Découvrez ce qu'est un agent d'IA, en quoi il se distingue de l'automatisation traditionnelle et des systèmes d'IA, et pourquoi c'est important. Vous verrez des exemples concrets — comme des robots de soutien à la clientèle et des agentes de voyage — pour comprendre des éléments clés comme la mémoire, les outils et l'orchestration.

Qu'est-ce qu'un agent d'IA ?

Connaître votre agent

Permis d'automatiser

Qu'est-ce qui rend un agent agentique ?

L'anatomie d'un agent

La cause fondamentale

Agent ou pas agent ?

Le cadre décisionnel pour les agents

Construire ou acheter : choisissez votre outil

Fondements des agents d'IA

Approfondissez la façon dont les agents d'IA réfléchissent et agissent grâce à des cadres comme la boucle Thought-Action-Observation (TAO) et l'incitation ReAct. Vous explorerez comment les agents interagissent avec des outils, des environnements et entre eux, en allant vers des systèmes multiagents plus avancés.

Le cycle Pensée-Action-Observation

Décoder le cycle TAO

Processus de science des données

Sans réservation : le TAO en action

Les agents rêvent-ils de moutons électriques? Le cadre ReAct

CalculateGPT

Pouvez-vous ReAct?

Qu'y a-t-il dans la boîte à outils ?

Options

Extensions

Fonctions

Magasins de données

Organiser la boîte à outils

Maîtrise des outils

D'un seul à plusieurs : les systèmes multiagents

Système à agent unique

Système multiagents 

Un ou plusieurs

Le modèle du gestionnaire

Puis-je parler à votre gestionnaire?

Modèles de conception et architectures agentiques

Apprenez à utiliser et à concevoir des agents d'IA avec intention et rigueur. Ce chapitre couvre les garde-fous essentiels, les meilleures pratiques concrètes et la façon d'évaluer si les solutions agentiques sont appropriées — pour vous permettre d'appliquer des systèmes agentiques de manière éthique et efficace dans des contextes réels.

Réduire les risques grâce aux garde-fous

En garde !

La sécurité avant tout

Les systèmes agentiques dans le monde réel

Le guide pratique des agents d'IA

Évaluation du rendement

Résumé

Créer et utiliser des agents d'IA de façon responsable

Cheat Sheet

Course Glossary: Introduction to AI Agents

Libérez la puissance des agents d'IA et transformez votre façon de travailler avec des systèmes agentiques. Ce cours pour débutants s'adresse à toute personne qui souhaite comprendre les notions de base derrière les systèmes d'IA agentiques, sans écrire une seule ligne de code.

Vous apprendrez en quoi les agents d'IA diffèrent des outils d'automatisation et des clavardoirs traditionnels, explorerez leurs composantes clés comme la mémoire, l'utilisation d'outils et l'orchestration, et découvrirez quand et comment mettre en place des solutions à base d'agents pour des problèmes concrets.
Des agentes de soutien à la clientèle aux assistantes de codage, ce cours mise sur des exemples parlants pour démystifier ce qui rend les systèmes d'IA « agentiques », la façon dont ils raisonnent, et comment utiliser et concevoir des agents d'IA de façon responsable.

Inscrivez-vous dès maintenant et faites votre premier pas vers cette nouvelle frontière de l'IA.

Les vidéos contiennent des transcriptions en direct, accessibles en cliquant sur « Show transcript » au bas à gauche des vidéos.

Le glossaire du cours se trouve à droite, dans la section des ressources.

Pour obtenir des crédits de FPC, vous devez terminer le cours et atteindre une note de 70 % à l'évaluation admissible. Vous pouvez accéder à l'évaluation en cliquant sur l'encadré des crédits de FPC à droite.

Libérez le potentiel des agents IA et transformez votre manière de travailler avec les systèmes autonomes. Ce cours accessible aux débutants est conçu pour tous ceux qui souhaitent comprendre les concepts fondamentaux des systèmes d'IA autonomes, sans avoir à écrire une seule ligne de code.

Vous apprendrez en quoi les agents IA diffèrent des outils d'automatisation traditionnels et des chatbots, vous explorerez leurs composants clés tels que la mémoire, l'utilisation d'outils et l'organisation, et vous découvrirez quand et comment mettre en œuvre des solutions basées sur des agents pour résoudre des problèmes concrets.
Des agents du service clientèle aux assistants de codage, ce cours utilise des exemples concrets pour démystifier ce qui rend les systèmes d'IA autonomes, comment ils raisonnent et comment utiliser et créer des agents IA de manière responsable.

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Introduction to AI for Work

Découvrez le fonctionnement des agents IA et leur différence avec les chatbots, sans codage requis.

Introduction aux agents d'IA

Apprenez les bases des agents d’IA, leurs composants et leurs usages concrets — sans coder.

Fondamentaux des agents IA

VP of AI Curriculum, DataCamp

Les agents rêvent-ils de moutons électriques ? Le cadre ReAct

Les différents types de pensées du modèle

Le cadre ReAct : d'où viennent les pensées

Le cadre ReAct : raisonner et agir

ReAct à l'œuvre : arithmétique simple

Sans invite ReAct

Avec invite ReAct

ReAct comme façon de penser

Modèles de raisonnement et ReAct

Reconnaître un modèle de raisonnement

Passons à la pratique !

Modèles de conception et architectures agentiques - Les agents rêvent-ils de moutons électriques? Le cadre ReAct

Les agents rêvent-ils de moutons électriques? Le cadre ReAct

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