Déploiement d'agents AI : CI/CD, Versioning et Evals

Construire un agent AI n'est que la première étape ; le déployer de manière fiable en production est le véritable défi. À mesure que les applications AI gagnent en complexité, les développeurs ont besoin de systèmes robustes pour tester, mettre à jour et surveiller leurs agents dans le monde réel. Ce cours propose un parcours structuré pour opérationnaliser vos agents AI. Vous commencerez par les concepts fondamentaux du MLOps et progresserez dans la construction de pipelines automatisés, le versioning de vos prompts et modèles, et la mise en place de métriques d'évaluation complètes pour garantir que vos agents fonctionnent de manière cohérente et sécurisée. Ce que vous apprendrez : • Comprendre les concepts fondamentaux du MLOps et de l'architecture AI agentique. • Concevoir des pipelines CI/CD spécifiquement adaptés au test et au déploiement d'agents AI. • Implémenter des frameworks d'évaluation (evals) pour mesurer la précision, la sécurité et la performance des agents. • Gérer le contrôle de version pour les prompts, les données de contexte et les paramètres de modèle. • Appliquer des modèles d'observabilité modernes pour tracer la prise de décision des agents et surveiller la santé de la production. • S'entraîner à déployer des workflows AI robustes et prêts pour la production à travers des exercices écrits étape par étape. Le cours se déroule logiquement, de la terminologie de base et de la configuration aux stratégies de déploiement avancées. Vous lirez des explications claires, explorerez des extraits de code réalistes et réaliserez des exercices écrits pratiques qui simulent des environnements de production réels. Conçu pour les débutants et les futurs ingénieurs AI, ce texte fondamental ne nécessite aucune expérience préalable avec le MLOps ou les infrastructures de déploiement complexes. Commencez à lire dès aujourd'hui pour combler le fossé entre les prototypes AI et les systèmes de production fiables.