Découvrez ce qui fait le succès d'un agent IA en production (et pourquoi tant échouent en chemin !) Familiarisez-vous avec les principes clés de conception agentique pour préparer vos agents à évoluer : infrastructure et outils fiables, architecture modulaire, et boucles d'évaluation et de feedback continues.

Agents IA en conditions réelles

Agent ou pas agent

Applications agentiques

Principes de conception d'agents évolutifs

Stratégies pour une conception évolutive

Renforcer les piliers d'une conception évolutive

Comment les agents IA évoluent (et échouent)

Ne râtez pas la mise à niveau !

Comptabilité agentique

Les mesures de protection préviennent les échecs

Concevoir des agents évolutifs

Découvrez les stratégies essentielles pour développer votre agent en gardant l'évolutivité à l'esprit. Comprenez comment le Model Context Protocol (MCP) et l'Agent-to-Agent protocol (A2A) favorisent l'évolutivité grâce à la standardisation.

Modèles de conception multi-agents

Passer des agents uniques aux multi-agents

Options

Multi-agent en réseau

Multi-agent superviseur

Le Model Context Protocol (MCP)

Découvrir le MCP

Le MCP est le MVP

Clients, serveurs et tout le reste

Le protocole Agent-to-Agent (A2A)

Cartes d'agents - Attrapez-les tous

MCP et A2A : amis ou ennemis ?

Développer des agents évolutifs

Prêt pour la production… mais pas trop vite ! Mettez en place un cadre de tests robuste pour vous assurer que l'agent IA maintiendra ses performances en production. Choisissez la meilleure stratégie de déploiement pour votre cas d'usage et apprenez à intégrer des sources de données en temps réel dans votre système agentique.

De la validation du concept à la production

Tester un agent de manière fiable

Que reste-t-il à vérifier ?

Ingestion de données rapide et efficace

La valeur des données en temps réel

Échouer avec élégance : atténuer les risques

Nouvelle tentative avec backoff exponentiel

Il faut poser les règles !

Félicitations !

Déployer des agents en production à grande échelle

Cheat Sheet

Course Glossary

Pourquoi tant de systèmes agentiques échouent-ils à franchir le cap entre le développement et la production ? Découvrez-le maintenant. Apprenez à concevoir et développer des agents IA en gardant à l’esprit l'évolutivité, en suivant les trois piliers : une infrastructure et des outils fiables, une architecture de conception modulaire, ainsi que des boucles continues d’évaluation et de retour de feedback. Vous apprendrez comment des frameworks agentiques comme le Model Context Protocol (MCP) et le protocole Agent-to-Agent (A2A) permettent des intégrations plus propres et plus rapides entre les sources de données et les agents. Enfin, découvrez les tests et les stratégies de déploiement pour préparer votre agent à apporter de la valeur.

Les vidéos contiennent des transcriptions en direct que vous pouvez afficher en cliquant sur « Afficher la transcription » en bas à gauche des vidéos.

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

Pour obtenir des crédits CPE, vous devez terminer le cours et atteindre un score de 70 % à l’évaluation finale. Vous pouvez accéder à l’évaluation en cliquant sur l’encadré des crédits CPE à droite.

<h2>Concevoir et développer des agents pour la mise à l'échelle</h2>
Apprenez à concevoir et à développer des agents IA en tenant compte de l'évolutivité, en suivant les trois piliers de l'évolutivité des agents : modularité, robustesse et adaptabilité. Découvrez ce qui caractérise un agent performant dans le domaine de la production et pourquoi tant d'individus rencontrent des difficultés pour y parvenir.<br><br><h2>Découvrez la puissance de MCP et A2A</h2>
Le protocole MCP (Model Context Protocol) développé par Anthropic a révolutionné l'interopérabilité des agents, en créant une approche unifiée pour connecter les agents aux sources de données. Le protocole Agent-to-Agent (A2A) développé par Google complète le MCP. Découvrez comment ces deux cadres peuvent être combinés pour garantir la scalabilité des intégrations de votre agent.<br><br><h2>Mettre en œuvre les meilleures pratiques en matière de test et de déploiement des agents</h2>Avant d'appuyer sur le gros bouton rouge et de mettre votre agent en production, il est nécessaire de réduire les risques liés à la mise à l'échelle. Découvrez comment créer un cadre de test robuste pour détecter les problèmes liés aux composants, aux intégrations, aux performances et à la sécurité. Déterminez le type de déploiement le mieux adapté à votre agent en examinant les besoins du cas d'utilisation.

Introduction to AI Agents

Découvrez comment évoluer les agents IA avec l'aide de cadres comme MCP et A2A.

Concevoir des systèmes agentiques évolutifs

Découvrez ce qu'il faut pour faire évoluer les agents IA, avec l'aide de frameworks tels que MCP et A2A.

Principes fondamentaux des agents IA

Protocole standard pour connecter des systèmes d'IA et des sources de données

Protocole standard pour la communication entre agents

**Composants** : fiche agent, agent client, agent distant

MCP et A2A : amis ou ennemis ?

Exercice interactif pratique