Création d'agents LLM en Python : Prompting et Orchestration de Graphes

Les grands modèles de langage (LLM) offrent un potentiel immense, mais transformer l'accès brut à l'API en applications fiables et multi-étapes nécessite des compétences de développement spécialisées. Ce cours vous enseigne les techniques pratiques nécessaires pour construire des flux de travail LLM sophistiqués. À la fin de ce cours, vous serez capable d'intégrer des LLM dans vos applications Python, de mettre en œuvre des stratégies de prompting avancées pour l'extraction fiable de données et d'architecturer des agents IA autonomes capables de prise de décision complexe et d'appel de fonctions. Ce que vous apprendrez : * Comprendre les fondamentaux de l'interaction LLM à l'aide des SDK Python et des appels API directs. * Maîtriser les techniques d'ingénierie de prompts, y compris le réglage fin des instructions (instruction tuning) et l'apprentissage par quelques exemples (few-shot learning). * Appliquer des méthodes de sortie structurée (Structured Output) à l'aide de modèles de données (comme Pydantic) pour garantir une extraction fiable des données des LLM. * S'entraîner à implémenter des modèles de base de génération augmentée par récupération (Retrieval-Augmented Generation - RAG) pour un ancrage contextuel. * Configurer des agents IA capables d'utiliser des outils externes via l'appel de fonctions (Function Calling) et les définitions d'outils. * Concevoir et implémenter des architectures d'agents multi-étapes à l'aide d'outils d'orchestration basés sur des graphes comme LangGraph. Le cours commence par les concepts fondamentaux et l'intégration API, progresse à travers le prompting avancé et la gestion de données structurées, et culmine dans le développement d'une architecture d'agent IA stateful complète. Ce cours est conçu pour les développeurs Python débutants qui souhaitent se spécialiser dans la création d'applications pratiques et prêtes pour la production, alimentées par des grands modèles de langage. Aucune expérience préalable en IA ou en apprentissage automatique n'est requise. Commencez dès aujourd'hui à construire la prochaine génération d'applications intelligentes.