Plan du cours
Introduction à l'IA agentique
- Définition de l'IA agentique et sa relation avec les systèmes d'IA traditionnels
- Aperçu des architectures fondées sur le raisonnement, la mémoire et les objectifs
- Cas d'utilisation clés et applications sectorielles
Concepts de base et modèles de conception
- La boucle de l'agent : perception, raisonnement et action
- Systèmes mono-agent vs. multi-agents
- Interaction avec l'environnement et invocation d'outils
Fondamentaux de l'ingénierie des prompts
- Conception de prompts efficaces pour le raisonnement et la décomposition des tâches
- Utilisation d'exemples, de contraintes et de rôles pour un meilleur contrôle
- Débogage et itération systématique des prompts
Construction de flux de travail agentiques simples
- Implémentation d'une boucle d'agent en Python
- Intégration avec des API et des outils simples
- Gestion de l'état et de la mémoire des agents
Conception responsable et pratiques de sécurité
- Considérations éthiques et utilisation responsable des agents
- Biais, transparence et responsabilité dans les systèmes d'IA
- Contrôle d'accès, protection des données et sécurité du contenu
Projet pratique : Conception d'un agent responsable
- Définition de la portée du problème et des objectifs
- Développement du prompt et de la logique de contrôle
- Test, affinage et évaluation du comportement de l'agent
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base des concepts de l'IA ou de l'apprentissage automatique
- Familiarité avec la syntaxe et les scripts Python
- Expérience de travail avec des données ou des applications basées sur des API
Public cible
- Scientifiques des données nouvellement initiés au développement d'IA agentique
- Ingénieurs ML juniors explorant les architectures d'agents appliqués
- Directeurs technologiques cherchant à comprendre les principes de conception et de sécurité des agents
Nos clients témoignent (3)
Le formateur est patient et très aidant. Il maîtrise bien le sujet.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
Formation - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
Traduction automatique
Bon mélange de connaissances et de pratique
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Formation - Agentic AI for Enterprise Applications
Traduction automatique
Le mélange de théorie et de pratique, ainsi que des perspectives de haut niveau et de bas niveau
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Formation - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
Traduction automatique