Atelier à TARTU : agents d’IA en pratique

L’atelier présente les agents d’IA et ce qui les distingue d’une simple conversation avec un grand modèle de langage. Par exemple, un agent peut rester plus longtemps sur une tâche et transformer des idées en prototypes.

Dans la première partie, on découvre le fonctionnement d’un grand modèle de langage et les conditions pour parler d’agent. On distingue un flux de travail de planification d’un flux de construction et l’on examine le rôle des outils et des compétences. On discute pourquoi une consigne floue donne un résultat médiocre, comment vérifier le résultat et quels risques concernent les données, le droit d’auteur et la sécurité.

Ensuite, les participants établissent un plan pour leur propre idée ou une tâche donnée (objectif, entrée, sortie, critères de qualité, risques), construisent un prototype avec un agent et le testent.

Après la pause, ils présentent leurs prototypes, décrivent les erreurs de l’agent et les points où un contrôle humain est nécessaire. Chacun rédige son résultat sous forme de petite capsule d’apprentissage numérique. Suivent des questions sur les compétences recherchées sur le marché du travail et sur l’usage sûr des agents, puis un tour de feedback.

Aucune expérience en programmation n’est nécessaire, mais la curiosité et l’envie d’expérimenter sont les bienvenues. Il faut un ordinateur portable et un compte GitHub, configuré selon le guide envoyé avant l’atelier.

Outils utilisés : OpenCode 1.19.4 (logiciel d’agent libre), l’environnement cloud GitHub Codespaces et les modèles gratuits d’OpenCode Zen. Tout fonctionne dans le navigateur, dans le cloud : rien n’est installé sur votre ordinateur, et l’agent n’a pas accès à vos fichiers. Comme les outils et modèles sont gratuits, le texte saisi parvient au fournisseur du modèle ; n’y saisissez donc ni données personnelles ni informations sensibles.

L’atelier est animé par Heili Aavola, jeune chercheuse en apprentissage automatique à l’Institut d’informatique de l’université de Tartu. Sa thèse porte sur la gestion de l’incertitude dans les systèmes d’IA hybrides, c’est-à-dire sur la capacité d’un système à reconnaître quand il peut se tromper. Avec Martin Leissoo, elle a conçu à l’université de Tartu un agent d’IA nommé Hermes, qui fonctionne sur le matériel de l’université. Elle est titulaire d’une licence en chimie et d’un master en science des données.

L’événement est gratuit.