Plan du cours
Introduction à l'IA agentique et aperçu du bootcamp
- Comprendre l'IA agentique et la structure du bootcamp
- Revue des outils, des cadres de travail (frameworks) et des dépendances
- Meilleures pratiques pour la configuration du projet et la collaboration
Projet 1 : Assistant intelligent avec raisonnement par invites
- Conception d'un agent conversationnel axé sur les tâches
- Utilisation d'invites structurées pour le raisonnement et la prise de décision
- Construction et test dans Jupyter Notebook
Projet 2 : Agent d'analyse et de synthèse de documents
- Extraction et synthèse de données à partir de fichiers PDF et de texte
- Utilisation de LangChain pour l'ingestion et la récupération de documents
- Génération de rapports de direction à partir de contenus structurés et non structurés
Projet 3 : Agent d'utilisation d'outils pour l'automatisation des flux de travail
- Intégration d'API externes et automatisation des tâches répétitives
- Gestion de processus multi-étapes via des boucles agentiques
- Construction d'un petit assistant d'automatisation pour des flux de travail d'affaires réels
Projet 4 : Agent d'analyse de données et de génération d'insights
- Connexion des agents aux sources de données (CSV, SQL ou API)
- Réalisation d'analyses exploratoires de données avec Python et l'aide de l'IA
- Création de tableaux de bord et de visualisations de performances
Projet 5 : Collaboration et orchestration multi-agents
- Coordination de plusieurs agents pour la délégation de tâches
- Conception d'une architecture contrôleur-ouvrier
- Déploiement et test d'un prototype de système multi-agents
Conclusion et prochaines étapes
- Présentations de projets et rétroaction entre pairs
- Discussion sur les stratégies d'optimisation et de passage à l'échelle
- Ressources pour continuer l'apprentissage et l'expérimentation
Pré requis
- Compétences intermédiaires en programmation Python
- Compréhension de base des principes de l'IA ou de l'apprentissage automatique
- Connaissance des API et des flux de traitement des données
Public cible
- Ingénieurs et développeurs souhaitant créer des projets appliqués en IA
- Équipes techniques à la recherche de compétences en prototypage rapide en IA agentique
- Praticiens impliqués dans l'intégration d'IA et le développement de programmes pilotes
Nos clients témoignent (1)
Le plus précieux : des tâches pratiques d'analyse de données avec l'IA sans simple recopie, mais grâce à ma propre application des connaissances acquises. Le deuxième point le plus valorisé : la définition des termes couramment utilisés (compétences, agents, MCP, API). Maintenant que je les comprends, je me sens beaucoup plus à l'aise pour expérimenter avec l'IA. Le troisième : vos explications sur le fonctionnement de l'IA, ses capacités et ses limites (je n'oublierai jamais votre règle des 80/20). Le quatrième : avoir tout ce que vous nous avez enseigné sous forme écrite et facilement accessible.
Lieven Hofmann - Transport & Environment
Formation - Hands-On Agentic AI Bootcamp: Build 5 Real Projects in Python
Traduction automatique