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Plan du cours

Introduction à l'IA agentique

  • Qu'est-ce que l'IA agentique ?
  • En quoi elle diffère des modèles d'IA traditionnels
  • Évolution historique et avancées clés

Capacités fondamentales de l'IA agentique

  • Prise de décision autonome et adaptabilité
  • Planification à long terme et auto-amélioration
  • Collaboration et communication multi-agents

Applications concrètes de l'IA agentique

  • Automatisation pilotée par l'IA dans les entreprises
  • IA agentique dans la finance, la santé et le service client
  • Cas d'usage en robotique et assistants intelligents

Avantages et défis de l'IA agentique

  • Amélioration de l'efficacité et de l'évolutivité des entreprises
  • Risques potentiels et limites de l'IA autonome
  • Stratégies de développement responsable de l'IA

Considérations éthiques et sécuritaires

  • Sécurité de l'IA et stratégies d'atténuation des risques
  • Traitement des biais et de la responsabilité dans l'IA agentique
  • Cadres réglementaires et de gouvernance

L'avenir de l'IA agentique

  • Tendances dans la recherche et le développement de l'IA autonome
  • Comment les entreprises peuvent se préparer à la transformation pilotée par l'IA
  • Mise à l'échelle des capacités de l'IA pour des applications concrètes

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissance de base de l'intelligence artificielle
  • Familiarité avec les applications de l'IA dans le domaine des affaires ou de la technologie

Audience cible

  • Dirigeants d'entreprise explorant l'automatisation pilotée par l'IA
  • Stratèges technologiques analysant l'adoption de l'IA
  • Passionnés d'IA intéressés par les systèmes d'IA autonomes
 7 Heures

Nombre de participants


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