Agents IA en production : gérer les erreurs, évaluer et déployer sans risque

Une analyse de cours existants montre que 78% d'entre eux n'abordent ni la gestion d'erreurs, ni l'évaluation, ni le déploiement (timeouts API, rate limits, dérives de coûts, hallucinations d'appels d'outils), alors que c'est le principal blocage pour passer du prototype à la production.

Prérequis

L'apprenant doit déjà savoir construire un agent LLM basique (LLM + outils + mémoire) — ce cours ne l'enseigne pas, il le fiabilise pour la production.

Programme (7 chapitres)

1. Pourquoi les agents IA échouent en production
   Identifier les catégories de pannes propres aux agents LLM en production (timeouts, rate limits, dérive de coûts, hallucinations d'appels d'outils, boucles infinies)
2. Gérer les erreurs techniques : timeouts, rate limits et pannes d'API
   Implémenter des mécanismes de retry avec backoff exponentiel et jitter adaptés aux appels LLM et API tierces
3. Fiabiliser les appels d'outils et réduire les hallucinations
   Valider et sanitiser les appels de fonctions/outils générés par un LLM avant exécution
4. Évaluer un agent : métriques, jeux de tests et LLM-as-judge
   Construire un jeu de données d'évaluation (golden dataset) représentatif des cas d'usage réels et des cas limites
5. Observabilité en production : logs, traces et maîtrise des coûts
   Instrumenter un agent avec du tracing structuré pour suivre chaque étape de raisonnement et d'appel d'outil
6. Déployer un agent de façon progressive et réversible
   Concevoir un pipeline de déploiement avec environnements de staging et validation automatisée avant mise en production
7. Projet final : déployer un agent en production avec pipeline complet
   Assembler un agent d'automatisation complet intégrant gestion d'erreurs, validation d'outils, évaluation automatisée et observabilité

$15.00