Comment j’apprendrais les Agents IA RAPIDEMENT si je devais recommencer (Feuille de route complète)

Je développe des agents IA depuis 2022, et à l’échelle globale, ce n’est pas beaucoup de temps, mais dans le domaine des agents IA, c’est considérable. J’étais parmi les premiers à construire des agents lorsque Chat GPT commençait tout juste à devenir populaire. Nous n’avions même pas encore des fonctionnalités comme l’appel de fonctions ou d’autres LLM concurrents comme Claude ou Gemini. Après quelques années, j’ai atteint un niveau de confiance où je peux construire n’importe quel type d’agent IA. Mais cela a pris du temps et de nombreuses leçons difficiles apprises en cours de route.

Je suis donc ravi de partager avec vous un processus clair et simple que je suivrais aujourd’hui si je devais apprendre à construire des agents IA depuis zéro. Je peux vous garantir que si vous suivez cette méthode, vous apprendrez à construire des agents IA 10 fois plus vite que moi, en évitant toutes les difficultés. Quel que soit votre niveau d’expérience, vous pourrez vous sentir confiant en construisant des agents pour vous-même, votre entreprise ou d’autres personnes.

Vue d’ensemble du parcours d’apprentissage

Voici une vue d’ensemble du parcours que je suivrais maintenant si je devais apprendre à construire des agents IA depuis zéro. Je l’ai divisé en 10 phases différentes. Ne vous inquiétez pas, je suis assez précis dans chaque phase. Même si vous êtes complètement novice en matière d’agents IA, vous pourriez facilement parcourir tout ce programme en quelques mois seulement.

Je vais rester à un niveau assez général en parcourant ces phases, mais je mentionnerai des vidéos de ma chaîne qui correspondent aux sujets abordés si vous souhaitez approfondir un sujet spécifique.

Phase 1 : Construire les fondations

Commençons par l’étape fondamentale, qui consiste à établir nos bases. Cela commence par les notions absolument élémentaires comme :

Qu’est-ce qu’un grand modèle de langage (LLM) ?

Apprendre à connaître les meilleurs modèles actuels comme Claude, Gemini, GPT
Se familiariser avec l’IA locale (les grands modèles de langage que vous pouvez exécuter sur votre propre ordinateur comme Mistral ou Llama)
Comprendre la différence entre les agents IA et les automatisations traditionnelles

Il s’agit d’un changement de paradigme complet lorsque nous ajoutons ce raisonnement supplémentaire à nos automatisations grâce aux agents IA. Ils offrent beaucoup plus de puissance, mais aussi plus d’imprévisibilité.

Ensuite, il faut maîtriser le prompt efficace – apprendre à communiquer avec ces grands modèles de langage et agents. J’évite spécifiquement d’utiliser l’expression « prompt engineering » car je pense qu’elle est surutilisée et survendue, mais il reste important d’apprendre à parler à ces LLM, tout comme il est important d’apprendre à communiquer avec d’autres personnes.

Enfin, explorez les outils prêts à l’emploi. Je tiens à en parler maintenant, même si nous suivons un parcours pour construire nos propres agents, car il est important de ne pas construire un agent qui résout simplement un problème déjà résolu. Je vois souvent des personnes qui veulent construire un agent IA pour automatiser quelque chose, alors qu’il existe déjà une solution prête à l’emploi qui fait exactement ce dont ils ont besoin pour 5 $ par mois. Alors pourquoi investir du temps dans la construction de cet agent ?

Voici quelques outils que j’utilise quotidiennement :

Claude Desktop : mon application de référence pour avoir rapidement des conversations avec un LLM, échanger des idées, avec support pour les serveurs MCP et autres intégrations d’outils.
Aqua Voice : un outil qui peut transformer ce que je dis en texte dans n’importe quelle zone de texte sur mon ordinateur.

MEM : ma plateforme pour organiser toutes mes notes et éléments comme les scripts pour mes vidéos YouTube, avec une excellente API pour l’intégrer facilement à mes autres agents.
Perplexity : un outil de recherche approfondie que j’utilise constamment pour me renseigner sur les nouvelles technologies IA, les nouveaux LLM ou frameworks.

La dernière chose que je soulignerai pour cette phase est de toujours se rappeler : capacités plutôt qu’outils. Concentrez-vous sur ce que vous êtes capable d’accomplir plutôt que de vous perdre dans les détails techniques de la maîtrise d’outils spécifiques. Apprenez les compétences de haut niveau qui vous serviront quelle que soit l’outil que vous finirez par utiliser. Ne vous laissez pas piéger à passer des heures à maîtriser des outils très spécifiques qui pourraient devenir obsolètes le mois suivant.

Phase 2 : Construire des agents IA avec des outils no-code

Peu importe si vous débutez dans l’automatisation ou si vous avez beaucoup d’expérience en programmation, je recommande vivement de commencer par ces outils sans code. Il existe de nombreuses excellentes plateformes pour cela, comme N8N, Flowwise, Voice Flow et Relevance AI.

J’utilise encore ces outils régulièrement, surtout pour prototyper mes agents IA, car ils permettent de les mettre en place très rapidement. C’est le moment d’apprendre comment intégrer des outils à vos agents pour qu’ils puissent agir en votre nom sur des services comme Gmail, Slack et Outlook.

Apprenez également la génération augmentée par récupération (RAG), un processus extrêmement important pour donner des connaissances externes à vos agents IA, les transformant essentiellement en experts de domaine sur vos documents.

La compréhension de la mémoire de base des agents est également cruciale à cette étape. Nous le voyons constamment avec des applications comme Chat GPT et Claude Desktop, où l’agent est capable de se souvenir de la conversation et des messages précédents. Il est important de comprendre comment cela fonctionne et comment ces données sont stockées dans notre base de données.

Je suis un apprenant très pratique, et je crois fermement que tout le monde l’est. On n’apprend pas grand-chose d’un cours universitaire quand on doit simplement lire un manuel et passer des examens. J’apprends toujours beaucoup plus quand je fais réellement quelque chose. Alors apprenez en faisant : construisez au moins un agent, idéalement plusieurs, avec des outils no-code comme N8N, et acquérez cette expérience avant de passer à l’étape suivante.

Phase 3 : Apprendre à utiliser l’assistance IA au codage

Si vous n’utilisez pas l’IA pour vous aider à coder vos applications et automatisations, vous allez prendre du retard. Même chez Anthropic, l’entreprise qui a créé Claude, 70 % du code écrit pour leur entreprise est maintenant rédigé par l’IA. Ce n’est pas juste un effet de mode. L’avenir de la création de logiciels est définitivement celui d’humains travaillant aux côtés de l’IA avec ces assistants de codage.

Vous avez des IDE IA comme Windsurf, Cursor, Rue, qui fonctionnent sur votre ordinateur dans votre environnement de développement. Vous avez également des constructeurs spécifiques pour le front-end comme Lovable ou Bolt.diy.

Il est également très important d’apprendre à formuler des prompts pour les assistants de codage IA. Cela revient à la phase 1, l’ingénierie de prompts, la construction de prompts efficaces, mais il y a aussi beaucoup de choses plus spécifiques à apprendre pour travailler avec des assistants de codage IA.

N’oubliez pas d’exploiter les serveurs MCP, donnant ces outils supplémentaires à nos assistants de codage IA pour qu’ils puissent faire des choses comme gérer notre base de données ou rechercher sur le web une documentation à jour.

Pour apprendre en faisant, créez des automatisations et des agents simples avec du code. Téléchargez l’un de ces IDE IA comme Windsurf, Cursor ou Rue Code. Construisez des choses simples, familiarisez-vous avec l’utilisation de ces assistants de codage IA avant de passer à l’étape suivante.

Phase 4 : Utiliser du code pour créer des agents IA

Même si vous n’avez pas beaucoup d’expérience en codage, je recommande vivement de vous plonger dans cette phase, surtout grâce à ce que nous avons vu dans la phase précédente, l’utilisation d’assistants de codage pour nous aider dans ce processus.

Cette phase est cruciale car, bien que nous puissions nous en tenir à des outils no-code comme N8N qui sont très faciles à utiliser et permettent de démarrer rapidement (je les adore pour le prototypage), lorsque vous voulez le plus de flexibilité, de contrôle, de vitesse et de performance, il est généralement préférable de passer à la construction d’agents avec du code, spécifiquement avec Python, car la plupart de nos frameworks d’agents IA utilisent Python.

Je ne suis pas un grand fan du codage par vibration. Je pense qu’il est important de comprendre ce qui est créé par l’assistant de codage IA. Je recommande donc d’apprendre les bases de Python, de saisir les principes de la programmation, puis de passer au choix de votre framework d’agent IA. Parmi mes préférés, il y a Pyantic AI et Langraph. Nous avons aussi le SDK d’agents OpenAI, Agno, Crew AI. Il y a tellement de bonnes options.

Explorez et choisissez celui qui vous convient en fonction de la simplicité, des performances et de vos critères. Mais ne réfléchissez pas trop. Rappelez-vous : capacités, pas outils. Nous ne voulons pas nous enfermer dans un framework spécifique. Nous voulons apprendre les compétences à fort effet de levier qui s’appliqueront quel que soit le framework que nous finirons par utiliser.

Pour apprendre en faisant, transférez l’un des agents que vous avez prototypé avec un outil comme N8N vers une version codée de votre agent en utilisant un framework comme Pantic AI. Acquérez cette expérience, soyez à l’aise avec le codage d’agents.

Phase 5 : Architecture avancée

C’est ici que nous abordons les flux de travail multi-agents et différents modèles d’architecture. C’est essentiel pour les systèmes plus complexes de distribuer les responsabilités entre les agents, tout comme il est puissant de distribuer les responsabilités entre les personnes.

Nous avons également d’autres composants comme les systèmes de mémoire pour la mémoire à long terme, les garde-fous pour les entrées et sorties, les mécanismes de secours. Les garde-fous sont probablement l’un des éléments les plus importants, car nous avons des garde-fous d’entrée qui s’assurent que nous n’envoyons pas de données indésirables à notre agent, et des garde-fous de sortie qui s’assurent qu’aucune donnée indésirable n’est envoyée à l’utilisateur final.

Ces éléments sont essentiels pour rendre nos agents IA réellement fiables car, comme je l’ai dit au début, par rapport aux automatisations traditionnelles, les agents IA sont plus puissants mais aussi beaucoup plus imprévisibles.

Pour apprendre en faisant, améliorez un agent que vous avez codé dans la phase précédente. Ajoutez des choses comme la mémoire à long terme ou des garde-fous d’entrée. Combinez-le peut-être avec un autre agent et créez un flux de travail multi-agents. Acquérez cette expérience pour rendre vos agents plus fiables et plus efficaces.

Phase 6 : Déployer nos agents IA

La clé pour moi pour déployer mes agents IA en production est d’utiliser un outil appelé Docker. Je peux ainsi conteneuriser mes agents dans un environnement isolé que je peux ensuite déployer n’importe où dans le cloud, permettant aux utilisateurs de commencer à utiliser mon agent.

Il existe de nombreuses plateformes cloud disponibles. Faites vos recherches et trouvez celle qui vous convient. Il y a des plateformes faciles à utiliser comme Digital Ocean et Hostinger. Si vous êtes une entreprise, vous voudrez probablement utiliser quelque chose comme Amazon Web Services ou Google Cloud Platform. Si vous avez besoin d’une instance GPU pour exécuter des modèles de langage locaux plus grands, vous pourriez utiliser quelque chose comme Vast AI ou RunPod.

Pour apprendre en faisant, prenez cet agent que vous avez construit tout au long de ces phases et déployez-le dans le cloud. Familiarisez-vous avec l’une de ces plateformes. Apprenez ce qu’il faut pour construire votre agent, le déployer, le mettre à l’échelle, le mettre dans un environnement pour que d’autres personnes puissent l’utiliser.

Phase 7 : Surveiller nos agents

C’est ce qu’on appelle souvent l’observabilité des agents. C’est notre façon d’examiner notre agent IA, ce qui est particulièrement important en production pour voir les requêtes provenant de nos utilisateurs, les décisions que notre agent prend concernant l’appel d’outils, et aussi la sortie donnée à nos utilisateurs finaux.

C’est crucial pour détecter les erreurs de nos agents ou simplement voir les opportunités d’amélioration. Il existe de nombreuses bonnes options pour l’observabilité des agents comme Langfuse, Helicone, Langsmith, Logfire, Impidantic AI. La mise en place de l’observabilité des agents n’est pas si difficile, mais elle fera progresser vos agents IA très loin. C’est 100 % nécessaire pour la production.

Phase 8 : Évaluation des agents

Il y a une statistique intéressante que j’ai entendue à plusieurs reprises récemment : lorsque vous construisez des agents IA, le codage ou l’automatisation ne représente que 25 % du travail. Les 75 % restants consistent à évaluer votre agent IA et à apporter des ajustements pour l’améliorer en fonction de l’évaluation.

C’est très important et différent des tests. Lorsque nous testons notre agent ou notre code en général, nous testons la correction générale du code, en nous assurant que notre application ne va pas complètement planter ou que l’utilisateur final obtiendra bien un résultat. Mais l’évaluation est différente. Il s’agit de la correction du comportement de l’agent. Si une évaluation produit un résultat négatif, cela ne signifie pas qu’il y a une erreur ou que l’application a planté, mais simplement que notre agent ne donne pas une réponse acceptable.

Il existe différentes façons d’évaluer les agents :
– LLM comme juge : utiliser un autre grand modèle de langage pour évaluer la sortie de notre agent
– Test d’achèvement de tâches : plus axé sur l’appel d’outils, comme vérifier si l’agent a invoqué les outils nécessaires en fonction de cette demande
– Évaluation humaine : avoir des personnes, peut-être nos utilisateurs finaux, qui remplissent un sondage après avoir utilisé notre plateforme

L’évaluation de vos agents est ce qui vous fera vraiment progresser. Toutes les phases précédentes concernent la construction d’un agent fiable et efficace, mais l’évaluation est ce qui nous permet de nous assurer que tout cela nous donne réellement les résultats dont nous avons besoin.

Phase 9 : Maîtriser l’IA avec d’autres

L’un des plus grands regrets que j’ai lorsque j’ai commencé à apprendre les agents IA était de ne pas le faire avec d’autres personnes. J’apprenais pratiquement seul, et cela a fini par changer, mais cela aurait accéléré mon processus pour me sentir confiant dans la construction d’agents IA si je l’avais fait avec d’autres personnes.

Maîtriser les agents IA n’est pas facile. Ces LLM nous donnent beaucoup de pouvoir, mais avec ce grand pouvoir vient une grande responsabilité. Il y a toute cette imprévisibilité avec les agents que nous devons gérer. C’est pourquoi il est si important de trouver une communauté et d’apprendre et collaborer avec d’autres personnes.

C’est le moment idéal pour parler de ma communauté, Dynamus AI Mastery. J’ai mis tout mon cœur et mon âme dans Dynamus au cours du dernier mois, en en faisant l’endroit parfait pour maîtriser l’IA avec d’autres personnes et collaborer également. J’ai le cours AI Agent Mastery où je présente mon processus complet en détail pour construire des agents IA, de la phase de planification au prototypage avec N8N, en passant par la construction de l’agent en Python, la création d’une application frontale complète et son déploiement.

J’ai déjà des centaines d’autres adopteurs précoces de l’IA dans la communauté prêts à collaborer avec vous, des événements quotidiens comme des heures de bureau et des ateliers, des modèles d’agents IA et des ressources immédiatement disponibles une fois que vous rejoignez la communauté, et un soutien quotidien et un partage d’idées.

Phase 10 : Exploiter votre nouveau ensemble de compétences

Honnêtement, ce que j’aime le plus dans les agents IA, c’est la polyvalence des opportunités que vous avez une fois que vous êtes vraiment bon à les construire. Vous pouvez :

Automatiser des choses dans votre propre entreprise ou votre propre vie
Créer et vendre des modèles ou des frameworks d’agents IA
Démarrer une agence d’automatisation IA

Construire un produit SaaS alimenté par des agents IA
Devenir consultant ou conseiller en IA pour différentes entreprises
Rejoindre ou démarrer une entreprise axée sur l’IA

Enseigner aux autres par la création de contenu
Contribuer à des projets d’agents IA open source

Il existe tant de façons différentes d’exploiter cette nouvelle expertise. Elle vous mène très loin. Et peu importe l’industrie ou la niche. Tout le monde a besoin d’agents IA. Si vous suivez ce processus complet et arrivez au point où vous êtes confiant dans la construction d’agents IA, vous pouvez tout faire. Le monde devient votre huître. C’est pourquoi je suis si enthousiaste chaque jour à propos des agents IA.

Conclusion

Voilà, c’est mon processus complet pour apprendre les agents IA si je devais recommencer aujourd’hui. J’espère que vous l’avez trouvé vraiment utile, que vous soyez débutant ou déjà partiellement engagé dans ce parcours et que j’ai simplement éclairé les prochaines étapes pour vous.

Si vous pensez qu’il manque quelque chose dans ce parcours, n’hésitez pas à me le faire savoir. Je veux continuer à l’améliorer, car le plus important pour moi est que vous n’ayez pas à subir les leçons difficiles que j’ai dû apprendre et le temps que j’ai perdu à apprendre des choses qui n’étaient pas importantes. J’essaie simplement de vous transmettre cette connaissance.