Formation intensive de 5 jours sur les agents IA avec Google (5/5) Jour 5 : Publicationkaggle.com/whitepaper-pro…prototype à la production » https://t.co/zMqYgIvnwt Du prototype à la production : Étendre l’apprentissage automatique grâce aux agents intelligents. Point clé : Plus de 80 % des projets d’apprentissage automatique échouent lors du passage du prototype à la production. La cause principale réside dans trois défis majeurs : la dérive des données, l’intégration des systèmes et la mise à l’échelle, auxquels les outils MLOps traditionnels ne peuvent plus faire face. Le livre blanc de Google propose une solution : remplacer les chaînes de montage rigides par des agents d’IA, permettant aux systèmes de disposer de capacités autonomes de perception, de planification et d’action. 1. Capacités fondamentales des agents intelligents : • Intègre LLM + invocation d’outils + mémoire ; • Prend en charge les boucles ReAct, capables de gérer de manière autonome des tâches de bout en bout telles que le nettoyage des données, l’ingénierie des caractéristiques, le réentraînement des modèles et la surveillance/alerte. 2. Deux modes d'agent : Agent unique : convient à l'automatisation d'un seul point (comme la détection automatique de la dérive et le réentraînement). • Collaboration multi-agents : Grâce à la division du travail basée sur le protocole A2A, réalisez véritablement des processus complexes au niveau de la production. 3. Un parcours en quatre étapes du prototype à la production : Prototype → Ajout de mémoire et d’outils → Tests de simulation → Déploiement conteneurisé Vertex AI/Kubernetes + surveillance d’auto-réparation 4. Avantages concrets : réduction de 40 % du cycle de déploiement • Intervention humaine réduite de plus de 50 % Les coûts globaux d'exploitation et de maintenance ont diminué de 30 %. 5. Chaîne d'outils pratiques recommandée Kaggle Notebook + Gemma + LangChain/LlamaIndex + Vertex AI Agent Builder
