Automatisation et Workflows IA avec Claude

Module 1 — Patterns d'automatisation avec Claude

• Vue d'ensemble des patterns architecturaux : parallelization, chaining, routing, agent loops
• Choix du modèle selon le cas d'usage : Haiku 4.5 (volume/vitesse), Sonnet 4.6 (équilibre), Opus 4.6 (raisonnement)
• Architecture d'un workflow type : déclencheur → pré-traitement → appel Claude → post-traitement → stockage
• Gestion des rate limits, retries exponentiels et files d'attente
• Comparaison workflow déterministe vs agent autonome : arbitrages performance/flexibilité
• Exercice : Concevoir l'architecture d'un pipeline de traitement d'emails entrants avec Claude

Module 2 — Batch API : traitement de masse à coût réduit

• Principe du Message Batches API : jusqu'à 100 000 requêtes par batch, réduction de 50% sur tous les prix
• Création d'un batch : MessageCreateParamsNonStreaming, custom_id, limites (256 MB)
• Tarification batch : Opus 4.6 à $2.50/$12.50 MTok, Sonnet 4.6 à $1.50/$7.50 MTok, Haiku 4.5 à $0.50/$2.50 MTok
• Cycle de vie : soumission → processing → ended (< 1h typiquement), expiration à 24h, résultats 29 jours
• Contenu batchable : vision, tool use, system messages, conversations multi-turn, fonctionnalités beta
• Atelier pratique : Traiter un lot de 50 documents PDF par batch et consolider les résultats en CSV

Module 3 — Files API et Code Execution pour l'automatisation

• Files API : upload unique, réutilisation via file_id dans de multiples requêtes Messages
• Types supportés : PDF, texte, images (JPEG/PNG/GIF/WebP), datasets — 500 MB/fichier, 500 GB/org
• Code Execution tool : exécution Python/Bash en sandbox sécurisée côté Anthropic (v1 et v2)
• Combinaison Files API + Code Execution pour l'extraction de données et la génération de visualisations
• Server Tools Anthropic : web_search, code_execution, web_fetch, tool_search — exécutés côté serveur
• Exercice : Construire un pipeline d'extraction de données depuis des factures PDF → tableur structuré

Module 4 — Prompt caching et optimisation des coûts

• Principe du prompt caching : cache_control ephemeral, préfixes cachés pour tâches répétitives
• Deux TTL : 5 min (écriture 1.25x base) et 1h (écriture 2x base), lecture à 0.1x base = -90%
• Tokens minimum cachables : 4096 pour Opus 4.6/Sonnet 4.6/Haiku 4.5, 2048 pour Sonnet 4.5
• Caching automatique (top-level) vs breakpoints explicites (block-level) — maximum 4 breakpoints
• Cache sur les définitions d'outils : optimiser les workflows multi-tools récurrents
• Fenêtre de lookback 20 blocs, règles d'invalidation et monitoring (cache_read/cache_creation tokens)
• Atelier pratique : Optimiser un workflow existant avec le caching et mesurer les économies réalisées

Module 5 — Intégration no-code/low-code : n8n, Zapier, Make

• Architecture d'intégration : webhooks entrants, appels API sortants, transformation de données
• n8n : nœud HTTP Request vers l'API Claude, workflows event-driven, gestion des credentials et secrets
• Zapier et Make : configuration des Zaps/Scenarios avec Claude comme étape de traitement IA
• Patterns courants : email reçu → analyse Claude → action CRM, formulaire → génération document → envoi
• Webhooks : recevoir des événements externes et déclencher des workflows Claude automatiquement
• Exercice : Créer un workflow n8n complet — réception email → extraction par Claude → classification → action CRM

Module 6 — Tool Use et boucles agentiques pour l'orchestration

• Tool Use avancé : définition de schémas JSON (name, description, input_schema, input_examples)
• Contrôle avec tool_choice (auto/any/tool/none), strict mode pour garantir la conformité des inputs
• Boucle agentique : message → tool_use → tool_result → analyse → nouvelle action ou réponse finale
• Multi-tools : orchestrer plusieurs outils dans une même conversation (CRM + email + calendrier + base de données)
• Bonnes pratiques : descriptions détaillées (3-4 phrases), namespacing (github_list_prs), consolidation d'outils
• Atelier pratique : Développer un agent avec 4+ outils qui collecte des données, les analyse et produit un rapport

Module 7 — Cas d'usage métier : emails, documents, données

• Automatisation email : tri intelligent, extraction d'informations clés, génération de réponses contextuelles
• Traitement documentaire : analyse de contrats (PDF + citations), extraction de clauses, comparaison de versions
• Pipeline de données : nettoyage, enrichissement, classification et structuration avec Claude
• Génération de documents par lot : rapports personnalisés, lettres types, synthèses via Batch API
• RAG automatisé : search_result_block pour des réponses avec citations depuis une base documentaire interne
• Démonstration : Pipeline complet de traitement de dossiers clients (réception → analyse → synthèse → action)

Module 8 — Monitoring, erreurs et mise en production

• Gestion d'erreurs robuste : retries exponentiels, fallbacks entre modèles, circuit breaker pattern
• Logging et traçabilité : journaliser chaque appel API (tokens, latence, coût, statut, cache hit ratio)
• Monitoring des coûts : tableaux de bord, alertes de dépassement, optimisation continue
• Sécurité en production : gestion des clés API, rotation, permissions par workspace
• Scalabilité : dimensionner les workflows pour la montée en charge (batch + async + queue)
• Atelier final : Mettre en production un workflow complet avec monitoring, alertes et documentation opérationnelle