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Plan du cours
Introduction à l’écosystème Mistral AI
- Aperçu des modèles Mistral (Medium 3, Le Chat Enterprise, Devstral)
- Positionnement dans l’écosystème de l’IA agentique
- Fonctionnalités clés et points différenciants
Principes de conception d’agents
- Qu’est-ce qu’un agent d’IA ?
- Définition des rôles, de la mémoire et des outils de l’agent
- Agents centrés sur l’entreprise vs agents centrés sur le développeur
Pratique avec Mistral Medium 3
- Configuration et paramétrage du modèle
- Réglage et optimisation de l’inférence
- Flux de travail multimodaux et de codage
Construction avec Devstral
- Conception d’agents « code-first »
- Intégration de Devstral pour la compréhension du code
- Meilleures pratiques pour l’assistant d’ingénierie
Intégration Le Chat Enterprise
- Déploiement de Le Chat pour des agents d’entreprise
- Intégration de RBAC, SSO et de la conformité
- Connexion des applications et bases de données d’entreprise
Flux de travail d’agents bout en bout
- Combinaison de Mistral Medium 3, Devstral et Le Chat
- Construction de flux multi-outils (connecteurs, API, sources de données)
- Techniques de Grounding et de RAG
Déploiement et gouvernance
- Auto-hébergement vs déploiement via API
- Surveillance, journalisation et observabilité
- Considérations relatives aux coûts, aux performances et à la conformité
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une bonne compréhension de la programmation Python
- Une expérience des workflows de machine learning
- Une familiarité avec les API et l’intégration de modèles
Public cible
- Ingénieurs en IA
- Architectes de solutions
- Équipes en ML appliqué
- Développeurs de produits
14 Heures
