Approfondissement de la production : conception de systèmes, évaluations et arbitrages architecturaux complexes.
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17 minutesMettre en place un flux de travail de codage multi-agents avec des limites de revue explicites afin que les modifications générées restent petites, testées et maîtrisées.
56 minutesConstruire le dossier de rentabilité d'un workflow d'IA avec une situation de référence, des bénéfices directs et indirects, des seuils de qualité et une décision d'arrêt explicite.
41 minutesPrendre une décision de développement ou d'achat selon le résultat attendu, le contrôle des données, l'économie des charges de travail, la maturité de l'infrastructure et les responsabilités d'exploitation.
20 minutesÉvaluer des modèles pratiques de contrôle d'accès pour le RAG de connaissance d'entreprise avant d'indexer des documents internes sensibles.
30 minutesComparer le calendrier historique de la vidéo au droit actuel de l'Union, puis faire correspondre les échéances actuelles aux tâches de collecte de justificatifs et d'attribution des responsabilités qu'une PME doit planifier.
37 minutesÉvaluer une IA privée comme une décision d'infrastructure et de gouvernance, sans choisir par réflexe le SaaS ou l'auto-hébergement.
69 minutesIdentifier les modes de défaillance que vos propres agents rencontreront en premier et planifier à l'avance les tests, les mécanismes de secours et les critères de mise hors service pour chacun.
7 minutesComprendre pourquoi l'analyse des documents, la préservation de leur structure et les contrôles qualité à l'ingestion sont indispensables avant de construire un RAG sur des PDF et des formats de fichiers variés.
6 minutesIdentifier l'architecture centrale d'un agent vocal et les points de défaillance qui affectent la confiance des clients lors d'appels réels.
211 minutesComprendre suffisamment bien la pile LLM moderne pour analyser les tokens, l’entraînement, les outils et les défaillances.
40 minutesÉvaluer des idées de produits à autonomie partielle où les humains conservent le contrôle sur les décisions à risque élevé.
190 minutesVous saurez construire un agent LangGraph avec un état typé, un routage conditionnel, des points de contrôle et des outils, et comprendrez dans quels cas cette explicitation est avantageuse.
66 minutesVous saurez mettre en place une équipe CrewAI selon le modèle rôle-objectif-contexte et comparer sa boucle d'exécution masquée aux graphes explicites.
15 minutesConcevoir des boucles d'agents plus simples avec des règles d'arrêt claires, des limites de tâche et des points de contrôle humains.
18 minutesIdentifier les erreurs courantes de conception d'agents avant d'ajouter plusieurs agents, des prompts complexes ou un état caché.
5 minutesComprendre pourquoi le pilotage d'un ordinateur par captures d'écran est puissant, mais aussi lent, coûteux et fragile par rapport à une automatisation fondée directement sur des API.
8 minutesDéterminer dans quels contextes des agents pilotant un navigateur ou un ordinateur peuvent présenter un intérêt commercial malgré leurs risques opérationnels.
22 minutesAppliquer les modèles d'écriture, de sélection, de compression et d'isolement pour gérer délibérément le contexte des agents.
8 minutesComprendre comment le contexte long peut échouer en présence d'ambiguïté et d'éléments perturbateurs, puis concevoir des tests autour de ce risque.
19 minutesVous pouvez estimer quand la mise en cache des prompts est rentable en pesant les surcoûts de mise en cache en écriture par rapport aux économies en lecture pour vos charges de travail réelles.
56 minutesUtilisez la mise en cache des prompts uniquement lorsque les préfixes stables, le comportement de latence et de coût correspondent à la charge de travail.
55 minutesConcevoir une échelle d'évaluation qui détecte les régressions avant que les modifications de prompt ou de modèle n'atteignent les utilisateurs.
19 minutesVoir comment une équipe de production superpose assertions, validation humaine et LLM utilisés comme juges pour faire apparaître les régressions avant la publication.
157 minutesRéaliser de bout en bout une quantification et des fine-tunings LoRA et QLoRA sur du matériel dont disposent déjà la plupart des développeurs.
59 minutesSituer le fine-tuning dans le pipeline global d’entraînement et déterminer quand il convient mieux que le prompting ou le RAG.
104 minutesComprendre comment MCP s’intègre aux systèmes agentiques au-delà d’un serveur local de démonstration.
75 minutesCréer un premier serveur MCP et comprendre comment outils, schémas, prompts, ressources et transports s’articulent.
19 minutesAméliorer la conception des outils afin que les agents sélectionnent l'action correcte avec les bons paramètres.
29 minutesDécider quel comportement appartient au prompt système, à la description de l'outil ou aux préconditions de l'outil.
7 minutesSéparer les décisions concernant la mémoire à court terme et à long terme, et décider quand la mémoire de l'agent doit être écrite.
44 minutesVous pouvez intégrer en code la mémoire épisodique, sémantique, de travail et procédurale dans un agent, pas seulement nommer les catégories.
9 minutesNaviguer parmi les traces, les projets et les jeux de données dans LangSmith, puis lire le coût des tokens, la latence, le taux d’erreur et le détail de chaque span.
154 minutesRelier le traçage, l’évaluation, les retours et l’examen de la production dans une boucle opérationnelle pour les systèmes LLM.
17 minutesComprendre ce qui se brise lorsque le RAG est utilisé dans des entreprises réglementées pour des activités à forts enjeux.
19 minutesIdentifier les contrôles de RAG en production absents des démonstrations naïves de chat avec des documents.
13 minutesModéliser l'injection de prompt comme un mélange de données non fiables et définir des limites de conception autour de l'utilisation des outils.
17 minutesÉvaluez le modèle d'implémentation, les modes de défaillance et les garde-fous avant de construire.
9 minutesExpliquer quand la récupération est la bonne solution et quand le fine-tuning pourrait effectivement aider.
13 minutesChoisir entre l’ingénierie des prompts, le RAG, le fine-tuning ou leur combinaison en fonction du véritable mode de défaillance.
77 minutesComprendre comment les spécialistes des prompts de production révisent les instructions, les exemples et les contraintes comportementales sous une pression réelle, au lieu de traiter les prompts comme du texte jetable.
25 minutesVoir une instruction vague sur les demandes d’indemnisation devenir un prompt structuré et testable, avec des exemples, des règles de sortie et un comportement de refus plus clairs.
39 minutesComparer récupération agentique et récupération par graphe dans une mise en œuvre concrète.
16 minutesComprendre le flux GraphRAG de Microsoft : extraction d’entités, communautés, résumés et synthèse ciblée par requête.
32 minutesComprendre pourquoi le moteur d'inférence, le traitement par lots et la mémoire du cache KV dominent l'économie d'une infrastructure auto-hébergée.
42 minutesÉvaluer quand des agents d'IA verticaux créent un véritable avantage défendable et quand ils ne sont que de minces surcouches.
34 minutesÉvaluer la tarification d'un produit IA et la spécialisation autour de résultats mesurables plutôt que du nombre d'utilisateurs.
41 minutesExpliquer ce que garantit le mode strict, en quoi il diffère de l’ancien mode JSON et comment le traitement des refus s’intègre au contrat des sorties structurées.
18 minutesComprendre pourquoi les appels de LLM fondés sur des schémas exigent des objets typés, des validateurs, des nouvelles tentatives et un traitement explicite des champs mal formés ou hallucinés.
