Concevoir et Déployer ses propres Agents IA

• Comprendre l’architecture et les principes fondamentaux des agents IA autonomes (LLM, mémoire, outils, orchestration)
• Concevoir des agents capables de raisonnement, planification et exécution de tâches complexes
• Développer et intégrer des systèmes multi-agents dans des environnements métiers réels
• Automatiser des processus métiers via des workflows intelligents orientés objectifs
• Déployer des agents IA sécurisés, scalables et mesurables en termes de performance et de ROI
• Maîtriser les enjeux éthiques, sécuritaires et de gouvernance associés aux agents IA (RGPD, conformité, contrôle)

• Concepts clés : agents, autonomie, cognition artificielle
• Différences entre IA classique, LLM, chatbot et agent autonome
• Architectures modernes : ReAct, AutoGPT, agents multi-étapes
• Cas d’usage concrets en entreprise : marketing, support, RH, data, finance

• Structuration du raisonnement : chain-of-thought, planning, boucle de décision
• Gestion de la mémoire contextuelle et persistante (short-term / long-term)
• Intégration d’outils externes : API, bases de données, web scraping, moteurs de recherche
• Conception de workflows intelligents orientés objectifs et résultats

• Frameworks : LangChain, AutoGen, CrewAI (comparatif et cas d’usage)
• Communication et coordination entre agents (planner / executor)
• Automatisation de tâches complexes via des agents collaboratifs
• Construction de pipelines IA end-to-end : input, décision, action

• Mise en production : cloud, API, intégration dans les systèmes d’information existants
• Monitoring, optimisation des coûts, passage à l’échelle et mesure du ROI
• Gestion des risques : biais, hallucinations, erreurs et contrôle des outputs
• Gouvernance, éthique et conformité : RGPD, sécurité des données, cadre réglementaire

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