Formation Gemini Enterprise Agent Platform

Programme de notre formation Gemini Enterprise Agent Platform

[Jour 1 – Matin]

Gemini Enterprise Agent Platform et Model Garden

• Comprendre l’évolution de Vertex AI vers Gemini Enterprise Agent Platform et son positionnement dans Google Cloud
• Découvrir les principaux composants de la plateforme pour concevoir, déployer et exploiter des solutions d’IA
• Explorer Model Garden et sélectionner des modèles Gemini, partenaires et open source
• Utiliser Agent Studio pour expérimenter avec les modèles, configurer les paramètres et prototyper des solutions
• Exploiter la multimodalité pour traiter texte, image, vidéo et audio
• Atelier pratique : sélectionner un modèle dans Model Garden et construire un premier prototype multimodal avec Gemini dans Agent Studio.

[Jour 1 – Après-midi]

Prompt Engineering, évaluation et adaptation des modèles

• Appliquer les techniques avancées de Prompt Engineering et structurer les instructions système
• Comparer les réponses de plusieurs modèles et configurations dans Agent Studio
• Adapter les modèles aux besoins métier et comprendre les scénarios de tuning
• Construire des datasets de référence et définir les métriques d’évaluation adaptées aux solutions GenAI
• Configurer les mécanismes de sécurité et de modération des contenus
• Atelier pratique : optimiser un prompt, comparer plusieurs configurations et mettre en œuvre une évaluation de la qualité des réponses.

[Jour 2 – Matin]

Construire des agents avec Agent Studio, Grounding et RAG

• Concevoir des agents IA avec Agent Studio et comprendre leur cycle de vie
• Déployer et mettre à l’échelle les agents avec Agent Runtime
• Comprendre le rôle des sessions et de Memory Bank pour gérer le contexte et la mémoire des agents
• Connecter les agents à des outils et données externes avec le grounding, RAG Engine et Agent Search
• Exploiter la recherche et la récupération d’informations pour réduire les hallucinations et contextualiser les réponses
• Atelier pratique : construire un agent connecté à une documentation métier, tester son grounding puis le déployer avec Agent Runtime.

[Jour 2 – Après-midi]

Sécuriser, gouverner et superviser les agents en production

• Configurer les permissions IAM et contrôler l’accès aux ressources utilisées par les agents
• Protéger les environnements et interactions avec les mécanismes de sécurité et de gouvernance de la plateforme
• Évaluer les agents et détecter les erreurs, dérives et comportements indésirables
• Utiliser les fonctions d’observabilité, de logging et de tracing pour analyser le comportement des agents
• Gérer le déploiement, la scalabilité et le cycle de vie des agents en production
• Atelier pratique : sécuriser un agent, configurer sa supervision puis analyser ses traces et performances dans un scénario de production.