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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 ?
  • En quoi elles diffèrent et se complètent
  • Cas d'usage et tendances dans différents secteurs

Architecture et outils de l'IA générative

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

Ingénierie de prompts pour le contrôle et la structure

  • Modèles de prompts pour la rédaction, le codage, la résumés, etc.
  • Prompting few-shot, zero-shot et 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, autoréflexion
  • Cadres populaires : AutoGPT, BabyAGI, CrewAI, LangGraph

Conception et déploiement d'agents autonomes

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

Cas d'usage et scénarios d'implémentation

  • Génération de contenu vs orchestration de tâches
  • Productivité d'entreprise, support client, extraction de données
  • Implémentation responsable et sécurisée

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des concepts d'IA et d'apprentissage automatique
  • Expérience dans le travail avec des API ou des langages de script tels que Python
  • Familiarité avec l'ingénierie de prompts ou l'utilisation des grands modèles de langage

Public cible

  • Développeurs et ingénieurs en IA
  • Équipes d'innovation et de R&D
  • Managers produits techniques explorant les systèmes d'IA agentique
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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