Cinquième étape : Exploration des scénarios d'application de l'IA

Cours d'IA agentique dispensé par Andrew Ng, enseignant comment construire des systèmes d'IA capables d'effectuer des tâches complexes de manière autonome, en maîtrisant les quatre principaux modèles de conception : la réflexion, l'utilisation d'outils, la planification et la collaboration multi-agents.

Start Learning AI →
AgenticAIAndrewNgAIAgentsWebSiteVideoFreeEnglish

Présentation détaillée du cours sur l'IA Agentique

Aperçu du cours

Agentic AI with Andrew Ng est un cours proposé par DeepLearning.AI, axé sur la construction de systèmes d'IA d'agents, et enseigné personnellement par Andrew Ng, pionnier dans le domaine de l'intelligence artificielle. Ce cours enseigne comment construire des systèmes d'IA d'agents capables d'exécuter des tâches de manière autonome grâce à des flux de travail itératifs et multi-étapes.

Caractéristiques du cours :

  • 📚 5 modules - Un parcours d'apprentissage systématique complet
  • ⏰ Environ 6 heures - Apprentissage à votre rythme
  • 🎯 Difficulté intermédiaire - Convient aux apprenants ayant des bases
  • 🆓 Cours gratuit - Disponible uniquement sur la plateforme DeepLearning.AI
  • 🎓 Certificat de réussite - Obtention d'une certification de compétences à la fin du cours

Qu'est-ce que l'IA Agentique ?

L'IA agentique représente une nouvelle façon de construire des logiciels, en utilisant des grands modèles linguistiques (LLM) pour accomplir une partie ou la totalité des étapes de tâches complexes. Contrairement au mode traditionnel de "prompt-réponse" unique, les flux de travail d'agents permettent à l'IA de :

  • 📋 Planifier des processus multi-étapes - Décomposer des tâches complexes en étapes exécutables
  • 🔄 Exécuter de manière itérative - Améliorer la qualité des résultats en boucle
  • 🛠️ Utiliser des outils - Se connecter à des bases de données, des API et des services externes
  • 🤔 S'auto-réfléchir - Évaluer et améliorer ses propres résultats

Modèles de conception fondamentaux

Le cours explorera en profondeur les quatre modèles de conception fondamentaux qui sous-tendent les systèmes d'IA agentique :

1. Réflexion (Reflection)

L'IA est capable d'examiner de manière critique son propre travail et d'améliorer itérativement la qualité – comme une révision de code automatisée.

Scénarios d'application :

  • Révision et optimisation automatique de code
  • Amélioration de la qualité des documents
  • Auto-correction des résultats de sortie

2. Utilisation d'outils (Tool Use)

Connecter l'IA à des bases de données, des API et des services externes, lui permettant d'exécuter réellement des actions, et pas seulement de générer du texte.

Scénarios d'application :

  • Requêtes et manipulations de bases de données
  • Recherche web et récupération d'informations
  • Exécution et test de code
  • Envoi d'e-mails et gestion de calendrier

3. Planification (Planning)

Décomposer des tâches complexes en étapes exécutables que l'IA peut suivre et ajuster lorsque les choses ne se passent pas comme prévu.

Scénarios d'application :

  • Décomposition et planification de tâches
  • Automatisation de la gestion de projet
  • Conception de flux de travail adaptatifs

4. Collaboration multi-agents (Multi-Agent)

Coordonner plusieurs systèmes d'IA spécialisés pour gérer différentes parties d'un flux de travail complexe.

Scénarios d'application :

  • Simulation de collaboration d'équipe
  • Division des tâches spécialisées
  • Traitement distribué de systèmes complexes

Plan du cours

Module 1 : Introduction aux flux de travail agentiques

  • Bienvenue (2 minutes)
  • Qu'est-ce que l'IA Agentique ? (5 minutes) - Comprendre l'essence de l'IA agentique
  • Degrés d'autonomie (5 minutes) - Analyse des degrés d'autonomie
  • Avantages de l'IA Agentique (4 minutes) - Les avantages de l'IA agentique
  • Applications de l'IA Agentique (7 minutes) - Scénarios d'application réels
  • Décomposition des tâches (8 minutes) - Identification des étapes dans un flux de travail
  • Évaluation de l'IA Agentique (Evals) (5 minutes) - Cadre de développement axé sur l'évaluation
  • Modèles de conception agentique (7 minutes) - Aperçu des modèles de conception
  • Quiz du Module 1 (10 minutes) - Test du module
  • Essai de l'agent de recherche (10 minutes) - Pratique de l'agent de recherche

Modules 2 à 5 : Sujets avancés

Les modules suivants du cours exploreront en profondeur les détails d'implémentation de chaque modèle de conception et aboutiront à la construction d'un agent de recherche complet, capable de :

  • Collecter des informations
  • Analyser les découvertes
  • Générer des rapports de synthèse
  • Exécuter des flux de travail autonomes

Projet pratique : Agent de recherche (Research Agent)

Le projet pratique central du cours consiste à construire un agent de recherche entièrement fonctionnel, capable de :

# Exemple de flux de travail
1. Planifier la stratégie de recherche
2. Appeler un moteur de recherche Web
3. Télécharger les pages Web pertinentes
4. Synthétiser et classer les découvertes
5. Rédiger un plan
6. Réviser pour la cohérence
7. Générer un rapport Markdown

Caractéristiques du projet :

  • 🔍 Collecte d'informations automatisée
  • 📊 Analyse et synthèse intelligentes
  • 📝 Génération de rapports structurés
  • 🔄 Optimisation itérative en plusieurs étapes

Méthode d'apprentissage

Implémentation technique

  • Utilisation de Python pur - Construction à partir des principes fondamentaux, sans masquer les détails du framework
  • Indépendant des frameworks - Apprentissage des concepts clés, applicables à n'importe quel framework d'agents
  • Pas à pas - Comprendre d'abord les bases, puis explorer les outils des frameworks

Compétences pratiques

  • ✅ Décomposer les processus métier en flux de travail d'agents
  • ✅ Identifier les tâches adaptées à l'implémentation d'agents
  • ✅ Construire un cadre de test robuste
  • ✅ Effectuer une analyse systématique des erreurs
  • ✅ Optimiser les systèmes pour le déploiement en production

Évaluation et optimisation

Le cours met un accent particulier sur la méthode de développement axée sur l'évaluation (Evals), essentielle pour construire des agents efficaces :

Compétences clés :

  • 📈 Conception d'indicateurs de performance
  • 🐛 Méthodes d'analyse des erreurs
  • 🔍 Suivi des flux de travail (Traces)
  • 🎯 Optimisation au niveau des composants
  • 🚀 Préparation au déploiement en production

L'avis d'Andrew Ng :

"J'ai constaté que le plus grand facteur prédictif de la capacité d'une personne à construire efficacement des agents est de savoir comment mener un processus normatif d'évaluation et d'analyse des erreurs. Les équipes qui ne savent pas comment faire cela peuvent passer des mois à ajuster des agents avec peu de progrès."

Public cible

Apprenants idéaux

  • 💻 Développeurs de logiciels - Souhaitant appliquer les technologies d'IA pour construire des systèmes autonomes gérant des flux de travail multi-étapes
  • 🐍 Programmeurs Python - Possédant des compétences en programmation Python de niveau intermédiaire
  • 🤖 Professionnels de l'IA - Ayant une compréhension de base des grands modèles linguistiques et des API, et souhaitant approfondir leurs compétences pratiques

Prérequis

  • Bases en programmation Python
  • Compréhension de base des grands modèles linguistiques (LLM)
  • Expérience en appel d'API (utile mais non obligatoire)

Valeur du cours

Pourquoi suivre ce cours ?

  1. Maîtriser des compétences de pointe - L'IA agentique est l'une des compétences les plus recherchées sur le marché de l'emploi en IA
  2. Expérience pratique - Construire des applications d'agents de qualité production à partir de zéro
  3. Méthode systématique - Apprendre des modèles de conception et des meilleures pratiques éprouvés
  4. Application flexible - Comprendre les concepts clés permet d'utiliser n'importe quel framework pour l'implémentation
  5. Développement de carrière - Prendre une avance significative sur la plupart des équipes construisant des agents

Exemples de scénarios d'application

  • 📝 Génération et édition de contenu
  • 🔬 Recherche et analyse approfondies
  • 💼 Automatisation du service client
  • 📈 Automatisation des flux de travail marketing
  • 👨‍💻 Génération et révision de code
  • ⚖️ Vérification de la conformité des documents juridiques
  • 🏥 Recherche en soins de santé
  • 📊 Recherche de produits commerciaux

Présentation de l'instructeur

Andrew Ng

  • 🎓 Pionnier dans le domaine de l'intelligence artificielle
  • 🧠 Co-fondateur de Google Brain
  • 📚 Co-fondateur de Coursera
  • 🏢 Ancien scientifique en chef chez Baidu
  • 👨‍🏫 Créateur de cours de machine learning ayant influencé des millions d'apprenants

Conseils d'apprentissage

  1. Terminer une leçon par jour - Maintenir la cohérence de l'apprentissage
  2. Pratiquer activement - Suivre le cours pour construire des projets
  3. Comprendre en profondeur - Saisir les principes plutôt que de mémoriser les frameworks
  4. Expérimenter et innover - Essayer d'appliquer les modèles appris à vos propres projets
  5. Rejoindre la communauté - Participer aux discussions sur le forum DeepLearning.AI

Résultats du cours

Après avoir terminé le cours, vous serez capable de :

✅ Comprendre les concepts fondamentaux et les avantages de l'IA agentique ✅ Implémenter les quatre modèles de conception clés des agents ✅ Construire des applications d'agents de qualité production ✅ Évaluer et optimiser les systèmes d'agents ✅ Identifier les scénarios métier adaptés à l'implémentation d'agents ✅ Construire des agents en utilisant n'importe quel framework ou Python pur ✅ Obtenir un certificat de DeepLearning.AI

Résumé

Il s'agit d'un cours d'une grande valeur pratique, enseigné personnellement par Andrew Ng, un expert de premier plan dans le domaine de l'IA. Le cours n'enseigne pas seulement les connaissances théoriques, mais met également l'accent sur le développement des compétences pratiques, en particulier la méthode de développement axée sur l'évaluation, une compétence souvent négligée mais cruciale pour de nombreuses équipes. Que vous souhaitiez construire vos propres applications d'IA ou acquérir un avantage concurrentiel dans votre carrière, ce cours est une opportunité d'apprentissage incontournable en 2025.

Lien du cours : https://www.deeplearning.ai/courses/agentic-ai/