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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 de raisonnement, de mémoire et de guidage par objectif
  • Cas d'utilisation clés et applications sectorielles

Concepts fondamentaux et modèles de conception

  • La boucle de l'agent : perception, raisonnement et action
  • Systèmes à agent unique vs systèmes 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 workflows 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 de l'agent

Conception responsable et pratiques de sécurité

  • Considérations éthiques et utilisation responsable des agents
  • Biais, transparence et responsabilité dans les systèmes IA
  • Contrôle d'accès, protection des données et sécurité du contenu

Projet pratique : Conception d'un agent responsable

  • Définition du périmètre 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 le script Python
  • Expérience de travail avec des applications de données ou basées sur des API

Public cible

  • Data scientists débutants dans le développement de l'IA agentique
  • Ingénieurs ML juniors explorant les architectures d'agents appliqués
  • Responsables technologiques cherchant à comprendre les principes de conception et de sécurité des agents
 14 Heures

Nombre de participants


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