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Plan du cours

Introduction à l'IA générative et à l'IA agentique

  • Qu'est-ce que l'IA générative ? Qu'est-ce que l'IA agentique ?
  • Leurs différences et leur complémentarité
  • Cas d'utilisation et tendances transversales aux secteurs

Architecture et outils de l'IA générative

  • Modèles de type transformeur : GPT, LLaMA, Claude et autres
  • Affinage (fine-tuning) vs apprentissage dans le contexte (in-context learning)
  • Outils : ChatGPT, Hugging Face Transformers, Google AI Studio

Ingénierie des prompts pour le contrôle et la structure

  • Schémas de prompts pour l'écriture, la programmation, la synthèse, etc.
  • Approches few-shot, zero-shot et chaîne de pensée (chain-of-thought)
  • Utilisation de bibliothèques de prompts et d'outils de test

Comprendre l'IA agentique

  • Définition et évolution de l'IA agentique
  • Architectures : planification, mémoire, outils, réflexion autonome (self-reflection)
  • Frameworks populaires : AutoGPT, BabyAGI, CrewAI, LangGraph

Conception et déploiement d'agents autonomes

  • Définition des objectifs et décomposition des tâches
  • Intégration d'outils et d'API (recherche, mémoire, code)
  • Coordination multi-agents et supervision humaine (human-in-the-loop)

Cas d'utilisation et scénarios de mise en œuvre

  • Génération de contenu vs orchestration de tâches
  • Productivité des entreprises, support client, extraction de données
  • Déploiement responsable et sécurisé

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts de l'IA et de l'apprentissage automatique (machine learning)
  • Une expérience avec les API ou les langages de script tels que Python
  • Une familiarité avec l'ingénierie des prompts ou l'utilisation de grands modèles de langage (LLM)

Public visé

  • Développeurs et ingénieurs en IA
  • Équipes innovation et R&D
  • Chef·fe de produit technique explorant les systèmes d'IA agentique
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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