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Durée 14 heures
Plan du cours
Introduction à l'IA agentique
- Définition de l'IA agentique et de sa relation avec les systèmes d'IA traditionnels
- Aperçu du raisonnement, de la mémoire et des architectures orientées objectifs
- Cas d'usage clés et applications industrielles
Concepts fondamentaux et modèles de conception
- Boucle agentique : perception, raisonnement et action
- Systèmes mono-agents vs multi-agents
- Interaction avec l'environnement et invocation d'outils
Fondements 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 des prompts de manière systématique
Construction de flux de travail agentiques simples
- Mise en œuvre d'une boucle agentique 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 d'IA
- Contrôle d'accès, protection des données et sécurité du contenu
Projet pratique : Concevoir un agent responsable
- Définition de la portée et des objectifs du problème
- Développement du prompt et de la logique de contrôle
- Tests, affinements et évaluation du comportement de l'agent
Pré requis
- Compréhension de base des concepts de l'IA ou de l'apprentissage automatique
- Familiarité avec la syntaxe et le script Python
- Expérience du travail avec des données ou des applications basées sur des API
Public cible
- Scientifiques de données nouveaux dans le développement de l'IA agentique
- Ingénieurs ML juniors explorant les architectures d'agents appliquées
- Managers technologiques souhaitant comprendre la conception d'agents et les principes de sécurité
Nos clients témoignent (3)
Le formateur est patient et très aidant. Il maîtrise bien le sujet.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
Formation - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
Traduction automatique
Bon mélange de connaissances et de pratique
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Formation - Agentic AI for Enterprise Applications
Traduction automatique
Le mélange de théorie et de pratique, ainsi que des perspectives de haut niveau et de bas niveau
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Formation - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
Traduction automatique