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[Recommandation de cours] @DeepLearningAI « IA agentielle » : Guide pratique pour la création d’agents intelligents autonomes Ce cours, dispensé par Andrew Ng, se concentre sur les concepts et pratiques fondamentaux de l'IA agentique. Il permet aux apprenants de partir des principes de base et de concevoir des systèmes d'agents intelligents capables de planifier et d'exécuter de manière itérative et autonome des tâches complexes. Il intègre la modélisation logique du langage (LLM) à des outils simulant des flux de travail multi-étapes similaires à ceux des humains, afin d'obtenir une automatisation complète, de la génération simple au déploiement en production. Le cours privilégie l'aspect pratique : l'implémentation de modèles de conception via du code Python évite les dépendances à des frameworks, et la construction à partir de zéro avant l'extension rend ce cours particulièrement adapté aux professionnels souhaitant intégrer l'IA au développement logiciel. Objectifs d'apprentissage principaux : Ce cours vous aide à maîtriser les quatre modèles de conception des systèmes d'agents intelligents : • Réflexion : Permettre à l’IA d’auto-examiner sa production et de l’optimiser de manière itérative, par exemple par le biais d’une revue de code automatique, afin d’en améliorer la qualité. • Utilisation d'outils : Se connecter à des outils externes, tels que des bases de données, des API, des recherches Web ou l'exécution de code, afin d'étendre les capacités de l'IA au-delà de la génération de texte. • Planification : Décomposer les tâches complexes en étapes concrètes et les ajuster de manière dynamique. • Collaboration multi-agents : Coordonne la répartition du travail entre plusieurs agents spécialisés pour gérer les flux de travail. De plus, vous apprendrez à analyser les processus métier et à les transformer en flux de travail d'agents intelligents ; à construire des cadres de test et à effectuer une analyse des erreurs systémiques ; et à optimiser les déploiements pour garantir un environnement de production stable. La structure du cours est divisée en 5 modules, permettant aux étudiants d'avancer à leur propre rythme : 1. Fondements et réflexions : Introduction du concept d'agents intelligents et mise en pratique des mécanismes d'auto-itération. 2. Intégration d'outils : Explorez les connexions API et de services externes. 3. Planification et exécution : Décomposer les tâches pour parvenir à une adaptation dynamique. 4. Systèmes multi-agents : Concevoir un cadre collaboratif. 5. Évaluation et optimisation : indicateurs de performance, diagnostic des erreurs et stratégies de déploiement. Chaque module combine des explications théoriques, des exemples de code et des études de cas pour vous aider à construire progressivement une application complète. Adresse du cours