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Format : Stage pratique
Répartition du temps : 75% exposés
15% pratique
10% échanges

La formation en détails

Description

L'approche agentique étend les capacités de l'IA générative, et devient de incontournable pour répondre efficacement aux besoins métier.

Ce cours fournit les fondamentaux nécessaires pour comprendre l'IA agentique et commencer à la mettre en œuvre grâce aux outils et services AWS.

Objectifs

  • Résumer l'évolution de l'IA agente et définir ce qui fait qu'une approche est "agentic"
  • Identifier les composants clés des systèmes d'agents
  • Distinguer entre les agents de type workflow, autonomes et hybrides
  • Comprendre et comparer les capacités d'IA agentique dans les services AWS
  • Décrire les capacités et les cas d'utilisation d'Amazon Q Developer, Amazon Q Business et Kiro
  • Exposer les fondamentaux de Amazon Bedrock AgentCore et Amazon Bedrock Agents
  • Identifier les modèles de mise en œuvre de base pour l'IA agente
  • Décrire les modèles d'observabilité et d'interopérabilité pour les systèmes d'agents en production

Public cible

  • Équipes de développements débutant dans l'IA agentique et/ou souhaitant inclure l'IA agentique dans leurs produits
  • Équipes d'architecture souhaitant comprendre les composants d'une solution agentique et comment l'intégrer dans une application

Prérequis

  • Connaissance de base de l'IA générative
  • Connaissance de base de du développement dans un environnement AWS

Modalités pédagogiques

Formation avec apports théoriques, échanges sur les contextes des participants et retours d'expérience pratique des formateurs, complétés de travaux pratiques et de mises en situation.
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Profil du formateur

Cette formation est dispensée par un·e ou plusieurs consultant·es d'OCTO Technology ou de son réseau de partenaires, expert·es reconnus des sujets traités.

Le processus de sélection de nos formateurs et formatrices est exigeant et repose sur une évaluation rigoureuse leurs capacités techniques, de leur expérience professionnelle et de leurs compétences pédagogiques.

Modalités d'évaluation et de suivi

L'évaluation des acquis se fait tout au long de la session au travers des ateliers et des mises en pratique. Afin de valider les compétences acquises lors de la formation, un formulaire d'auto-positionnement est envoyé en amont et en aval de celle-ci. Une évaluation à chaud est également effectuée en fin de session pour mesurer la satisfaction des stagiaires et un certificat de réalisation leur est adressé individuellement.

Programme détaillé

OUVERTURE DE SESSION

  • Accueil des participants et tour de table des attentes
  • Présentation du déroulé de la formation

DES LARGES MODÈLES DE LANGAGE (LLMS) AUX AGENTS

  • Comprendre les Larges Modèles de Langage (LLMs)
  • Les innovations sur lesquelles reposent les agents
  • Comprendre l'évolution des LLMs aux agents

EXPLORATION DE L'IA AGENTIQUE

  • Définition de l'IA Agentique
  • Les différents types d'agents d'IA
  • Cas d'usage et d'application de l'IA argentique

DESCRIPTION DES WORKFLOWS D'IA AGENTIQUE

  • Modèles et workflows
  • Présentation des flux Amazon Bedrock

INTRODUCTION AUX AGENTS AUTONOMES

  • Fonctionnement des agents autonomes
  • ReAct
  • ReWoo
  • Collaboration multi-agents
  • Les solutions d'IA agentique AWS

AMAZON Q ET LES OUTILS DE DEVELOPPEMENTS D'IA AGENTIQUE

  • Amazon Q Developer
  • Amazon Q Business
  • Amazon Q et services AWS
  • Kiro : IDE alimenté par l'IA avec développement basé sur les spécifications

L’IA AGENTIQUE AVEC AMAZON BEDROCK

  • Les agents Amazon Bedrock
  • Le coeur agentique d'Amazon Bedrock
  • Mise en pratique : découverte des agents Amazon Bedrock intégrés aux bases de connaissances (RAG) et guardrails (sécurité) Amazon Bedrock

LES SOLUTIONS D'IA AGENTIQUE SUR MESURE

  • Tour des différentes solutions
  • Observabilité et monitoring
  • Agents et interopérabilité

CLÔTURE DE SESSION

  • Revue des concepts clés évoqués durant la formation
  • Temps d'échange autour des questions et réponses additionnelles

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