Nous avons l’immense plaisir de pouvoir annoncer que le cours sur les agents IA d'Hugging Face 🤗 est à présent disponible en français !
Le contenu, entièrement gratuit, sans publicités et s’adressant à tous, est réparti en 4 unités (+ 3 bonus) 📚
La première est une introduction « théorique » aux agents IA 🤵 et aborde :
- Les bases : qu’est-ce qu’un agent ? Qu’est-ce qu’un LLM ? Qu’est-ce qu’un outil ? Que sont les messages et tokens spéciaux
- Le cycle Réflexion-Action-Observation (Thought-Action-Observation) qui est décortiqué ou encore l’approche ReAct
- Créer un premier agent
La deuxième est une introduction aux librairies Python 🐍 permettant d’implémenter des agents, avec :
- Un focus sur smolagents d’Hugging Face : CodeAgent, ToolCallingAgent, système multi-agents, agent vision, …
- Un focus sur LlamaIndex de la société du même nom : le LlamaHub, les Components & Tools, le workflow agentique, …
- Un focus sur LangGraph de LangChain : blocs de constructions, analyse de documents, …
La troisième se focalise sur le RAG agentique 🐶 :
- Comment ça marche
- Comment l’implémenter dans chacune des 3 librairies via un cas d’usage (l’organisation d’une soirée)
La dernière porte sur le projet final 🎓 :
- Une description du leaderboard GAIA servant pour l’évaluation
- Comment obtenir votre certificat si vous réussissez le projet
3 bonus 🎁 sont également disponibles pour vous montrer comment :
- Finetuner un LLM pour faire de l’appel de fonction
- Observer et évaluer un agent
- Créer un agent pour jouer à Pokémon
L’ensemble du contenu est consultable à travers les 74 pages du site web d’Hugging Face 🌐 : https://huggingface.co/learn/agents-course/fr/ et les 16 notebooks Jupyter 📓 : https://huggingface.co/agents-course/notebooks/tree/main/fr/
Un grand merci à Kim NOEL et Loïck BOURDOIS pour leurs efforts de traduction.
Un grand merci également aux concepteurs du cours : Ben BURTENSHAW, Sergio PANIEGO BLANCO, Joffrey THOMAS et Thomas SIMONINI.
En espérant que cela vous plaise et vous soit utile.
Bonne lecture !