Agent IA avec LangChain
Domaine : IA. Niveau : Avancé. Durée : 120 heures. 14 modules répartis en 4 chapitres. Tarif : 1490 euros. Formation à distance avec modules, exercices corrigés, questionnaires et manuel. Attestation de fin de formation délivrée à l’issue du parcours.
Objectifs pédagogiques
Maîtriser l'architecture de LangChain et ses composants fondamentaux pour construire des applications IA robustes. Concevoir et déployer des agents IA autonomes capables d'utiliser des outils, de raisonner et d'exécuter des tâches complexes. Intégrer des pipelines RAG avancés et des mémoires conversationnelles dans des systèmes multi-agents en production.
Prérequis
Bonne maîtrise de Python, notions de base en machine learning, expérience avec les API REST, connaissance des LLMs (GPT, Claude ou équivalent), et familiarité avec les environnements virtuels et la gestion de dépendances.
Public visé
Développeurs Python expérimentés, ingénieurs en intelligence artificielle et data scientists souhaitant concevoir des agents IA autonomes et des applications LLM avancées en environnement professionnel.
Programme détaillé
Chapitre 1 — Agent IA avec LangChain - Partie 1
- 1.1 Fondements des modèles de langage et positionnement de LangChain
- 1.2 Prompt engineering avancé avec LangChain
- 1.3 Mémoire conversationnelle : types et stratégies
- 1.4 Bases de données vectorielles et stratégies de retrieval avancées
Chapitre 2 — Agent IA avec LangChain - Partie 2
- 2.1 Introduction aux agents LangChain et paradigmes de raisonnement
- 2.2 Outils et toolkits : intégration et développement personnalisé
- 2.3 Agents multi-outils et gestion du cycle de raisonnement
- 2.4 Agents multi-acteurs et frameworks d'orchestration
Chapitre 3 — Agent IA avec LangChain - Partie 3
- 3.1 Callbacks, traçabilité et observabilité
- 3.2 Évaluation de la qualité des agents et des pipelines RAG
- 3.3 Sécurité, robustesse et éthique dans les systèmes agentiques
- 3.4 Déploiement d'agents en production
Chapitre 4 — Agent IA avec LangChain - Partie 4
- 4.1 Optimisation des performances et maîtrise des coûts
- 4.2 Projet intégratif : conception et déploiement d'un agent IA complet