Ce module explore comment les grands modèles linguistiques (LLM) peuvent être complétés par des outils et des agents externes afin de résoudre des tâches complexes. Les apprenants examineront les architectures de systèmes à agent unique et à agents multiples, ainsi que des implémentations concrètes telles que HuggingGPT et ChemCrow, et compareront les paradigmes de services basés sur le cloud, tels que le SaaS, le MaaS, le DaaS et le RaaS. À l'issue de ce module, vous saurez comment orchestrer plusieurs modèles et services pour relever des défis concrets.

Ce module guide les apprenants dans la création d'applications interactives basées sur des agents IA à l'aide de Python et de Streamlit, en abordant des thèmes essentiels tels que le développement front-end, la mise en cache et l'intégration de systèmes multi-agents. Les apprenants exploreront également les meilleures pratiques en matière de développement, d'entraînement et de déploiement de modèles, notamment la programmation asynchrone, la gestion des erreurs et la conteneurisation avec Docker. À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de créer, d'optimiser et de déployer en toute sécurité des applications web basées sur l'IA.

Ce module explore l'évolution du domaine des agents d'IA, notamment leurs applications dans les secteurs biomédical, industriel et du Web. Les apprenants examineront les capacités de raisonnement et de créativité des grands modèles linguistiques, les défis liés à l'interprétabilité mécaniste, ainsi que les considérations éthiques relatives à l'IA autonome. Le module aborde également la voie vers l'intelligence artificielle générale et les limites des systèmes multi-agents actuels.