Ingénierie du Contexte : Gérer la Mémoire et les Outils dans les Applications d'IA

À mesure que les applications d'IA évoluent, écrire de simples prompts ne suffit plus pour construire des systèmes véritablement intelligents. Pour créer des agents et des assistants d'IA fiables, les développeurs doivent maîtriser l'ingénierie du contexte – l'art de gérer la mémoire du modèle, les fenêtres de tokens et l'intégration d'outils externes. Ce cours vous guide des principes fondamentaux du contexte d'IA à la mise en œuvre de modèles de mémoire sophistiqués. Vous passerez du prompting de base à la structuration d'environnements de contexte riches, permettant à vos systèmes d'IA de se souvenir des interactions passées et de récupérer des données en temps réel de manière autonome. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les mécanismes fondamentaux des fenêtres de contexte, des limites de tokens et des instructions système. - Concevoir des applications d'IA avec état (stateful) en utilisant l'historique des conversations et des stratégies de gestion de la mémoire. - Intégrer des API et des bases de données externes en utilisant des modèles modernes d'appel de fonctions (function-calling) et d'utilisation d'outils (tool-use). - Mettre en œuvre les concepts de Génération Augmentée par Récupération (RAG) pour connecter les modèles à des connaissances externes. - Optimiser l'efficacité du contexte pour réduire la latence et diminuer les coûts de calcul. - S'exercer à structurer des charges utiles de contexte complexes à travers des exercices écrits étape par étape. Vous commencerez par explorer la terminologie fondamentale de l'IA et la manière dont les modèles traitent les entrées, avant de passer aux techniques pratiques de gestion de la mémoire et d'intégration d'outils. Ce cours est conçu pour les développeurs, les aspirants prompt engineers, et les débutants férus de technologie qui souhaitent aller au-delà des simples prompts. Aucune expérience préalable en ingénierie d'IA avancée n'est requise. Commencez à lire aujourd'hui pour libérer tout le potentiel des systèmes d'IA sensibles au contexte.