Cours GH-600 : Développer avec les systèmes d'IA Agentique | GitHub et IA Agentique
Le cours GH-600 : Développer avec les systèmes d'IA Agentique est une formation officielle de Microsoft et GitHub destinée aux professionnels souhaitant concevoir, déployer et administrer des systèmes d'intelligence artificielle basés sur des agents au sein d'environnements de développement modernes. La formation se concentre sur l'utilisation de GitHub comme plateforme de référence pour coordonner, superviser et régir les agents d'IA qui participent activement au cycle de vie du développement logiciel.
La technologie IA Agentique permet de créer des agents autonomes capables de planifier, de raisonner, d'utiliser des outils, d'interagir avec des environnements d'exécution et de 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 permet d'accélérer le développement, d'améliorer la productivité des équipes et d'automatiser les processus d'ingénierie logicielle.
Dans les environnements d'entreprise, les systèmes d'IA Agentique sont utilisés pour automatiser les tâches de développement, la révision de code, l'analyse de qualité, l'exécution des flux de travail et la coordination des processus complexes au sein du SDLC. Le cours offre une vision pratique de la manière de concevoir des architectures d'agents sécurisées, fiables et gouvernées pour une utilisation en environnements de production.
De plus, ce cours est officiel Microsoft, prépare à la certification GitHub Certified : Agentic AI Developer et est éligible au financement via FUNDAE pour les entreprises.
Présentation du cours
Le cours GH-600 : Développer avec les systèmes d'IA Agentique fournit les connaissances nécessaires pour concevoir, implémenter et gérer des systèmes d'intelligence artificielle basés sur des agents au sein d'environnements de développement modernes, en utilisant GitHub comme plateforme de contrôle et de supervision.
Au cours de la formation, les participants apprendront à intégrer des agents d'IA dans le cycle de vie du développement logiciel (SDLC), à définir des architectures d'agents, à configurer des outils et des environnements d'exécution, à gérer la mémoire et l'état, à coordonner plusieurs agents et à 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 l'environnement professionnel ?
La certification GH-600 : Développer avec les systèmes d'IA Agentique permet d'attester des compétences avancées en matière de conception, de déploiement, de supervision et de gouvernance de systèmes d'intelligence artificielle basés sur des agents au sein d'environnements de développement modernes. Elle est destinée aux professionnels qui travaillent avec GitHub, GitHub Copilot et les architectures d'IA Agentique pour automatiser les processus complexes du cycle de vie du développement logiciel.
Sur le marché du travail, cette certification est particulièrement pertinente pour des profils tels que AI Engineer, Developer, DevOps Engineer, Solution Architect, Platform Engineer et les professionnels responsables de l'intégration de l'intelligence artificielle dans les processus de développement. Les organisations recherchent de plus en plus de spécialistes capables de coordonner des agents autonomes, de superviser leur comportement, de mettre en œuvre 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 axées sur l'automatisation intelligente du développement logiciel. Grâce à des agents capables de planifier, de raisonner, d'exécuter des tâches et d'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 les 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 une plateforme de contrôle et de supervision, permettant de mettre en œuvre 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 qui permettent de développer des solutions d'intelligence artificielle sécurisées, évolutives et préparées pour les environnements d'entreprise modernes.
Ce que comprennent les cours et certifications officiels Microsoft chez Nanfor
La formation comprend du matériel Microsoft Learn, des présentations d'experts tuteurs, des laboratoires agréés, des tutorats spécialisés et une préparation à la certification.
Nanfor combine le contenu officiel de Microsoft avec un accompagnement expert, permettant une formation axée sur l'application pratique dans des environnements d'entreprise réels.
Découvrir tous les composants
Avantages de la formation GH-600
La formation GH-600 : Développer avec les systèmes d'IA Agentique permet d'acquérir des compétences avancées pour concevoir, déployer et régir des systèmes d'intelligence artificielle basés sur des agents au sein d'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 les outils d'automatisation avancés.
- Gérer la mémoire, l'état et l'exécution des agents intelligents.
- Mettre en œuvre 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 plus forte croissance 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 conseillé de posséder des connaissances sur :
- GitHub et GitHub Copilot.
- Le cycle de vie du développement logiciel (SDLC).
- Git, dépôts, branches et pull requests.
- Les concepts de base de l'intelligence artificielle et des agents.
- Les pratiques de qualité, de révision de code et de sécurité.
- Les concepts généraux de CI/CD.
Le cours s'adresse principalement aux développeurs, ingénieurs DevOps, ingénieurs IA, architectes de solutions et professionnels qui travaillent à la construction et à l'exploitation de systèmes basés sur des agents intelligents.
Préparation à la certification GH-600 de Microsoft
Ce cours GH-600 : Développer avec les systèmes d'IA Agentique prépare à la certification officielle GitHub Certified : Agentic AI Developer, en fournissant les connaissances nécessaires pour concevoir, implémenter, superviser et régir les 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 classe :
3 mois
Informations générales sur le cours
À qui s'adresse le cours GH-600 de Microsoft ?
Le cours GH-600 : Développer avec les systèmes d'IA Agentique s'adresse aux professionnels techniques qui souhaitent concevoir, déployer, superviser et régir des systèmes d'intelligence artificielle basés sur des agents au sein d'environnements modernes de développement logiciel.
Il convient particulièrement aux profils tels que AI Engineer, Developer, DevOps Engineer, Solution Architect, Platform Engineer et aux professionnels qui travaillent avec GitHub, GitHub Copilot, l'automatisation avancée et les architectures basées sur des agents intelligents.
Il s'adresse également aux responsables de plateformes de développement, aux équipes d'ingénierie logicielle et aux spécialistes de l'intelligence artificielle qui ont besoin d'intégrer, de coordonner et de contrôler des agents autonomes dans des flux de travail de production, en maintenant des niveaux adéquats de sécurité, de qualité et de gouvernance.
Objectifs du cours GH-600 et ce que vous apprendrez
À la fin du cours GH-600, vous serez capable de concevoir, d'implémenter et d'administrer des systèmes d'intelligence artificielle basés sur des agents dans le cycle de vie du développement logiciel, en utilisant GitHub comme plateforme centrale de supervision et de 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 permissions et des environnements d'exécution pour les agents intelligents.
- Travailler avec GitHub Copilot, les serveurs MCP et les mécanismes d'automatisation avancés.
- Gérer la mémoire, l'état et le contexte des agents d'IA.
- Superviser le comportement autonome au moyen de contrôles et de 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.
- Mettre en œuvre 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 basés sur des agents – Partie 1 sur 2
- Développement dans les systèmes d'IA basés 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 : Développer avec les systèmes d'IA Agentique – Programme officiel
Unité 1. Fondamentaux de l'IA Agentique dans GitHub
- Qu'est-ce que l'IA Agentique ?
- IA Agentique vs Assistants IA
- Caractéristiques de l'IA Agentique
- Pourquoi l'IA Agentique est-elle importante ?
- Le flux de travail des agents
- Cycle de vie de l'agent Copilot
- 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
- Human-in-the-Loop
- Gouvernance des agents dans GitHub
Unité 2. Conception d'architectures d'agents et intégration au SDLC
- Composants principaux d'un agent d'IA
- Définition des tâches et responsabilités des agents
- Vue d'ensemble 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 agents
- Connexion des agents aux systèmes externes
- Mémoire et contexte
- Coordination des flux de travail des agents
- Validation et approbation des plans
- Sécurité et gouvernance
- Anti-patterns 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 permissions pour les outils des agents
- Comprendre le MCP (Model Context Protocol)
- Implémentation du MCP
- Configuration et gouvernance du MCP
- Sélection d'un environnement d'exécution
- Où s'exécutent les tâches des agents
- Contexte d'exécution des agents
- Conception d'environnements d'exécution
- Limites d'exécution
- Actions des agents dans les flux de développement
- Sécuriser l'exécution des agents
- Implémentation d'intégrations d'outils sécurisées
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 via les flux de travail GitHub
- Isolation de l'exécution des agents
- Coordination via les 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 vs 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 via les artefacts
- Gestion de la dérive de contexte
- Maintien de la continuité entre les systèmes
- Fondamentaux 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 courants de mémoire et d'état
Conception d'agents fiables avec état
Unité 6. Gouvernance, garde-fous et opérations
- Autonomie basée sur les risques
- Conception de garde-fous efficaces
- Mise en œuvre de garde-fous
- Contrôles de gouvernance sur GitHub
- Conception de flux "Human-in-the-Loop"
- Mise en œuvre des approbations humaines
- Équilibre entre automatisation et révision humaine
- Contrôle des permissions des agents
- Blocage des actions dangereuses
- Observabilité et auditabilité
- Opération d'agents en production
- Cycle de vie de la gouvernance
- Erreurs de gouvernance courantes
- Liste de contrôle de préparation à la production
Notre facteur de différenciation : 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 d'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), de superviser leur comportement, de gérer les outils et les environnements d'exécution, et d'appliquer les mécanismes de contrôle et de gouvernance nécessaires aux environnements de production.
| Laboratoires Nanfor |
Compétences techniques développées |
Résultat d'apprentissage pratique |
| Laboratoire 1 : Fondamentaux de l'IA agentique sur GitHub |
Compréhension des architectures d'IA agentique, du fonctionnement des agents intelligents, de l'intégration avec GitHub et de l'utilisation dans le cycle de développement logiciel |
Capacité à identifier les scénarios où les agents peuvent apporter de l'automatisation et de la 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 des flux d'interaction |
Construction d'architectures d'IA agentique fiables, évolutives et prêtes pour les environnements d'entreprise |
| Laboratoire 3 : Intégration des agents dans le SDLC |
Intégration d'agents intelligents dans les flux de développement, intégration avec les référentiels, les révisions de code et les processus DevOps |
Capacité à automatiser des tâches dans le cycle de vie du logiciel à l'aide d'agents d'IA |
| Laboratoire 4 : Configuration des outils et des serveurs MCP |
Configuration d'outils externes, du protocole de contexte de modèle (MCP), des autorisations et des capacités d'interaction avec les services |
Création d'environnements sécurisés où les agents peuvent utiliser des outils et des ressources contrôlées |
| Laboratoire 5 : Gestion de la mémoire, de l'état et du contexte |
Gestion de la mémoire des agents, persistance du contexte et contrôle de l'état lors d'exécutions complexes |
Implémentation d'agents capables de maintenir la cohérence et la continuité dans des processus de longue durée |
| Laboratoire 6 : Exécution sécurisée d'agents autonomes |
Contrôle d'exécution, établissement de limites opérationnelles, gestion des autorisations et 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 si 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 d'IA agentique |
| Laboratoire 9 : Coordination de systèmes multi-agents |
Orchestration de plusieurs agents spécialisés, coordination des tâches et répartition 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 de politiques de sécurité, de mécanismes d'approbation, d'audit et de gouvernance des agents intelligents |
Capacité à déployer des solutions d'IA agentique alignées sur les exigences de sécurité et de conformité de l'entreprise |
Grâce à ces laboratoires, les participants développent une expérience pratique dans la construction et l'opération de systèmes d'IA agentique, acquérant des connaissances directement applicables à des projets réels de développement, d'automatisation et de gouvernance d'agents intelligents sur GitHub.
Langue du cours
- Cours : Anglais / Espagnol
- Laboratoires : Anglais / Espagnol
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- Microsoft Solutions Partner – Training Services
- Microsoft Cloud Partner
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Foire aux questions 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 de 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 en matière de création, de supervision et d'administration de systèmes d'IA agentique, aidant les organisations à intégrer des agents intelligents dans les processus de développement, d'automatisation et d'exploitation logicielle.
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 sur la certification GitHub Certified : Agentic AI Developer.
En quoi le cours GH-600 de GitHub et Agentic AI diffère-t-il des autres certifications Microsoft liées à l'IA ?
Le cours GH-600 est spécialisé dans les systèmes d'IA agentique, abordant les architectures d'agents, la coordination multi-agents, l'observabilité, les serveurs MCP, la supervision autonome et la gouvernance au sein des environnements GitHub et DevOps, des domaines qui ne sont généralement pas couverts par les certifications d'IA plus traditionnelles.
Le cours GH-600 de GitHub et Agentic AI est-il éligible à la subvention FUNDAE ?
Oui. Le cours GH-600 de GitHub et Agentic AI est éligible à la subvention FUNDAE pour les entreprises, permettant de récupérer totalement ou partiellement 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 de classe virtuelle de Nanfor, complétée par des documents officiels, des laboratoires pratiques et des ressources d'apprentissage supplémentaires.
Le cours GH-600 de GitHub et Agentic AI est-il inclus dans le 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 logiciel moderne.
Quel niveau technique le cours GH-600 de GitHub et Agentic AI requiert-il ?
Le cours GH-600 est destiné à un niveau intermédiaire. Une expérience préalable de GitHub, GitHub Copilot, SDLC, DevOps, développement logiciel et des concepts de base de l'intelligence artificielle et des agents est recommandée.
Quelles sont les opportunités de carrière offertes par le cours GH-600 de GitHub et Agentic AI ?
Le cours GH-600 permet de développer des profils tels que Ingénieur IA, Développeur, Ingénieur DevOps, Ingénieur Plateforme, Architecte de solutions ou spécialiste de l'automatisation basée sur des agents intelligents dans les environnements d'entreprise modernes.
