Formation IA Agentique

Leçon 1 • Agents vs. Workflows vs. Copilotes

Clarifie les confusions terminologiques qui font dérailler les projets réels. Fournit un cadre de décision pour choisir le paradigme adapté à une tâche donnée.

Leçon 2 • Valeur commerciale et paysage des cas d'usage

Mappe l'IA agentielle à des résultats concrets en matière de productivité et de revenus. Prépare les étudiants à identifier les opportunités à haute valeur ajoutée au sein de leurs propres organisations.

Leçon 3 • La boucle de l'agent expliquée

Décompose le cycle observer-penser-agir qui anime tout système agentique. Les étudiants projettent cette boucle sur un exemple concret pour consolider leur compréhension.

Leçon 4 • Propriétés fondamentales d'un agent IA

Définit la perception, la mémoire, la planification et l'action comme les quatre piliers de l'autonomie. Relie chaque pilier au comportement réel des agents que les étudiants construiront plus tard.

Leçon 1 • Schémas de raisonnement dans les LLM

Couvre la chaîne de pensée, le prompting par recul réflexif et l'auto-réflexion comme stratégies de raisonnement. Les étudiants appliquent chaque schéma à une tâche agentique d'exemple.

Leçon 2 • Comment les LLM génèrent des décisions

Explique la prédiction de jetons, la fenêtre de contexte et la température comme mécaniques du raisonnement des agents. Ancre les techniques ultérieures de prompt engineering dans des modèles mentaux précis.

Leçon 3 • Modes d'échec courants des LLM

Dresse le catalogue de l'hallucination, de la sycophantie et de la dérive du contexte comme les risques majeurs dans les pipelines agentiques. Connaître les modes d'échec permet de concevoir des mesures d'atténuation proactives.

Leçon 4 • Prompt engineering pour les tâches agentiques

Enseigne la conception de prompts système, l'attribution de rôles et la mise en forme des résultats pour un comportement fiable des agents. Permet directement les chapitres sur l'utilisation d'outils et la planification qui suivent.

Leçon 1 • Utilisation d'outils et appels de fonctions

Explique comment les agents invoquent des fonctions externes, des API et des services pour agir sur le monde. Établit le modèle d'utilisation d'outils utilisé dans toutes les constructions d'agents ultérieures.

Leçon 2 • Gestion de l'état et du contexte de l'agent

Aborde la manière dont les agents suivent la progression, maintiennent l'état entre les étapes et évitent le débordement du contexte. Prépare les étudiants aux constructions d'agents en plusieurs étapes du chapitre 4.

Leçon 3 • Planification et décomposition des tâches

Enseigne les schémas ReAct, planifier-et-exécuter et de planification hiérarchique. Les étudiants décomposent un objectif complexe en un plan d'agent exécutable.

Leçon 4 • Génération augmentée de récupération dans les agents

Couvre l'intégration, le découpage et les pipelines de récupération qui ancrent les agents dans des connaissances précises. Réduit directement le risque d'hallucination identifié au chapitre 2.

Leçon 1 • Concevoir l'agent avant de coder

Introduit une méthodologie de conception en premier lieu couvrant la définition des objectifs, l'inventaire des outils et les critères de succès. Évite l'erreur courante de coder avant d'avoir clarifié les exigences.

Leçon 2 • Implémenter la boucle centrale de l'agent

Guide les étudiants dans le codage de la boucle observer-penser-agir avec intégration d'outils. Produit l'échafaudage d'agent réutilisable utilisé dans tous les chapitres suivants.

Leçon 3 • Mise en place de l'environnement de développement

Parcourt la configuration de l'environnement, la gestion des clés API et l'installation des dépendances. Garantit que chaque étudiant dispose d'un espace de travail reproductible pour tous les travaux pratiques.

Leçon 4 • Tester et itérer sur l'agent

Couvre les tests manuels, l'exploration des cas limites et l'itération du prompt pour améliorer la fiabilité. Construit l'état d'esprit qualité utilisé dans les chapitres avancés de conception d'agents.

Leçon 1 • Pourquoi les agents uniques ont des limites

Analyse les goulots d'étranglement du contexte, la largeur des compétences et les plafonds de fiabilité qui motivent la conception multi-agent. Pose le problème avant d'introduire les solutions.

Leçon 2 • Débogage des défaillances multi-agents

Enseigne le débogage par trace, la journalisation des messages et l'attribution des défaillances dans les systèmes d'agents distribués. Prépare les étudiants aux défis de fiabilité des déploiements en production.

Leçon 3 • Protocoles de communication inter-agents

Couvre le passage de messages, les magasins d'état partagés et les déclencheurs événementiels pour la coordination des agents. Une communication fiable est le fondement de systèmes multi-agents stables.

Leçon 4 • Construction d'un pipeline de recherche à deux agents

Travaux pratiques où les étudiants construisent un agent chercheur et un agent rédacteur qui collaborent. Applique les concepts d'orchestration à un workflow réaliste de génération de contenu.

Leçon 1 • Modes d'échec propres aux systèmes agentiques

Catalogue les erreurs en cascade, le désalignement des objectifs et les effets secondaires non intentionnels spécifiques aux agents autonomes. Comprendre ces risques motive chaque technique de sécurité de ce chapitre.

Leçon 2 • Construire une liste de contrôle de sécurité

Synthétise le contenu du chapitre en une liste de contrôle de sécurité réutilisable avant déploiement. Les étudiants appliquent la liste de contrôle pour évaluer leurs propres constructions d'agents.

Leçon 3 • Principes d'IA responsable pour les agents

Applique les principes d'équité, de transparence et d'imputabilité à la conception de systèmes agentiques. Relie les cadres éthiques aux décisions d'implémentation concrètes.

Leçon 4 • Garde-fous et application des contraintes

Enseigne le filtrage des entrées/sorties, les listes blanches d'actions et les contraintes de périmètre pour borner le comportement de l'agent. Réduit directement le risque que les agents prennent des actions nuisibles ou non autorisées.

Leçon 1 • Évaluation de l'état de préparation à la production

Définit l'écart entre le prototype et la production en termes de fiabilité, de sécurité et d'observabilité. Les étudiants notent leur propre agent par rapport à une rubrique de préparation.

Leçon 2 • Passage à l'échelle et optimisation des coûts

Aborde les stratégies de mise à l'échelle horizontale, de mise en cache et de routage des modèles pour contrôler les coûts à grande échelle. Équilibre les exigences de performance avec les contraintes budgétaires opérationnelles.

Leçon 3 • Conteneurisation et schémas de déploiement

Couvre la conteneurisation des services d'agents, la gestion des variables d'environnement et les bases du pipeline de déploiement. Fournit une approche de déploiement portable indépendante du fournisseur de cloud.

Leçon 4 • Gestion des versions et amélioration continue

Établit le versionnement des prompts, l'évaluation A/B et les boucles de retour pour l'amélioration continue des agents. Ferme la boucle entre les signaux de production et les itérations de développement.

Leçon 1 • Mesurer l'impact et le ROI des agents

Définit des KPI, des méthodologies de mesure et des cadences de reporting pour les programmes d'IA agentique. Permet des décisions fondées sur les données concernant les domaines d'investissement et de mise en pause.

Leçon 2 • Personnalisation d'agents par domaine

Enseigne le fine-tuning, les bibliothèques d'outils spécifiques au domaine et la curation de bases de connaissances pour des applications verticales. Les étudiants adaptent un agent général à un domaine de leur choix.

Leçon 3 • Élaborer une stratégie d'IA agentique organisationnelle

Fournit un cadre pour prioriser, gouverner et déployer les initiatives d'agents à l'échelle des unités commerciales. Traduit la capacité technique en planification stratégique pour la direction.

Leçon 4 • Agents auto-améliorants et réflexifs

Couvre les agents qui critiquent leurs propres résultats, mettent à jour leurs stratégies et apprennent des retours. Représente la frontière de la capacité agentique pratique disponible aujourd'hui.