Cet atelier secret vous montre comment créer votre propre agent IA en quelques heures – réservez vite votre place !

Comprendre les IA-agents : un nouvel eldorado pour les développeurs

Les agents IA représentent la prochaine vague de l’intelligence artificielle : loin de simples assistants basés sur du chat, ils combinent modèles de langage, accès à des API externes, mémoire dynamique et logique de workflow pour accomplir des tâches concrètes de bout en bout. Imaginez un assistant capable non seulement de répondre à vos questions, mais aussi d’appeler un service météo, de programmer un script de reporting et de se souvenir de vos préférences, le tout automatiquement.

Atouts des agents IA modernes

Intégration d’APIs : interagissez avec vos bases de données, CRM ou services en ligne directement depuis l’agent.
Mémoire contextuelle : stockez et rappelez les informations essentielles pour des interactions plus humaines et personnalisées.
Chaînage d’outils : enchaînez plusieurs étapes automatiquement (analyse, action, vérification).
Déploiement flexible : local, cloud ou hybride, selon vos contraintes de sécurité et performance.

Ces capacités transforment un simple chatbot en véritable automate intelligent, capable de prendre des décisions intermédiaires et d’exécuter des tâches répétitives ou complexes.

Atelier « Développer vos propres agents IA » : ce qu’il propose

Le workshop présenté par Golem met à disposition un parcours complet pour prototyper et déployer vos premiers agents en moins d’une journée :

Installation et configuration d’environnements (Python, Docker).
Connexion aux API de modèles (OpenAI, Hugging Face).
Implémentation d’un système de mémoire (fichiers locaux, base de données simple).
Mise en place d’un orchestrateur de tâches (Airflow, Prefect ou un simple script).
Tests et déploiement en cloud (AWS Lambda, Azure Functions).

Chaque étape s’accompagne d’exemples de code prêts à l’emploi, valables pour Windows, macOS et Linux.

Étape 1 : structurer l’agent et son workflow

Avant de coder, il faut définir le périmètre fonctionnel de votre agent :

Cas d’usage : reporting financier quotidien, modération de forum, génération de résumé d’e-mails…
Inputs/Outputs : quels formats de données en entrée et en sortie ? JSON, fichiers CSV, tickets ?
Étapes du workflow : collecte d’information → traitement IA → appel d’API → stockage des résultats.

Cette phase d’architecture est cruciale pour garantir la scalabilité et la fiabilité de votre agent.

Étape 2 : connecter le modèle de langage

Choisissez et configurez un modèle LLM pertinent :

OpenAI GPT-4 pour la qualité des réponses et la documentation API.
Hugging Face pour les modèles open source (LLaMA, Bloom) installables en local.
Azure OpenAI ou AWS Bedrock si vous utilisez déjà ces clouds pour centraliser la facturation et la governance.

Le workshop détaille :

L’installation du SDK (pip install openai ou transformers).
La gestion sécurisée des clés API (variables d’environnement, coffre-fort).
Les premiers prompts pour tester la cohérence et la rapidité.

Étape 3 : implémenter la mémoire contextuelle

Pour éviter de repartir de zéro à chaque appel, votre agent doit conserver un contexte :

Stockage local : fichiers JSON ou SQLite pour des projets légers.
Base de données : PostgreSQL ou MongoDB pour des usages plus intensifs.
Vector DB : Pinecone, Weaviate ou FAISS pour indexer des embeddings et retrouver rapidement l’historique.

Le workshop propose un exemple clé-en-main avec SQLite et un jeu d’ORM minimaliste pour gérer la mémoire conversationnelle.

Étape 4 : orchestrer les tâches et API

Votre agent doit passer d’un outil à l’autre sans intervention humaine :

Intégration d’APIs externes (météo, CRM, ERP) pour enrichir les données.
Orchestrateur léger (cron, APScheduler) ou plateforme complète (Apache Airflow, Prefect).
Gestion des erreurs et reprise sur incident (retry, alerting).

Grâce aux exemples fournis, vous saurez mettre en place un pipeline robuste capable de tourner 24/7.

Étape 5 : déployer et scaler en cloud

Pour rendre votre agent accessible partout :

Packager votre code dans un container Docker.
Déployer sur AWS Lambda ou Azure Functions pour un service sans serveur.
Configurer l’autoscaling et la surveillance (CloudWatch, Azure Monitor).
Assurer la sécurité (IAM, VPC endpoint, chiffrement).

Le workshop montre comment déployer en quelques commandes et monitorer l’usage, garantissant réactivité et stabilité.

Des cas d’usage concrets pour vous inspirer

Quelques exemples d’agents IA que vous pourrez réaliser :

Un agent support capable de répondre aux tickets utilisateurs et d’escalader automatiquement en cas de doute.
Un agent BI qui génère chaque matin un rapport chiffré et l’envoie à votre tableau de bord.
Un agent marketing qui scrute les réseaux sociaux et propose des posts basés sur les tendances détectées.

Ces démonstrations vous permettront de mesurer l’impact immédiat de l’automatisation intelligente sur votre productivité.

Réservez votre place dès maintenant

Les places pour cet atelier sont limitées afin de garantir un accompagnement personnalisé. Que vous soyez développeur, data scientist ou responsable IT, ce workshop vous fournira clés, bonnes pratiques et retours d’expérience pour déployer vos propres IA-agents et transformer durablement votre organisation.