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Fondements de l'IA agentique : Construire des Chatbots RAG & MCP

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Fondements de l'IA agentique : Construire des Chatbots RAG & MCP

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Nikhil Agarwal

Instructeurs : LearnKartS

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Débutant

Expérience recommandée

2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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niveau Débutant

Expérience recommandée

2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
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Ce que vous apprendrez

  • Créez des agents IA concrets à l'aide de RAG + MCP, capables de réfléchir, d'extraire des données et d'agir — bien au-delà des simples chatbots 

  • Créez une IA de haute précision grâce aux représentations vectorielles, à la recherche par similarité et au classement, pour obtenir des réponses plus intelligentes et adaptées au contexte 

  • Développer un produit d'IA complet avec une interface utilisateur Angular, un backend Node.js et une intégration OpenAI + Gemini 

  • Systèmes d'IA de type « Enabletool » qui automatisent les flux de travail et résolvent des problèmes concrets, à l'instar des applications d'IA modernes

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Emboîtements
  • Catégorie : Systèmes agentiques
  • Catégorie : Génération assistée par récupération
  • Catégorie : Angulaire
  • Catégorie : Intégrations AI
  • Catégorie : Modélisation des grandes langues
  • Catégorie : Candidature au LLM
  • Catégorie : Environnement de développement
  • Catégorie : Côté serveur
  • Catégorie : Appel d'outils
  • Catégorie : Agents génératifs d'IA

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Ingénierie rapide
  • Catégorie : IA générative
  • Catégorie : Modèle Contexte Protocole
  • Catégorie : Intégration frontale
  • Catégorie : Node.JS
  • Catégorie : Google Gemini
  • Catégorie : API OpenAI
  • Catégorie : Workflows d'IA
  • Catégorie : Flux de travail agentiques

Détails à connaître

Certificat partageable

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Récemment mis à jour !

avril 2026

Évaluations

28 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation "Full Stack Agentic AI"
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 4 modules dans ce cours

Découvrez pourquoi les modèles d'IA traditionnels présentent des limites et explorez les systèmes d'IA de type RAG, MCP et « agentic ». Apprenez-en davantage sur les architectures, les flux de travail et les principes fondamentaux des agents d'IA dans le monde réel.

Inclus

13 vidéos6 devoirs

Configurez votre environnement Node.js, Angular et API d'IA, et familiarisez-vous avec le RAG, les représentations vectorielles et les workflows de recherche. Posez les bases de l'interface utilisateur de votre application de chat.

Inclus

13 vidéos6 devoirs

Développez une interface de chat fonctionnelle sous Angular, gérez les appels API, intégrez des modèles de langage (LLM) et reliez le front-end et le back-end pour permettre de véritables interactions basées sur l'IA.

Inclus

15 vidéos6 devoirs

Mettez en œuvre des pipelines RAG, des représentations vectorielles et l'intégration de modèles d'IA afin de créer un chatbot pleinement fonctionnel, capable de tenir compte du contexte et prêt à être utilisé dans des applications concrètes.

Inclus

26 vidéos10 devoirs

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Instructeurs

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184 Cours228 696 apprenants

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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

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