Ce cours se concentre sur la construction de systèmes IA fiables et prêts pour la production en utilisant Claude, Model Context Protocol (MCP), et Retrieval-Augmented Generation (RAG). Vous commencerez par apprendre les principes fondamentaux de MCP, y compris sa raison d'être, comment les serveurs MCP fonctionnent, et comment Claude interagit avec les outils, les ressources, et les intégrations externes à travers une architecture contrôlée basée sur des serveurs. Vous construirez des serveurs MCP, exposerez des outils et des ressources, et appliquerez des schémas d'entrée et de sortie stricts pour assurer un comportement prévisible et sûr du système. Le cours passe ensuite à la Génération Augmentée de Récupération, où vous concevrez des pipelines RAG complets. Vous apprendrez à découper les documents de manière efficace, à générer des embeddings, à appliquer des techniques de recherche par mot-clé et par vecteur, et à améliorer les résultats à l'aide de stratégies de classement et de reclassement. Vous intégrerez également des serveurs MCP directement dans les flux de travail RAG pour créer des systèmes de recherche modulaires et évolutifs. Dans le dernier module, vous construirez des flux de travail pilotés par des agents à l'aide de Claude. Vous concevrez des agents de planification et de décision, coordonnerez plusieurs agents et automatiserez des flux de travail de bout en bout qui combinent RAG, outils et prise de décision structurée. À la fin, vous serez en mesure de construire des systèmes IA entièrement automatisés qui récupèrent des informations, raisonnent sur elles et prennent des mesures de manière fiable.

A l'issue de ce cours, vous serez capable de : - Expliquer l'architecture MCP, y compris les clients, les serveurs, les outils et les ressources - Construire des serveurs MCP qui exposent en toute sécurité des outils, des fichiers, des bases de données et des API à Claude - Concevoir et appliquer des schémas d'entrée et de sortie structurés pour un comportement fiable de l'IA - Mettre en œuvre des pipelines RAG complets en utilisant le chunking, les embeddings, le ranking et le reranking - Intégrer des systèmes d'IA entièrement automatisés qui récupèrent des informations, raisonnent à partir de celles-ci et agissent de manière fiable, ce cours est idéal pour les développeurs et les praticiens de l'IA qui veulent aller au-delà des simples applications basées sur des invites et construire des systèmes d'IA évolutifs, contrôlables et prêts pour la production à l'aide de Claude. Une familiarité de base avec Python et les API est recommandée, mais aucune expérience préalable avec MCP ou RAG n'est requise. Rejoignez-nous pour apprendre à concevoir des architectures IA modernes qui combinent MCP, RAG, et des flux de travail d'agents dans le monde réel, des systèmes prêts pour la production.