Aperçu
This course introduces beginner learners to the core ideas behind agentic AI using clear language and concrete examples from modern organizations. You will learn how AI agents differ from chatbots, how they use tools and memory, and why enterprises are investing heavily in agent based automation.
We will explore high impact use cases in IT support, customer service, sales, operations, and personal productivity from the US, Europe, and fast growing digital markets. You will practice spotting workflows where AI agents can safely assist, using simple opportunity mapping frameworks tailored for non technical professionals.
The course also covers essential security, data, and governance considerations in plain language so you can participate confidently in AI conversations at work. By the end, you will be able to explain agentic AI to colleagues, identify realistic use cases, and prepare for hands on no code building in the next course.
Programme
- Principes Fondamentaux de l'IA Agentique
Les fonctionnalités d'IA apparaissent dans de nombreux outils de travail, mais elles ne fonctionnent pas toutes de la même manière. Certains systèmes se contentent de répondre à des questions, tandis que d'autres coordonnent plusieurs étapes pour accomplir des tâches sur différents outils. Dans ce module, vous élaborerez un modèle mental clair de ce que sont réellement les agents d'IA et en quoi ils diffèrent des chatbots et de l'automatisation traditionnelle. Vous examinerez les composants centraux tels que les objectifs, la planification, les outils, la mémoire et les boucles de rétroaction, et apprendrez la terminologie utilisée par les équipes produit, d'ingénierie et de données. À la fin du module, vous serez capable de reconnaître un comportement semblable à celui des agents dans les logiciels quotidiens et comprendrez comment ces systèmes soutiennent les flux de travail opérationnels réels.
- Identification des Cas d'Usage à Forte Valeur et Faible Risque
De nombreuses équipes expérimentent avec les outils d'IA mais ont du mal à décider où commencer. Dans ce module, vous apprendrez à identifier des opportunités pratiques pour les agents d'IA en examinant le travail que vous effectuez déjà chaque jour. Vous cartographierez vos tâches, analyserez comment les flux de travail se déplacent à travers les personnes et les systèmes, et évaluerez quels processus sont sûrs et précieux à automatiser. Vous apprendrez également à évaluer le risque, la sensibilité des données et l'impact commercial afin d'éviter de déployer l'IA dans des endroits où les erreurs pourraient causer de véritables problèmes. À la fin de ce module, vous aurez une liste restreinte claire de flux de travail qui sont des candidats réalistes pour vos premiers projets d'agents IA.
- Communication et Collaboration sur les Projets d'Agents d'IA
Vous êtes souvent le lien entre les questions commerciales et la délivrance technique, et ce module vous aide à rendre ce lien précis. Vous apprendrez à rédiger des brefs opérationnels pour les agents d'IA qui nomment le problème commercial, identifient les utilisateurs cibles et les déclencheurs observables, et définissent des critères de succès mesurables. Vous vous entraînerez à traduire des récits d'utilisateurs en comportements d'agents implémentables — actions séquencées, intégrations requises et règles d'escalade simples — et apprendrez comment transformer des préoccupations non techniques sur la fiabilité et l'explicabilité en plans de surveillance utilisant des interfaces de programmation d'application, des intégrations et des journaux d'activité. Après avoir terminé ce module, vous serez capable de produire un bref d'agent prêt à être partagé avec les parties prenantes et de recommander des garde-fous qui permettent des projets pilotes sûrs et évaluables.
Enseigné par
LearnQuest Network
Matières
Artificial Intelligence
