérir des compétences avancées pour concevoir, déployer et gouverner des systèmes d'intelligence artificielle basés sur des agents dans des environnements de développement modernes en utilisant GitHub comme plateforme de contrôle.
- Apprendre à intégrer des agents d'IA dans le cycle de vie du développement logiciel (SDLC).
- Concevoir des architectures d'IA agentique sécurisées, évolutives et prêtes pour la production.
- Travailler avec GitHub Copilot, les serveurs MCP et des outils d'automatisation avancés.
- Gérer la mémoire, l'état et l'exécution des agents intelligents.
- Implémenter des mécanismes de supervision, d'observabilité et de contrôle du comportement autonome.
- Coordonner des systèmes multi-agents pour résoudre des processus de développement complexes.
- Appliquer des pratiques de gouvernance, de sécurité et de responsabilité dans les systèmes d'IA.
- Se spécialiser dans l'un des domaines à la croissance la plus rapide de l'ingénierie logicielle basée sur l'intelligence artificielle.
De plus, cette formation fournit des connaissances pratiques sur la manière de combiner l'intelligence artificielle, l'automatisation et le DevOps pour accélérer les processus de développement et améliorer la productivité des équipes d'ingénierie.
Prérequis
Pour tirer le meilleur parti du cours GH-600, il est recommandé d'avoir une expérience préalable en développement logiciel, en processus DevOps et en flux de travail basés sur GitHub.
Il est également recommandé de disposer de connaissances sur :
- GitHub et GitHub Copilot.
- Cycle de vie du développement logiciel (SDLC).
- Git, dépôts, branches et pull requests.
- Concepts de base de l'intelligence artificielle et des agents.
- Pratiques de qualité, de révision de code et de sécurité.
- Concepts généraux de CI/CD.
Le cours est principalement destiné aux développeurs, ingénieurs DevOps, ingénieurs IA, architectes de solutions et professionnels qui travaillent sur la construction et l'exploitation de systèmes basés sur des agents intelligents.
Préparation à la certification GH-600 de Microsoft
Ce cours GH-600: Developing in Agentic AI Systems prépare à la certification officielle GitHub Certified: Agentic AI Developer, en fournissant les connaissances nécessaires pour concevoir, implémenter, superviser et gouverner des systèmes d'IA agentique en utilisant GitHub, GitHub Copilot et des architectures avancées basées sur des agents intelligents.
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Durée du cours :
100 heures
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Accès à la salle de cours :
3 mois
Informations générales sur le cours
À qui est destiné le cours GH-600 de Microsoft ?
Le cours GH-600: Developing in Agentic AI Systems est destiné aux professionnels techniques qui souhaitent concevoir, déployer, superviser et gouverner des systèmes d'intelligence artificielle basés sur des agents dans des environnements modernes de développement logiciel.
Il convient particulièrement aux profils tels que AI Engineer, Développeur, Ingénieur DevOps, Architecte de solutions, Ingénieur plateforme et aux professionnels qui travaillent avec GitHub, GitHub Copilot, l'automatisation avancée et les architectures basées sur des agents intelligents.
Il est également destiné aux responsables de plateformes de développement, aux équipes d'ingénierie logicielle et aux spécialistes de l'intelligence artificielle qui doivent intégrer, coordonner et contrôler des agents autonomes dans des flux de travail productifs, tout en maintenant des niveaux appropriés de sécurité, de qualité et de gouvernance.
Objectifs du cours GH-600 et ce que vous allez apprendre
À la fin du cours GH-600, vous serez capable de concevoir, implémenter et administrer des systèmes d'intelligence artificielle basés sur des agents dans le cycle de vie du développement logiciel, en utilisant GitHub comme plateforme centrale pour la supervision et le contrôle de ces systèmes.
- Comprendre les fondements de l'intelligence artificielle basée sur des agents (IA agentique).
- Concevoir des architectures d'agents intégrées dans des processus SDLC modernes.
- Configurer des outils, des autorisations et des environnements d'exécution pour les agents intelligents.
- Travailler avec GitHub Copilot, les serveurs MCP et des mécanismes d'automatisation avancés.
- Gérer la mémoire, l'état et le contexte des agents d'IA.
- Superviser le comportement autonome grâce à des contrôles et des mécanismes d'observabilité.
- Évaluer et optimiser les résultats générés par les systèmes d'IA agentique.
- Coordonner des architectures multi-agents pour résoudre des tâches de développement complexes.
- Implémenter des garde-fous, des politiques de sécurité et des mécanismes de gouvernance.
- Se préparer à la certification GitHub Certified: Agentic AI Developer.
Éléments de la collection GH-600 de Microsoft Learn
La collection officielle de Microsoft Learn associée au cours GH-600 comprend les parcours de formation suivants :
- Développement dans les systèmes d'IA basée sur des agents – Partie 1 sur 2
- Développement dans les systèmes d'IA basée sur des agents – Partie 2 sur 2
Ces parcours d'apprentissage permettent d'acquérir les connaissances nécessaires pour concevoir des architectures d'IA agentique, intégrer des agents dans le cycle de vie du développement logiciel, administrer des environnements d'exécution, coordonner des systèmes multi-agents et appliquer des pratiques de sécurité et de gouvernance en utilisant GitHub comme plateforme de contrôle.
Contenu du cours GH-600: Developing in Agentic AI Systems – Programme officiel
Unité 1. Fondements de l'IA agentique sur GitHub
- Qu'est-ce que l'IA agentique ?
- IA agentique par rapport aux assistants d'IA
- Caractéristiques de l'IA agentique
- Pourquoi l'IA agentique est-elle importante ?
- Le flux de travail des agents
- Cycle de vie de Copilot Agent
- Le cycle de vie de l'agent : Planifier → Agir → Évaluer
- GitHub comme plateforme pour les agents
- Que peuvent faire les agents d'IA ?
- Planification, raisonnement et action
- Révision et approbation des plans
- Définition des objectifs pour les agents
- Risques de l'IA agentique
- Humain dans la boucle
- Gouvernance des agents sur GitHub
Unité 2. Conception d'architectures d'agents et intégration au SDLC
- Composants principaux d'un agent d'IA
- Définition des tâches et des responsabilités des agents
- Présentation des architectures d'agents
- Sélection d'une architecture d'agents
- Planification structurée des agents
- Définition du périmètre d'exécution des agents
- Architecture multi-agents
- Communication entre les agents
- Connexion des agents à des systèmes externes
- Mémoire et contexte
- Coordination des flux de travail des agents
- Validation et approbation des plans
- Sécurité et gouvernance
- Antipatrons dans les architectures d'agents
- Bonnes pratiques d'architecture
Unité 3. Outils, MCP et environnements d'exécution des agents
- Pourquoi les agents ont besoin d'outils
- Conception d'outils pour les agents
- Configuration des autorisations pour les outils des agents
- Comprendre MCP (Model Context Protocol)
- Implémentation de MCP
- Configuration et gouvernance de MCP
- Sélection d'un environnement d'exécution
- Où les tâches des agents sont-elles exécutées ?
- Contexte d'exécution des agents
- Conception d'environnements d'exécution
- Limites d'exécution
- Actions des agents dans les flux de développement
- Sécurisation de l'exécution des agents
- Implémentation d'intégrations sécurisées d'outils
Unité 4. Systèmes multi-agents et orchestration
- Pourquoi utiliser des systèmes multi-agents ?
- Définition des responsabilités des agents
- Exemple de SDLC multi-agents
- Coordination des flux de travail multi-agents
- Modèles d'orchestration multi-agents
- Orchestration par les flux de travail GitHub
- Isolation de l'exécution des agents
- Coordination par artefacts
- Gestion des transferts entre agents
- Détection et résolution des conflits
- Observabilité
- Fiabilité et récupération
- Récupération dans les systèmes multi-agents
- Erreurs de conception courantes
- Conception de systèmes multi-agents pour la production
- Gestion du cycle de vie des agents
Unité 5. Mémoire, état et évaluation
- Mémoire par rapport à l'état
- Conception de la mémoire des agents
- Implémentation de stratégies de mémoire
- Gestion du cycle de vie de la mémoire
- Persistance de l'état des agents
- Capture de l'état par artefacts
- Gestion de la dérive du contexte
- Maintien de la continuité entre les systèmes
- Fondements de l'évaluation
- Analyse des défaillances des agents
- Conception de métriques et de signaux d'évaluation
- Amélioration du comportement des agents
- Ajustement et optimisation du comportement des agents
- Problèmes habituels de mémoire et d'état
- Construction d'agents avec état fiables
Unité 6. Gouvernance, garde-fous et opérations
- Autonomie basée sur les risques
- Conception de garde-fous efficaces
- Implémentation de garde-fous
- Contrôles de gouvernance sur GitHub
- Conception de flux Humain dans la boucle
- Implémentation d'approbations humaines
- Équilibre entre automatisation et révision humaine
- Contrôle des permissions des agents
- Blocage des actions non sécurisées
- Observabilité et auditabilité
- Exploitation des agents en production
- Cycle de vie de la gouvernance
- Erreurs courantes de gouvernance
- Liste de vérification pour la préparation à la production
Notre facteur différenciateur : Laboratoires pratiques
L'un des éléments différenciateurs du cours GH-600: Developing in Agentic AI Systems est son approche pratique axée sur des scénarios réels de développement, de déploiement et de gouvernance des agents intelligents. À travers des laboratoires guidés, les participants apprennent à travailler avec GitHub, GitHub Copilot, les architectures Agentic AI et les systèmes multi-agents utilisés dans les environnements modernes d'ingénierie logicielle.
Les exercices pratiques permettent de comprendre comment intégrer des agents dans le cycle de vie du développement logiciel (SDLC), superviser leur comportement, gérer les outils et les environnements d'exécution, et appliquer les mécanismes de contrôle et de gouvernance nécessaires aux environnements de production.
| Laboratoires de Nanfor |
Compétences techniques développées |
Résultat pratique de l'apprentissage |
| Laboratoire 1 : Fondamentaux de l'Agentic AI sur GitHub |
Compréhension des architectures Agentic AI, fonctionnement des agents intelligents, intégration avec GitHub et utilisation dans le cycle de développement logiciel |
Capacité à identifier les scénarios où les agents peuvent apporter automatisation et productivité au sein des équipes de développement |
| Laboratoire 2 : Conception d'architectures d'agents |
Définition des responsabilités des agents, séparation des tâches de planification, de raisonnement et d'exécution, conception de flux d'interaction |
Construction d'architectures Agentic AI fiables, évolutives et prêtes pour les environnements d'entreprise |
| Laboratoire 3 : Intégration des agents dans le SDLC |
Incorporation d'agents intelligents dans les flux de développement, intégration avec les dépôts, les revues de code et les processus DevOps |
Capacité à automatiser des tâches dans le cycle de vie du logiciel en utilisant des agents d'IA |
| Laboratoire 4 : Configuration des outils et des serveurs MCP |
Configuration d'outils externes, du Model Context Protocol (MCP), des permissions et des capacités d'interaction avec les services |
Création d'environnements sécurisés où les agents peuvent utiliser des outils et des ressources contrôlés |
| Laboratoire 5 : Gestion de la mémoire, de l'état et du contexte |
Administration de la mémoire des agents, persistance du contexte et contrôle de l'état pendant les exécutions complexes |
Mise en œuvre d'agents capables de maintenir la cohérence et la continuité dans les processus de longue durée |
| Laboratoire 6 : Exécution sécurisée des agents autonomes |
Contrôle de l'exécution, établissement de limites opérationnelles, gestion des permissions et des politiques de comportement |
Capacité à déployer des agents avec des mécanismes de protection qui réduisent les risques opérationnels |
| Laboratoire 7 : Supervision et observabilité des agents |
Surveillance des activités, analyse des événements, génération de métriques et suivi du comportement autonome |
Visibilité complète sur le fonctionnement des agents et capacité d'intervention lorsque nécessaire |
| Laboratoire 8 : Évaluation et optimisation des résultats |
Validation des réponses, analyse de la qualité, évaluation des performances et amélioration continue des agents |
Capacité à augmenter la précision, l'efficacité et la fiabilité des systèmes Agentic AI |
| Laboratoire 9 : Coordination des systèmes multi-agents |
Orchestration de multiples agents spécialisés, coordination des tâches et distribution des responsabilités |
Mise en œuvre de solutions complexes où plusieurs agents collaborent pour atteindre des objectifs partagés |
| Laboratoire 10 : Gouvernance, garde-fous et responsabilité |
Application des politiques de sécurité, des mécanismes d'approbation, d'audit et de gouvernance des agents intelligents |
Capacité à déployer des solutions Agentic AI alignées avec les exigences d'entreprise en matière de sécurité et de conformité |
Grâce à ces laboratoires, les participants développent une expérience pratique dans la construction et l'exploitation de systèmes Agentic AI, acquérant des connaissances directement applicables à des projets réels de développement, d'automatisation et de gouvernance des agents intelligents sur GitHub.
Langue du cours
- Cours : Anglais / espagnol
- Labs : Anglais / espagnol
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Nanfor est un centre de formation TIC sur mesure, spécialisé dans la formation technologique pour les professionnels et les entreprises, et est officiellement homologué par Microsoft en tant que :
- Microsoft Solutions Partner – Training Services
- Microsoft Cloud Partner
Ces homologations attestent que Nanfor respecte les normes de Microsoft pour dispenser des cours techniques, en utilisant des contenus de Microsoft et des Microsoft Certified Trainers (MCTs), garantissant qualité, mise à jour continue et alignement avec les certifications.
Questions fréquentes sur le cours GH-600
Qu'est-ce que le cours GH-600 de GitHub et Agentic AI ?
Le cours GH-600 de GitHub et Agentic AI est une formation officielle de Microsoft et GitHub axée sur la conception, le déploiement et la gouvernance des systèmes d'intelligence artificielle basés sur des agents dans des environnements modernes de développement logiciel.
À quoi sert la certification GH-600 de GitHub et Agentic AI ?
La certification GH-600 permet de valider les compétences dans la création, la supervision et l'administration des systèmes Agentic AI, aidant les organisations à intégrer des agents intelligents dans les processus de développement, d'automatisation et d'exploitation de logiciels.
Le cours GH-600 de GitHub et Agentic AI est-il officiel de Microsoft ?
Oui. Le cours GH-600 est une formation officielle de Microsoft et GitHub basée sur Microsoft Learn et alignée avec la certification GitHub Certified: Agentic AI Developer.
En quoi le cours GH-600 de GitHub et Agentic AI se distingue-t-il des autres certifications Microsoft liées à l'IA ?
Le cours GH-600 se spécialise dans les systèmes Agentic AI, abordant les architectures d'agents, la coordination multi-agents, l'observabilité, les serveurs MCP, la supervision autonome et la gouvernance dans les environnements GitHub et DevOps, des domaines qui ne sont généralement pas couverts dans les certifications d'IA plus traditionnelles.
Le cours GH-600 de GitHub et Agentic AI est-il éligible à un financement via FUNDAE ?
Oui. Le cours GH-600 de GitHub et Agentic AI est éligible à un financement via FUNDAE pour les entreprises, permettant de récupérer en tout ou en partie l'investissement réalisé en formation selon les crédits disponibles.
Quelle est la durée du cours GH-600 de GitHub et Agentic AI ?
Le cours GH-600 a une durée de 100 heures de formation via la salle virtuelle de Nanfor, complétée par des supports officiels, des laboratoires pratiques et des ressources d'apprentissage supplémentaires.
Le cours GH-600 de GitHub et Agentic AI est-il inclus dans LaaS de Nanfor ?
Oui. Le cours GH-600 de GitHub et Agentic AI peut faire partie des programmes LaaS de Nanfor, facilitant l'accès continu à une formation spécialisée en intelligence artificielle, automatisation et développement moderne de logiciels.
Quel niveau technique requiert le cours GH-600 de GitHub et Agentic AI ?
Le cours GH-600 est orienté vers un niveau intermédiaire. Une expérience préalable en GitHub, GitHub Copilot, SDLC, DevOps, développement logiciel et concepts de base de l'intelligence artificielle et des agents est recommandée.
Quelles perspectives professionnelles offre le cours GH-600 de GitHub et Agentic AI ?
Le cours GH-600 permet de développer des profils tels qu'AI Engineer, Developer, DevOps Engineer, Platform Engineer, Solution Architect ou spécialiste de l'automatisation basée sur des agents intelligents dans des environnements d'entreprise modernes.
