19 minutesTous les modèles d’IA expliqués
Comparer les modèles phares, légers, intermédiaires et spécialisés afin de fonder les décisions de routage sur l’adéquation à la tâche, le coût et la latence plutôt que sur une préférence de marque.
OpenAI. Dans cette véritable démonstration de lancement d’Operator, l’équipe réserve une table au restaurant, commande des courses, achète des billets pour un événement et laisse Operator se retrouver bloqué par une redirection ou rendre la main lorsqu’il atteint un écran de connexion. C’est l’illustration la plus claire de l’expérience concrète d’un agent de navigateur — boucle capture d’écran-clic, confirmations avant les actions qui modifient l’état et garde-fous contre l’injection de prompt. L’article cherche précisément à donner une attente réaliste de cette expérience.
Les noms et la disponibilité des produits peuvent changer. Operator, initialement proposé comme produit autonome, a été intégré au mode agent de ChatGPT en 2025 : regardez cette vidéo pour ses modèles d’interaction, pas pour le produit. La leçon durable est le modèle de contrôle — tâches ciblées, état visible, confirmations, procédures de reprise en main et défenses contre l’injection de prompt.
Identifier la boucle d'action de l'agent navigateur, là où elle aide et là où une confirmation humaine est toujours nécessaire.
Compréhension de base des agents et de la raison pour laquelle les tâches web en temps réel sont plus difficiles que la génération de texte.
Dernière révision : 18 mai 2026
Continuez dans le même parcours d’apprentissage avec les prochaines vidéos d’accompagnement sélectionnées.
19 minutesComparer les modèles phares, légers, intermédiaires et spécialisés afin de fonder les décisions de routage sur l’adéquation à la tâche, le coût et la latence plutôt que sur une préférence de marque.
107 minutesApprendre le cycle d’évaluation destiné aux concepteurs de produits : examiner les traces, étiqueter les défaillances, définir des critères, tester les modifications et les comparer au jugement humain.
211 minutesComprendre suffisamment bien la pile LLM moderne pour analyser les tokens, l’entraînement, les outils et les défaillances.
Des cours externes sélectionnés pour approfondir ce sujet.
Anthropic Academy
Le protocole de contexte des modèles (MCP) remplace progressivement les intégrations ponctuelles d'outils dans tout l'écosystème de l'IA. Apprenez-le directement à la source. À la fin, vous aurez construit et déployé votre propre serveur MCP, connecté un client LLM et compris pourquoi cette norme est ce qui se rapproche le plus de l'USB-C dans ce domaine.
João Moura (Founder, CrewAI)
Doubles as our sales and customer-support vertical pick and a genuinely practical agent-building course: you build an agentic sales pipeline (lead scoring, personalized outreach) and a customer-support data-insights pipeline as two of the five hands-on projects, taught by CrewAI's own founder. Requires basic Python, so it sits with our other builder-track courses rather than the no-code picks.
Hugging Face
La présentation la plus claire et la plus ouverte des systèmes agentiques. Elle s'appuie sur les trois frameworks que les ingénieurs évaluent réellement — smolagents, LlamaIndex et LangGraph — plutôt que sur la pile d'un seul fournisseur. Le cours se conclut par une évaluation comparative et un classement public, offrant un résultat vérifiable par votre équipe.