Principes fondamentaux des agents IA

Les grands modèles de langage (LLM) et l'IA générative ont ouvert de nombreux cas d'usage précieux, tels que la création de contenu et la synthèse de documents. Pour des applications plus complexes comme l'automatisation des flux de travail, l'assistance au codage et les chatbots de support client avancés, nous avons besoin d'un moyen permettant aux LLM de prendre des décisions et de déclencher des actions concrètes : c'est là que les agents IA entrent en jeu !Dans ce parcours de compétences, vous apprendrez ce que sont les agents IA et à quoi ils peuvent (et ne peuvent pas !) servir à travers des exemples concrets.Vous découvrirez des cadres pratiques comme la boucle Thought-Action-Observation (TAO) et le prompting ReAct pour mieux conceptualiser la façon dont les agents IA prennent des décisions.Vous découvrirez ce qui rend un agent IA performant en production et pourquoi tant d'entre eux ne parviennent pas à sortir de la phase de développement. Vous apprendrez les dernières pratiques pour construire des systèmes agentiques évolutifs, comme les modèles de conception multi-agents émergents, le Model Context Protocol (MCP) et le protocole Agent-to-Agent (A2A).Découvrez comment les agents IA peuvent commencer à transformer votre façon de travailler dès aujourd'hui !