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1. Rappel et bonnes pratiques en IA
Réviser les notions clés du machine learning et du traitement du langage naturel
Comprendre les composantes d’un agent intelligent : perception, décision, action
Identifier les bonnes pratiques de conception et d’évaluation d’un modèle IA
Aborder les notions d’éthique, de biais et de sécurité des systèmes intelligents
Les bonnes pratiques de développement et d’évaluation de modèles IA
Les bases indispensables pour concevoir un agent IA robuste et fiable
Une compréhension claire du cadre éthique et des limites d’un agent intelligent
La préparation du socle technique pour la création d’un agent autonome
2. Conception et architecture d’un agent IA
Définir le rôle et le domaine d’action de l’agent
Concevoir son architecture : entrées, traitement, sortie, mémoire et feedback
Utiliser des frameworks modernes (LangChain, Rasa, LlamaIndex, etc.)
Prototyper un agent conversationnel ou décisionnel fonctionnel
La structuration logique d’un agent IA complet
L’implémentation d’un flux conversationnel intelligent
L’intégration de modules de raisonnement, de mémoire et d’action
La création d’un premier prototype opérationnel d’agent autonome
3. Intégration et personnalisation de l’intelligence
Intégrer des modèles pré-entraînés (LLM, NLP, vision, décision) dans un agent
Utiliser les API d’OpenAI, Anthropic, ou Hugging Face pour enrichir les capacités cognitives
Mettre en œuvre le prompt engineering et la gestion du contexte conversationnel
Optimiser la cohérence, la pertinence et la sécurité des réponses de l’agent
L’intégration technique de modèles IA dans un agent autonome
L’utilisation avancée des prompts et des contextes dynamiques
L’adaptation du comportement de l’agent à des cas d’usage spécifiques
Le développement d’un agent réellement “intelligent” et contextuel
4. Déploiement, supervision et amélioration continue
Déployer un agent IA sur une plateforme cloud ou en local (Gradio, Streamlit, FastAPI)
Concevoir une interface utilisateur interactive et ergonomique
Mettre en place la surveillance, la journalisation et l’analyse du comportement de l’agent
Gérer les mises à jour, la sécurité et l’amélioration continue du modèle
Le déploiement complet d’un agent IA prêt à être utilisé
La création d’interfaces utilisateurs ou d’API pour interagir avec l’agent
Les techniques de monitoring et de maintenance des systèmes IA
Les bonnes pratiques pour faire évoluer un agent en production
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