(environ
252
pages)
Développer un réseau d'agents d'IA - Créer des applications intelligentes grâce à un réseau d'IA collaboratives
Auteur(s) Guillaume Saupin (A01)
Editeur(s) DUNOD
Collection(s) InfoPro
Rayon(s) Informatique d'entreprise, INFORMATIQUE
Ean :
9782100889488
Date de parution :
04/03/2026
Résumé : Avec les LLM (Large Language Models), une nouvelle technologie émerge : la mise en réseau de plusieurs agents afin de résoudre des tâches plus complexes qu’un agent seul ne pourrait pas accomplir efficacement.
Ces réseaux d'agents LLM peuvent être composés d'agents conversationnels, orientés tâches, créatifs ou collaboratifs, qui interagissent entre eux. Les applications potentielles sont nombreuses : industrie, commerce électronique, support client automatisé, finance, jeux vidéo, assistants personnels, logistique, gestion de données, véhicules autonomes, santé, etc.
Cet ouvrage a pour objectif d'accompagner la montée en puissance des intelligences artificielles collaboratives et de proposer une approche structurée, technique et accessible pour concevoir des applications intelligentes reposant sur des réseaux d’agents autonomes.
Il apportera à tous les professionnels concernés :
Ces réseaux d'agents LLM peuvent être composés d'agents conversationnels, orientés tâches, créatifs ou collaboratifs, qui interagissent entre eux. Les applications potentielles sont nombreuses : industrie, commerce électronique, support client automatisé, finance, jeux vidéo, assistants personnels, logistique, gestion de données, véhicules autonomes, santé, etc.
Cet ouvrage a pour objectif d'accompagner la montée en puissance des intelligences artificielles collaboratives et de proposer une approche structurée, technique et accessible pour concevoir des applications intelligentes reposant sur des réseaux d’agents autonomes.
Il apportera à tous les professionnels concernés :
- les clés pour comprendre, structurer et implémenter des systèmes multi-agents intelligents;
- une vision claire des enjeux techniques et architecturaux des IA distribuées.
- une progression pédagogique claire : des fondements de l’IA aux architectures logicielles distribuées ;
- une approche pratique et orientée développement, avec des exemples concrets, des mini-implémentations et des outils open source ;
- une mise en perspective stratégique : choix des modèles, dimensionnement, sécurité, souveraineté technologique.
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