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Le programme
1. Rappel et bonnes pratiques en IA
1. Rappel et bonnes pratiques en IA
Objectifs
Ce que vous maîtriserez à la fin
2. Conception et architecture d’un agent IA
2. Conception et architecture d’un agent IA
Objectifs
- 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
Ce que vous maîtriserez à la fin
- 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
3. Intégration et personnalisation de l’intelligence
Objectifs
- 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
Ce que vous maîtriserez à la fin
- 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
4. Déploiement, supervision et amélioration continue
Objectifs
- 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
Ce que vous maîtriserez à la fin
- 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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