Formez-vous à déployer des agents IA qui transforment durablement vos opérations
The success of many AI initiatives stops at the demo: exploding latency, undetected hallucinations, lack of metrics...
We spent 24 months getting these systems into production, for our products and for our customers.
We've condensed everything into a highly highly operational.
What you can do
- Mettre en oeuvre un pipeline RAG sur les données d’entreprise
- Deploy LLM on a dedicated infrastructure.
- Mesurer objectivement la qualité de votre système
- Monitor latency, cost, quality
- Set up a continuous feedback loop to refine prompts and data.
- Identify and correct errors before your users even complain about them.
For whom?
– Data Scientists
– ML & AI Engineers
– Data Engineers
- Software Engineers
- Python
- Knowledge of Machine Learning
- Familiarity with Large Language Models (LLMs)
3-day program
Jour 1 : LLM et RAG en production
- Comprendre les LLMs et l’architecture Transformer
- Composants d’un système RAG
- Construire un assistant conversationnel sur des données internes
- Déployer une application RAG en production
- Maintenabilité, évolutivité et adaptation des systèmes
- Évaluer des pipelines RAG
- Optimiser l’ingestion des données pour améliorer la précision
- Mettre en place des boucles de feedback utilisateur
- Tracer et monitorer les performances
- Introduction aux approches RAG agentiques
Jour 2 : Agents
- Composants fondamentaux d’un agent
- Comprendre les patterns de raisonnement (ReAct, Chain-of-Thought)
- Utiliser des outils : MCP, outils custom, APIs
- Donner de la mémoire aux agents
- Mettre en place des boucles de réflexion et d’auto-correction
- Construire des assistants mono-agent spécialisés
- Concevoir des architectures multi-agents coordonnées
- Définir les rôles des agents et les règles de communication
- Gérer l’état partagé et les boucles de feedback
- Sécurité et garde-fous des systèmes agentiques
Jour 3 : Evaluation et déploiement des agents
- Mesurer le succès des tâches, la latence et les coûts
- Tracer les chaînes de raisonnement et les décisions
- Intégrer du Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
- Tester la robustesse dans des environnements simulés
Stratégies de déploiement
- Choisir entre des déploiements locaux, cloud ou hybrides
- Déployer des agents comme des services ou des workflows orchestrés
- Optimiser le routage de contexte et l’accès aux outils
- GPU serving et optimisation des performances
Why QUICKCALE AI?
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