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Durée 14 heures
Plan du cours
Fondements des agents autonomes
- Concepts clés derrière l'IA agentique
- Types de cadres d'agents autonomes
- Directions de recherche émergentes
À l'intérieur de BabyAGI
- Logique de génération et de hiérarchisation des tâches
- Boucles d'exécution et structures de mémoire
- Atouts et contraintes de la conception de BabyAGI
Comparaison entre BabyAGI et autres agents
- Agents et planificateurs de tâches basés sur des LLM
- Cadres d'orchestration multi-agents
- Modèles d'agents réactifs par rapport aux agents délibératifs
Évaluation de l'autonomie et du contrôle
- Niveaux d'autonomie dans les systèmes d'IA
- Modèles de supervision avec interaction humaine (human-in-the-loop)
- Mode de défaillance et facteurs de risque
Applications et cas d'usage réels
- Automatisation de la recherche
- Flux de connaissances en entreprise
- Tâches d'exploration et de raisonnement autonomes
Benchmarks et évaluation des performances
- Critères pour évaluer les agents autonomes
- Tests de charge et analyse comportementale
- Méthodologies d'évaluation comparative
Conception et déploiement de systèmes agentiques
- Considérations architecturales
- Intégration avec les outils organisationnels
- Scalabilité et gestion opérationnelle
Trajectoires futures de l'autonomie en IA
- Évolution des cadres agentiques
- Potentiels percées et contraintes
- Implications stratégiques pour la recherche et l'industrie
Conclusion et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des concepts avancés en IA
- De l'expérience avec les flux de travail d'apprentissage automatique
- Une connaissance des architectures d'agents autonomes
Public cible
- Chercheurs en IA
- Dirigeants de l'innovation
- Stratèges en IA