Formation Agentic AI en Edmonton

L'IA générative et l'IA agentique sont deux paradigmes puissants qui alimentent la prochaine vague d'automatisation et d'intelligence : l'une se concentre sur la génération de contenu, tandis que l'autre vise un comportement autonome et axé sur l'atteinte d'objectifs.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur, s'adresse aux professionnels techniques et spécialisés en IA de niveau intermédiaire souhaitant comprendre comment concevoir, évaluer et intégrer des solutions d'IA générative et d'IA agentique dans des applications concrètes.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre l'architecture et les capacités des systèmes d'IA générative.
• Explorer l'essor des agents IA autonomes et leur manière d'étendre les capacités des grands modèles de langage (LLM).
• Utiliser le prompt engineering et intégrer des outils pour des déploiements pratiques.
• Comparer les modèles, outils et techniques afin de déployer ces technologies de manière responsable.

Format du cours

• Conférences interactives et discussions.
• Prise en main pratique d'outils d'IA générative et agentique dans des scénarios réels.
• Exercices guidés axés sur la génération de contenu et les workflows autonomes.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.

L'IA agentic est une nouvelle catégorie de systèmes capables de prendre des décisions autonomes, d'exécuter des tâches et d'orchestrer des flux de travail.

Cette formation en direct, dirigée par un instructeur (en ligne ou sur place), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent comprendre comment l'IA agentic transformera les flux de travail organisationnels, les stratégies de talents et la conception des postes.

À l'issue de la formation, les participants seront en mesure de :

• Évaluer les capacités et les limites de l'IA agentic dans les environnements d'entreprise.
• Identifier des opportunités d'automatisation, d'augmentation et de refonte des tâches.
• Évaluer les implications pour la main-d'œuvre et élaborer des stratégies d'adoption responsables.
• Planifier des cadres de gouvernance pour un déploiement de l'IA sûr, transparent et conforme.

Format de la formation

• Conférence interactive et discussions.
• Exercices pratiques et analyses fondées sur des scénarios.
• Exploration pratique des flux de travail agentic dans un environnement guidé.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour cette formation, veuillez nous contacter afin de convenir des détails.

Le Bootcamp pratique sur l'IA agentique est un cours intensif axé sur les projets, conçu pour aider les participants à acquérir une expérience pratique dans la conception, la construction et le déploiement d'agents autonomes à base d'IA en utilisant Python. À travers cinq projets de complexité croissante, les participants exploreront les modèles de conception agentique, les workflows de prompts, l'orchestration d'APIs et des scénarios d'intégration en contexte réel.

Cette formation en direct, dispensée par un formateur (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant passer rapidement de la théorie à l'implémentation en développant des prototypes fonctionnels d'applications d'IA agentique.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les architectures de l'IA agentique et les principes clés de conception.
• Développer, tester et déployer plusieurs applications basées sur des agents en Python.
• Intégrer des agents à des outils externes, des API et des bases de données.
• Optimiser les prompts et les workflows pour améliorer les performances et la fiabilité.
• Appliquer les meilleures pratiques en matière de surveillance, de gestion de versions et de mise à l'échelle des systèmes d'agents.

Format du cours

• Conférences interactives et sessions de codage guidées.
• Développement et débogage de projets pratiques.
• Démonstration en direct du déploiement complet d'un agent.

Options de personnalisation du cours

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Le cours sur les Agents légers et à la périphérie est une formation pratique axée sur le déploiement de charges de travail d'IA agentic sur des appareils aux ressources limitées. Les participants apprennent à créer, optimiser et gérer des agents légers capables de raisonnement et d'inférence locaux, améliorant ainsi la vitesse, la confidentialité et la fiabilité dans les environnements distribués. Le cours met l'accent sur le réglage des performances, la conception à faible latence et l'intégration matériel-logiciel.

Cette formation en direct animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant mettre en œuvre et optimiser des systèmes agentic sur l'appareil à l'aide de Python et de frameworks d'IA périphérique.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre l'architecture et les défis liés à l'exécution de l'IA agentic sur des appareils périphériques.
• Concevoir des boucles d'agents légères adaptées aux environnements contraints.
• Mettre en œuvre l'inférence locale à l'aide de TensorFlow Lite, PyTorch Mobile et ONNX.
• Intégrer des agents avec des capteurs, des actionneurs et des plateformes IoT.
• Optimiser les performances, la consommation d'énergie et la latence pour une opération en temps réel.

Format du cours

• Conférence interactive et démonstrations pratiques.
• Développement pratique dans des environnements locaux ou simulés.
• Apprentissage basé sur des projets et exercices d'implémentation guidés.

Options de personnalisation du cours

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L'IA agentique désigne les systèmes capables d'agir de manière autonome pour atteindre des objectifs, en intégrant la raisonnement, la mémoire et l'utilisation d'outils. Ce cours offre une introduction structurée aux concepts de l'IA agentique, en mettant l'accent sur l'ingénierie des prompts, les modèles d'architecture et les pratiques d'utilisation responsable. Les participants acquerront des connaissances fondamentales pour concevoir, guider et déployer des agents de manière efficace et sécuritaire.

Cette formation en direct, dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau débutant à intermédiaire souhaitant comprendre comment concevoir, utiliser des prompts et gérer des systèmes agentiques responsables à l'aide de cadres pratiques et d'exemples.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Expliquer les principes de base et le cycle de vie des systèmes d'IA agentique.
• Appliquer des techniques d'ingénierie des prompts pour une exécution efficace des tâches.
• Concevoir des flux de travail d'agents simples en utilisant l'accès aux outils et la logique décisionnelle.
• Intégrer des considérations de sécurité, de gouvernance et d'utilisation responsable dans les agents d'IA.
• Construire un prototype d'agent en utilisant des frameworks open source et Python.

Format du cours

• Conférence interactive et démonstration guidée.
• Exercices pratiques et entraînement au codage.
• Discussions collaboratives et activités basées sur des études de cas.

Options de personnalisation du cours

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L'IA agentique pour l'automatisation des entreprises est un cours pratique conçu pour enseigner aux participants comment concevoir, intégrer et mettre à l'échelle des agents alimentés par l'IA pour les processus commerciaux réels. Le cours se concentre sur l'identification des opportunités d'automatisation, l'intégration d'outils et la création de cas d'utilisation concrets dans les workflows de service à la clientèle, de chaîne d'approvisionnement et de marketing.

Cette formation en direct dispensée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant mettre en œuvre l'automatisation alimentée par l'IA à l'aide d'approches sans code, à faible code et basées sur Python.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Identifier les domaines clés où l'IA agentique peut améliorer l'efficacité des processus et favoriser l'innovation.
• Cartographier les workflows adaptés à l'intégration d'agents IA.
• Mettre en œuvre l'automatisation via des API et des outils d'orchestration.
• Intégrer des modèles d'IA dans des scénarios commerciaux réels avec un impact mesurable.
• Développer des structures de gouvernance et de surveillance pour les opérations alimentées par l'IA.

Format du cours

• Conférences interactives et démonstrations pratiques.
• Exercices pratiques et projets guidés.
• Implémentation en direct dans un environnement de test d'automatisation (sandbox).

Options de personnalisation du cours

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Ce cours explore la conception, la coordination et la mise en œuvre de systèmes multi-agents (SMA) à l'aide de Python. Les participants apprendront à créer des agents capables de communiquer, de collaborer et de s'adapter pour atteindre des objectifs communs dans des environnements complexes et dynamiques.

Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse à des professionnels de niveau avancé qui souhaitent concevoir et implémenter des systèmes multi-agents pour des applications d'automatisation intelligente, de simulation et de prise de décision.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre l'architecture et les principes des systèmes multi-agents.
• Développer des agents capables de communiquer, de coordonner leurs actions et de négocier.
• Implémenter des environnements distribués pour les interactions entre agents.
• Appliquer l'apprentissage par renforcement et la planification dans des contextes multi-agents.
• Simuler des comportements coopératifs et compétitifs entre agents.
• Concevoir des flux de travail hybrides combinant humains et agents intelligents.

Format du cours

• Cours magistraux animés par un instructeur et démonstrations en direct.
• Exercices pratiques à l'aide de frameworks open source pour agents.
• Projet de groupe appliqué simulant un scénario multi-agents.

Options de personnalisation du cours

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Ce cours explore les principes et la mise en œuvre de l'apprentissage par renforcement (RL) et de la prise de décision séquentielle tels qu'ils s'appliquent aux systèmes d'IA agentique. Les participants apprendront à concevoir, entraîner et évaluer des agents qui interagissent de manière dynamique avec leur environnement pour atteindre des objectifs à long terme grâce à l'apprentissage et à l'adaptation.

Cette formation en direct encadrée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs et chercheurs de niveau avancé qui souhaitent intégrer des algorithmes d'apprentissage par renforcement et de planification dans des systèmes agentiques pour l'automatisation, la robotique et le raisonnement adaptatif.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les fondements mathématiques de l'apprentissage par renforcement et de la prise de décision.
• Implémenter des algorithmes clés d'apprentissage par renforcement tels que DQN, PPO et A3C en utilisant Python et PyTorch.
• Modéliser des environnements à l'aide d'OpenAI Gym et concevoir des scénarios de simulation personnalisés.
• Entraîner, évaluer et déboguer des agents pour des tâches de contrôle continu et discret.
• Appliquer des techniques d'apprentissage par renforcement à des cas d'usage d'IA agentique en robotique et en planification.
• Équilibrer l'exploration, l'exploitation et les contraintes de sécurité lors du déploiement dans le monde réel.

Format du cours

• Conférences dirigées par l'instructeur et démonstrations de codage en direct.
• Exercices pratiques utilisant des frameworks open source et des environnements de simulation.
• Projet intégré intégrant la prise de décision dans un système d'IA agentique.

Options de personnalisation du cours

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Ce cours se concentre sur l'extension, l'industrialisation et la gestion de systèmes d'IA à agents dans des environnements de production, en mettant l'accent sur la fiabilité, l'observabilité et l'efficacité des coûts.

Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent construire des pipelines résilients, observables et optimisés en termes de coûts pour des systèmes à agents à grande échelle.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Concevoir des architectures évolutives pour les charges de travail d'IA à agents.
• Mettre en œuvre des cadres d'observabilité et de surveillance adaptés au comportement et aux interactions des agents.
• Appliquer des techniques de réglage des performances et d'optimisation des ressources pour les processus d'exécution prolongée des agents.
• Maîtriser les coûts et prévenir la dispersion des agents (« agent sprawl ») grâce à la mise en place de politiques, d'orchestration et d'automatisation.
• Intégrer les meilleures pratiques du MLOps pour le déploiement continu, la gestion des versions et les retours arrière des services à agents.

Format du cours

• Sessions pratiques axées sur l'ingénierie avec des exemples d'infrastructure en direct.
• Discussions interactives sur les compromis architecturaux et les défis d'observabilité.
• Exercice de synthèse : déployer et surveiller un système à agents de qualité production avec contrôle des coûts.

Options de personnalisation du cours

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WrenAI permet aux organisations de dépasser les tableaux de bord statiques pour adopter l'analytique conversationnelle et la BI générative intégrée. Cette transition exige une planification minutieuse de l'adoption, la migration des actifs et des pratiques efficaces de gestion du changement.

Cette formation en direct animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de la BI et des plateformes de données de niveau intermédiaire souhaitant moderniser leurs systèmes de BI hérités grâce à WrenAI.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Évaluer les environnements de BI hérités et identifier les opportunités de modernisation.
• Planifier et exécuter la migration des tableaux de bord statiques vers WrenAI.
• Adopter l'analytique conversationnelle et les capacités de BI générative intégrée.
• Diriger la gestion du changement organisationnel dans le cadre de la modernisation de la BI.

Format du cours

• Cours interactif et séances de discussion.
• Exerciques pratiques incluant la planification de la migration et de l'adoption.
• Laboratoires pratiques axés sur l'analytique conversationnelle et la BI générative intégrée.

Options de personnalisation du cours

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Ce cours porte sur la gouvernance, la gestion des identités et les tests adversariaux pour les systèmes d'IA agentic, en mettant l'accent sur les modèles de déploiement sécurisés pour les entreprises et les techniques pratiques de tests d'intrusion (red-teaming).

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, s'adresse aux praticiens avancés qui souhaitent concevoir, sécuriser et évaluer des systèmes d'IA basés sur des agents dans des environnements de production.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Définir des modèles de gouvernance et des politiques pour des déploiements d'IA agentic sécurisés.
• Concevoir des flux d'identité et d'authentification non humains pour les agents avec un accès en privilège minimum.
• Mettre en œuvre des contrôles d'accès, des journaux d'audit et de l'observabilité adaptés aux agents autonomes.
• Planifier et exécuter des exercices de tests d'intrusion pour identifier les utilisations abusives, les chemins de privilège et les risques d'exfiltration de données.
• Atténuer les menaces courantes aux systèmes agentic par des politiques, des contrôles techniques et de la surveillance.

Format du cours

• Conférences interactives et ateliers de modélisation des menaces.
• Labs pratiques : provisionnement des identités, application des politiques et simulation d'adversaires.
• Exercices rouge/bleu et évaluation finale du cours.

Options de personnalisation du cours

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Python est le langage central qui permet le développement et l'orchestration d'agents d'IA autonomes. Ce cours met l'accent sur la mise en œuvre pratique à l'aide de SDK et de frameworks modernes tels que LangChain et AutoGen afin de construire, connecter et gérer des flux de travail d'agents.

Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs backend de niveau intermédiaire, aux ingénieurs plateforme et aux ingénieurs en apprentissage automatique (ML) qui souhaitent implémenter et orchestrer des agents autonomes en utilisant les outils et les API de Python.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Mettre en place et configurer des environnements basés sur Python pour les systèmes agents.
• Utiliser des SDK d'agents populaires comme LangChain et AutoGen pour créer des agents fonctionnels.
• Intégrer des outils et des API afin d'étendre les capacités des agents.
• Orchestrer des flux de travail multi-agents et des schémas de communication.
• Appliquer les meilleures pratiques pour le débogage, les tests et la maintenance des codebases d'agents.

Format du cours

• Conférences interactives et discussions.
• Exercices de programmation pratiques et démonstrations en direct.
• Projets concrets créant des flux de travail d'agents de bout en bout.

Options de personnalisation du cours

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WrenAI permet aux équipes financières de modéliser des indicateurs clés de performance (ICP), d'intégrer des métriques standardisées et de concevoir des tableaux de bord alignés sur les exigences réglementaires et les normes d'audit.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de la finance de niveau intermédiaire à avancé souhaitant utiliser WrenAI pour créer des modèles de données financières conformes et des tableaux de bord qui soutiennent la prise de décision et la gestion des risques.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Modéliser les ICP financiers et les métriques dans WrenAI.
• Construire des tableaux de bord conformes aux exigences réglementaires et aux normes d'audit.
• Intégrer WrenAI aux sources de données financières pour des rapports en temps réel.
• Appliquer les meilleures pratiques en matière d'analytique financière et de surveillance des risques.

Format du cours

• Cours interactif avec discussions.
• Exercices pratiques portant sur des modèles de données financières.
• Laboratoires pratiques sur la conception de tableaux de bord et les rapports de conformité.

Options de personnalisation du cours

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Ce cours enseigne des techniques d'ingénierie pratiques pour concevoir, construire, tester et déployer des systèmes agentiques (autonomes) en utilisant Python. Il couvre la boucle agentique, les intégrations d'outils, la gestion de la mémoire et de l'état, les schémas d'orchestration, les contrôles de sécurité et les considérations liées à la production.

Cette formation en présentiel, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs ML de niveau intermédiaire à avancé, aux développeurs d'IA et aux ingénieurs logiciels souhaitant construire des agents autonomes robustes et prêts pour la production en utilisant Python.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir et implémenter la boucle agentique et les flux de prise de décision.
• Intégrer des outils externes et des API pour étendre les capacités des agents.
• Implémenter des architectures de mémoire à court terme et à long terme pour les agents.
• Coordonner des orchestrations à étapes multiples et la composabilité des agents.
• Appliquer les meilleures pratiques en matière de sécurité, de contrôle d'accès et d'observabilité pour les agents déployés.

Format de la formation

• Conférence interactive et discussion.
• Travaux pratiques pour construire des agents avec Python et des SDK populaires.
• Exercices basés sur des projets produisant des prototypes déployables.

Options de personnalisation de la formation

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WrenAI permet la génération de requêtes SQL à partir de langage naturel et offre des analyses alimentées par l'IA, rendant l'accès aux données plus rapide et plus intuitif. Pour une utilisation à l'échelle enterprise, des pratiques d'assurance qualité et d'observabilité sont essentielles pour garantir précision, fiabilité et conformité.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, s'adresse aux professionnels avancés des données et de l'analytique qui souhaitent évaluer la précision des requêtes, appliquer des techniques de réglage des requêtes et mettre en œuvre des pratiques d'observabilité pour surveiller WrenAI en environnement de production.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables :

• D'évaluer la précision et la fiabilité des sorties NL-to-SQL.
• D'appliquer des techniques de réglage des requêtes pour améliorer les performances.
• De surveiller les dérives et le comportement des requêtes au fil du temps.
• D'instrumenter WrenAI avec des frameworks de journalisation et d'observabilité.

Format du cours

• Conférence interactive et discussions.
• Exercices pratiques sur les techniques d'évaluation et de réglage.
• Laboratoires pratiques sur les intégrations d'observabilité et de surveillance.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

L'IA agentique est une approche où les systèmes d'IA planifient, raisonnent et utilisent des outils pour atteindre des objectifs dans des contraintes définies.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur place) s'adresse aux équipes intermédiaires de la santé et des données qui souhaitent concevoir, évaluer et régir des solutions d'IA agentique pour des cas d'utilisation cliniques et opérationnels.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Expliquer les concepts et les contraintes de l'IA agentique dans le contexte des soins de santé.
• Concevoir des workflows sûrs avec planification, mémoire et utilisation d'outils.
• Construire des agents avec récupération augmentée basés sur des documents cliniques et des bases de connaissances.
• Évaluer, surveiller et régir le comportement des agents avec des garde-fous et des contrôles incluant un humain dans la boucle.

Format du cours

• Conférence interactive et discussion facilitée.
• Laboratoires guidés et explications de code dans un environnement sandbox.
• Exercices fondés sur des scénarios sur la sécurité, l'évaluation et la gouvernance.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en discuter.

WrenAI est une plateforme d'analyse alimentée par l'intelligence artificielle, conçue pour connecter les données, modéliser les perspectives et générer des tableaux de bord. Dans les environnements d'entreprise, une gouvernance et une sécurité robustes sont essentielles pour garantir une adoption sûre et conforme aux réglementations.

Cette formation en direct animée par un formateur (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels d'entreprise de niveau avancé qui souhaitent mettre en œuvre à grande échelle des modèles de gouvernance, de conformité et de sécurité pour WrenAI.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir et implémenter des modèles d'autorisation dans WrenAI.
• Appliquer des pratiques d'auditabilité et de surveillance pour assurer la conformité.
• Mettre en place des environnements sécurisés avec des contrôles de niveau entreprise.
• Déployer WrenAI en toute sécurité au sein de grandes organisations.

Format du cours

• Conférence interactive et discussions.
• Travaux pratiques incluant la configuration de la gouvernance et de la sécurité.
• Exercices pratiques simulant des scénarios de déploiement en entreprise.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'organiser cela.

Cette formation en direct, animée par un instructeur, à Edmonton (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs IA et aux spécialistes de l'automatisation de niveau intermédiaire souhaitant intégrer des capacités agentices dans leurs applications alimentées par l'IA.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les principes de l'IA agentic et de la prise de décision autonome.
• Mettre en œuvre des agents IA axés sur des objectifs avec des techniques d'auto-optimisation.
• Intégrer la collaboration multi-agents pour résoudre des problèmes complexes.
• Améliorer l'interaction homme-machine via des expériences utilisateur adaptatives.
• Déployer des modèles d'IA agentic dans des applications concrètes.

Les feuilles de calcul WrenAI et la bibliothèque de métriques permettent une reporting rapide grâce à des flux de travail de feuilles de calcul alimentés par l'IA et une bibliothèque de métriques commerciales préconçues et multiplateformes.

Cette formation en direct dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de l'opérationnel de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent accélérer le reporting et l'analyse en utilisant les feuilles de calcul WrenAI et la bibliothèque de métriques.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Créer des feuilles de calcul alimentées par l'IA pour l'analyse de données et le reporting.
• Exploiter la bibliothèque de métriques WrenAI pour des KPI standardisés.
• Connecter les feuilles de calcul à plusieurs sources de données pour des mises à jour en temps réel.
• Créer des flux de travail automatisés pour rationaliser le reporting opérationnel.

Format du cours

• Conférence interactive et discussion.
• Pratique de création de feuilles de calcul avec WrenAI.
• Exercices pratiques sur les métriques et le reporting des KPI.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, à Edmonton est destinée aux professionnels avancés qui souhaitent développer et optimiser des systèmes multi-agents à l'aide de frameworks d'IA agentique.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes de l'IA agentique dans les environnements multi-agents.
• Développer des agents pilotés par l'IA capables d'interactions autonomes.
• Mettre en œuvre l'apprentissage par renforcement pour un comportement adaptatif de l'IA.
• Optimiser la collaboration et la concurrence entre les agents.
• Appliquer l'IA agentique à la robotique, au jeu vidéo et à l'automatisation des entreprises.

L'API WrenAI est une interface puissante pour générer des requêtes SQL à partir de langage naturel, créer des applications personnalisées et intégrer des graphiques dans des plateformes internes.

Cette formation en direct animée par un formateur (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux ingénieurs de niveau intermédiaire souhaitant utiliser l'API WrenAI pour des applications pratiques, notamment la génération de SQL, la visualisation de données et l'intégration d'applications.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Authentifier et connecter des applications à l'API WrenAI.
• Générer des requêtes SQL à partir d'entrées en langage naturel.
• Créer et intégrer des graphiques via les points de terminaison de l'API.
• Intégrer WrenAI dans des systèmes back-end et des outils internes.

Format du cours

• Cours interactif et discussions.
• Exercices pratiques avec des appels d'API et des intégrations.
• Projets concrets reliant les applications, les graphiques et les pipelines de données.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'organiser cela.

Cette formation en direct dirigée par un instructeur à Edmonton (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant exploiter l'IA agentique pour l'automatisation à l'échelle de l'entreprise et l'adoption stratégique de l'IA.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre le rôle de l'IA agentique dans les applications d'entreprise.
• Intégrer des agents IA autonomes aux systèmes d'entreprise.
• Optimiser les flux de travail axés sur l'IA pour la scalabilité et l'efficacité.
• Assurer la conformité, la sécurité et la gouvernance dans l'automatisation par IA.
• Développer des stratégies commerciales pilotées par l'IA pour la transformation numérique.

WrenAI Cloud est une plateforme moderne permettant de connecter des sources de données, de modéliser ces données et de créer des tableaux de bord interactifs.

Ce cours en présentiel ou en ligne, dispensé par un formateur, s'adresse aux professionnels des données de niveau débutant à intermédiaire souhaitant apprendre à configurer WrenAI Cloud, à modéliser leurs données et à visualiser les informations pertinentes dans des tableaux de bord.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer et paramétrer des environnements WrenAI Cloud.
• Connecter WrenAI Cloud à plusieurs sources de données.
• Modéliser les données et définir les relations pour l'analyse.
• Créer des tableaux de bord interactifs pour obtenir des informations stratégiques.

Format du cours

• Conférences interactives et discussions.
• Pratique sur la configuration de la plateforme cloud et la modélisation des données.
• Exercices pratiques sur la création de tableaux de bord et la visualisation des données.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'organiser cela.

Cette formation en direct animée par un instructeur à Edmonton (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels avancés souhaitant exploiter l'IA agentique pour la prise de décision dans des scénarios commerciaux et techniques complexes.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes de la prise de décision autonome en IA.
• Concevoir et implémenter des agents IA fonctionnant avec une intervention humaine minimale.
• Intégrer l'IA agentique dans les flux de travail d'automatisation et les systèmes commerciaux.
• Optimiser les processus décisionnels pilotés par l'IA pour améliorer l'efficacité et l'évolutivité.
• Assurer la conformité, la sécurité et le respect des considérations éthiques dans l'autonomie de l'IA.

WrenAI est un outil de BI générative open source qui permet de convertir le langage naturel en SQL et de modéliser les données de manière sémantique.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur, s'adresse aux ingénieurs des données, aux ingénieurs de l'analytics et aux ingénieurs en ML de niveau avancé qui souhaitent construire des couches sémantiques robustes, affiner leurs invites (prompts) et garantir une génération fiable de requêtes SQL.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Implémenter des modèles sémantiques pour assurer une définition cohérente des métriques entre les équipes.
• Optimiser les performances du Text-to-SQL en termes de précision et d'évolutivité.
• Configurer et imposer des garde-fous pour éviter les requêtes invalides ou risquées.
• Intégrer WrenAI OSS dans les pipelines de données et les flux de travail d'analyse.

Format de la formation

• Conférences interactives et discussions.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre concrète dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin de convenir des détails.

Cette formation en direct animée par un instructeur à Edmonton (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux ingénieurs en IA, chercheurs en apprentissage automatique et développeurs de niveau intermédiaire souhaitant concevoir et mettre en œuvre des systèmes d'IA agentic dans des applications réelles.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes fondamentaux des systèmes d'IA agentic.
• Mettre en œuvre des agents d'IA capables de raisonnement autonome et d'action.
• Intégrer l'IA agentic aux API et aux services tiers.
• Optimiser les interactions multi-agents pour des tâches complexes.
• Aborder les défis éthiques, de sécurité et de scalabilité dans l'IA agentic.

WrenAI permet aux fournisseurs de solutions SaaS d’intégrer directement l’intelligence générative en matière de renseignement d’affaires (GenBI) dans leurs produits destinés aux clients. Ce cours permet aux équipes de solutions SaaS d’acquérir les compétences nécessaires pour intégrer WrenAI à l’aide de son API embarquée, configurer des analyses en marque blanche et gérer des déploiements à locataires multiples.

Cette formation en présentiel ou à distance, dispensée par un formateur, s’adresse aux leaders de produits SaaS de niveau intermédiaire à avancé, aux ingénieurs des données et aux développeurs full stack qui souhaitent déployer WrenAI en tant que solution d’analyse intégrée dans des environnements SaaS.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Intégrer WrenAI à l’aide de l’API embarquée pour des applications destinées aux clients.
• Mettre en œuvre des analyses conversationnelles en marque blanche avec habillage de marque et personnalisation.
• Concevoir des déploiements à locataires multiples sécurisés et évolutifs.
• Surveiller l’utilisation, optimiser les performances et assurer la conformité dans des environnements SaaS.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• Travaux pratiques à l’aide de l’API embarquée de WrenAI.
• Atelier : concevoir et déployer une fonctionnalité d’analyse en marque blanche pour un cas d’utilisation SaaS.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d’en convenir.

Cette formation en direct dirigée par un instructeur à Edmonton (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels de niveau débutant souhaitant comprendre les principes fondamentaux de l'IA agentique, ses capacités et son impact potentiel sur les industries.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les principes fondamentaux de l'IA agentique.
• Distinguer l'IA traditionnelle des agents d'IA autonomes.
• Explorer les applications réelles de l'IA agentique dans divers secteurs.
• Évaluer les avantages et les défis du déploiement de systèmes d'IA autonomes.
• Analyser les considérations éthiques et de sécurité liées à l'IA agentique.

WrenAI est une plateforme d'analyse conversationnelle qui transforme les requêtes en langage naturel en analyses fiables, permettant aux équipes non techniques de générer des insights rapidement et de manière cohérente.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux chefs de produit, analystes et champions des données de niveau intermédiaire qui souhaitent adopter l'analyse conversationnelle et mettre en place des capacités d'auto-service BI avec WrenAI.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir des flux d'analyse conversationnelle qui mettent en évidence des insights produit fiables.
• Créer et maintenir une couche de métriques standardisée pour un reporting cohérent.
• Utiliser efficacement la fonctionnalité de langage naturel vers SQL pour répondre aux questions produit.
• Intégrer des tableaux de bord en auto-service et des garde-fous propulsés par WrenAI dans les flux de travail produit.

Format du cours

• Conférence interactive et discussion.
• Travaux pratiques avec Wren AI et des jeux de données d'exemple.
• Atelier : création d'un tableau de bord en auto-service et d'un ensemble de requêtes conversationnelles.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour arranger les détails.

Les agents IA passent des démonstrations de recherche aux systèmes de production capables d’agir de manière autonome dans les flux de travail textuels, visuels, vocaux et assistés par des outils, ce qui élève considérablement les exigences en matière de rigueur technique, de robustesse face aux attaques adversariales et de responsabilité réglementaire. Cette formation animée par un instructeur guide les praticiens avancés tout au long du cycle de vie des agents, de l’architecture de systèmes mono-agents et multi-agents à l’intégration de la perception multi-modale et à l’orchestration du comportement coordonné des agents via des frameworks modernes. Des travaux pratiques en Python permettent de construire progressivement un système multi-agent de niveau production, que les participants testent ensuite sous charge à l’aide de techniques adversariales et de la Boîte à outils de robustesse adversariale (Adversarial Robustness Toolbox). Le cours se termine par une analyse de l’alignement avec le cadre NIST AI RMF, la norme ISO/IEC 42001, le règlement européen sur l’IA (EU AI Act) et le RGPD, ainsi que par des aspects liés au déploiement sécurisé, à la surveillance et à la gestion des incidents, afin que les participants soient capables de déployer des agents performants, défendables et conformes aux normes.

Cette formation dirigée par un instructeur en Edmonton (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau débutant / intermédiaire et aux professionnels du cloud qui souhaitent utiliser Alibaba Cloud pour construire des agents IA capables d'automatiser des tâches, de répondre à des questions et de se connecter aux systèmes métier.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de : comprendre l'architecture d'un agent IA sur Alibaba Cloud, construire un flux de travail d'agent simple, connecter un agent à la connaissance et aux outils d'entreprise, déployer et surveiller un agent dans un environnement cloud.