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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
 14 Heures

Nombre de participants


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