Comment créer un agent d'IA

Comment créer un agent d'IA

En bref : pour concevoir un agent d’IA fonctionnel, il faut le modéliser comme une boucle contrôlée : il reçoit une entrée, détermine l’action suivante, appelle un outil adapté, observe le résultat et répète l’opération jusqu’à ce qu’un test de validation soit concluant. Il est pertinent lorsque la tâche comporte plusieurs étapes et nécessite l’utilisation d’outils ; si une simple instruction suffit, l’agent est inutile. Il est important d’ajouter des schémas d’outils stricts, des limites d’étapes, un système de journalisation et un validateur/critique afin que, en cas de défaillance d’un outil ou d’entrée ambiguë, l’agent passe à l’étape suivante au lieu de boucler.

Points clés à retenir :

Boucle de contrôle : Implémenter la répétition entrée→action→observation avec des conditions d'arrêt explicites et un nombre maximal d'étapes.

Conception des outils : Veillez à ce que les outils soient ciblés, typés, soumis à des autorisations et validés afin d’éviter le chaos des outils « tout-en-un ».

Hygiène de la mémoire : utilisez un format compact à court terme et une récupération à long terme ; évitez de stocker l’intégralité des transcriptions.

Résistance aux abus : ajoutez des listes blanches, des limites de débit, l’idempotence et des « tests à blanc » pour les actions risquées.

Testabilité : Maintenir une suite de scénarios (défaillances, ambiguïtés, injections) et la réexécuter à chaque modification.

Comment créer un agent IA ? Infographie
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1) Qu'est-ce qu'un agent IA, en termes simples 🧠

Un agent d'IA est une boucle. Documentation LangChain « Agents »

Voilà. Une boucle avec un cerveau au centre.

Entrée → réflexion → action → observation → répétition . Document ReAct (raisonnement + action)

Où:

  • L'entrée correspond à une requête utilisateur ou à un événement (nouvel e-mail, ticket d'assistance, ping de capteur).

  • Think est un modèle de langage qui raisonne sur l'étape suivante.

  • L'action consiste à appeler un outil (consulter la documentation interne, exécuter du code, créer un ticket, rédiger une réponse). Guide d'appel de fonctions OpenAI

  • Observe lit la sortie de l'outil.

  • répétition qui donne à l’interaction un aspect « actif » plutôt que « bavard ». Documentation LangChain « Agents »

Certains agents sont essentiellement des macros intelligentes. D'autres fonctionnent davantage comme un opérateur débutant capable de gérer plusieurs tâches simultanément et de corriger les erreurs. Les deux sont valables.

De plus, vous n'avez pas besoin d'une autonomie totale. En fait… vous n'en voulez probablement pas 🙃

2) Quand faut-il créer un agent (et quand ne faut-il pas le faire) 🚦

Créez un agent lorsque :

  • Le travail se déroule en plusieurs étapes et évolue en fonction des événements survenant en cours de route.

  • Ce poste requiert l'utilisation d'outils (bases de données, CRM, exécution de code, génération de fichiers, navigateurs, API internes). Consultez la documentation « Outils » de LangChain.

  • Vous souhaitez des résultats reproductibles avec des garde-fous, et non pas des réponses ponctuelles.

  • Vous pouvez définir « terminé » de manière à ce qu'un ordinateur puisse le vérifier, même de façon vague.

Ne créez pas d'agent lorsque :

  • Une simple invite + réponse suffit (n'en faites pas trop, vous le regretterez plus tard).

  • Il vous faut un déterminisme parfait (les agents peuvent être plus ou moins cohérents, mais pas robotiques).

  • Si vous n'avez ni outils ni données pour vous connecter, il ne s'agit alors que d'intuitions.

Soyons francs : la moitié des « projets d’agents IA » pourraient se résumer à un flux de travail avec quelques règles de branchement. Mais bon, parfois, l’ambiance compte aussi 🤷‍♂️

3) Qu'est-ce qui caractérise une bonne version d'un agent IA ? ✅

Voici la section « Qu'est-ce qui fait une bonne version de » que vous avez demandée, mais je vais être un peu direct :

Une bonne version d'un agent d'IA n'est pas celle qui réfléchit le plus intensément. C'est celle qui :

Si votre agent ne peut pas être testé, c'est comme jouer à la roulette russe. Amusant en soirée, terrifiant en production 😬

4) Les éléments constitutifs de base d'un agent (l'« anatomie » 🧩)

La plupart des agents solides possèdent ces éléments :

A) La boucle de contrôle 🔁

Voici l'orchestrateur :

B) Outils (ou capacités) 🧰

Ce sont les outils qui rendent un agent efficace : documentation « Outils » de LangChain

  • requêtes de base de données

  • envoi d'e-mails

  • extraction de fichiers

  • code d'exécution

  • appel d'API internes

  • écriture dans des feuilles de calcul ou des CRM

C) Mémoire 🗃️

Deux types comptent :

  • mémoire à court terme : contexte de l'exécution actuelle, étapes récentes, plan actuel

  • Mémoire à long terme : préférences de l’utilisateur, contexte du projet, connaissances récupérées (souvent via des plongements lexicaux et un stockage vectoriel). Article RAG

D) Politique de planification et de décision 🧭

Même si vous n’utilisez pas le terme « planification », vous avez besoin d’une méthode :

E) Garde-fous et évaluation 🧯

Oui, c'est plus de l'ingénierie que de l'incitation. Ce qui est… un peu le but.

5) Tableau comparatif : méthodes populaires pour créer un agent 🧾

Vous trouverez ci-dessous un tableau comparatif réaliste, avec quelques particularités, car les vraies équipes sont souvent atypiques 😄

Outil / Cadre Public Prix Pourquoi ça marche Notes (petit chaos)
Chaîne de Lang constructeurs qui aiment les composants de style Lego gratuit + infrastructure vaste écosystème pour les outils, la mémoire, les chaînes Ça peut vite devenir compliqué si on ne nomme pas clairement les choses
Index des lamas équipes lourdes en RAG gratuit + infrastructure modèles de recherche robustes, indexation, connecteurs C'est formidable quand votre agent se contente de « rechercher et de mettre en œuvre »… ce qui est courant
Approche de type assistants OpenAI équipes souhaitant une mise en place plus rapide basé sur l'utilisation modèles d'appel d'outils intégrés et état d'exécution Moins flexible dans certains domaines, mais propre pour de nombreuses applications API OpenAI Runs : appels de fonction des assistants OpenAI
Noyau sémantique développeurs qui souhaitent une orchestration structurée gratuit Abstraction élégante des compétences/fonctions Ça fait « bien rangé », comme dans une entreprise – parfois, c'est un compliment 😉
AutoGen expérimentateurs multi-agents gratuit modèles de collaboration entre agents peut parler trop fort ; établir des règles de licenciement strictes
IA d'équipage fans de « Teams of Agents » gratuit Les rôles, les tâches et les transferts sont faciles à exprimer fonctionne mieux lorsque les tâches sont précises, et non floues
Meule de foin recherche + pipelines personnes gratuit canalisations solides, récupération, composants Moins de « théâtre d'agents », plus d'« usine pratique »
Roulez votre propre (boucle personnalisée) maniaques du contrôle (affectueux) votre temps magie minimale, clarté maximale Généralement la meilleure solution à long terme… jusqu’à ce que vous réinventiez tout 😅

Il n'y a pas de solution idéale. Le meilleur choix dépend de la fonction principale de votre agent : récupération de données , exécution d'outils , coordination multi-agents ou automatisation des flux de travail .

6) Comment créer un agent IA étape par étape (la recette) 🍳🤖

C'est la partie que la plupart des gens sautent, puis s'étonnent que l'agent se comporte comme un raton laveur dans un garde-manger.

Étape 1 : Définir le poste en une phrase 🎯

Exemples :

  • « Rédigez une réponse au client en utilisant la politique et le contexte du ticket, puis demandez son approbation. »

  • « Analyser un rapport de bogue, le reproduire et proposer une solution. »

  • « Transformez les notes de réunion imparfaites en tâches, responsables et échéances. »

Si vous ne pouvez pas le définir simplement, votre agent non plus. Enfin, il le peut, mais il improvisera, et c'est dans l'improvisation que les budgets s'envolent.

Étape 2 : Déterminer le niveau d’autonomie (faible, moyen, élevé) 🌶️

  • Faible autonomie : suggère des étapes, l'utilisateur clique sur « approuver ».

  • Niveau intermédiaire : gère les outils, rédige les rapports, et signale les incertitudes.

  • Niveau élevé : s'exécute de bout en bout, ne notifie les humains qu'en cas d'exception.

Commencez par une valeur plus basse que celle que vous souhaitez. Vous pourrez toujours l'augmenter plus tard.

Étape 3 : Choisissez votre stratégie de modélisation 🧠

Vous choisissez généralement :

  • Un modèle unique et robuste pour tout (simple)

  • un modèle robuste + un modèle plus petit pour les étapes à moindre coût (classification, routage)

  • des modèles spécialisés (vision, codage, parole) si nécessaire

Décidez également :

  • jetons maximum

  • température

  • autorisez-vous en interne les longs chemins de raisonnement (vous pouvez le faire, mais n'exposez pas la chaîne de pensée brute aux utilisateurs finaux) ?

Étape 4 : Définir des outils avec des schémas stricts 🔩

Les outils devraient être :

Au lieu d'un outil appelé do_anything(input: string) , faites :

  • recherche_kb(requête : chaîne) -> résultats[]

  • créer_ticket(titre : chaîne, corps : chaîne, priorité : énumération) -> ticket_id

  • envoyer_email(à: chaîne, sujet: chaîne, corps: chaîne) -> statut Guide d'appel de fonction OpenAI

Si vous donnez une tronçonneuse à l'agent, ne soyez pas surpris s'il en profite pour tailler la haie en enlevant aussi la clôture.

Étape 5 : Créer la boucle de contrôle 🔁

Boucle minimale :

  1. Commencez par l'objectif et le contexte initial

  2. Demandez au mannequin : « Prochaine action ? »

  3. Si l'outil est appelé, exécutez l'outil

  4. Ajouter l'observation

  5. Vérifier les conditions d'arrêt

  6. Répéter (avec un nombre maximal d'étapes) la documentation « Agents » de LangChain

Ajouter:

Étape 6 : Ajoutez la mémoire avec précaution 🗃️

À court terme : conserver un « résumé d’état » concis mis à jour à chaque étape. LangChain « Aperçu de la mémoire ».
À long terme : stocker des informations durables (préférences utilisateur, règles de l’organisation, documentation stable).

Règle générale :

  • Si cela change souvent, limitez-vous au court terme

  • Si le produit est stable, le conserver à long terme

  • Si le produit est sensible, conservez-le dans des conditions minimales (ou pas du tout)

Étape 7 : Ajouter une validation et une étape de « critique » 🧪

Un modèle bon marché et pratique :

  • L'agent génère un résultat

  • Le validateur vérifie la structure et les contraintes

  • Examens optionnels du modèle critique pour les étapes manquantes ou les violations de politique NIST AI RMF 1.0

Pas parfait, mais il détecte une quantité surprenante d'absurdités.

Étape 8 : Notez tout ce que vous regretterez de ne pas avoir noté 📜

Enregistrer:

Ton toi du futur te remerciera. Ton toi du présent oubliera. C'est la vie 😵💫

7) Un outil qui ne vous brise pas l'âme 🧰😵

L'utilisation d'outils spécifiques est le moment où « Comment construire un agent d'IA » devient du véritable génie logiciel.

Fabriquer des outils fiables (la fiabilité est un atout)

Les outils fiables sont :

Ajoutez des garde-fous au niveau de l'outil, pas seulement des invites

Les invites sont des suggestions polies. La validation des outils est une porte verrouillée. Sorties structurées d'OpenAI

Faire:

  • listes d'autorisation (outils autorisés à s'exécuter)

  • validation des entrées

  • Guide des limites de débit d' OpenAI

  • Contrôles d'autorisation par utilisateur/organisation

  • « Mode répétition générale » pour les actions risquées

Conception pour défaillance partielle

Les outils tombent en panne. Les réseaux sont instables. L'authentification expire. Un agent doit :

Une astuce discrètement efficace : renvoyer des erreurs structurées comme :

  • type: erreur_d'authentification

  • type: not_found

  • type: rate_limited
    Le modèle peut ainsi réagir intelligemment au lieu de paniquer.

8) Un souvenir qui vous aide au lieu de vous hanter 👻🗂️

La mémoire est puissante, mais elle peut aussi devenir un tiroir à bazar.

Mémoire à court terme : gardez-la compacte

Utiliser:

  • dernières N étapes

  • un résumé continu (mis à jour à chaque itération)

  • plan actuel

  • contraintes actuelles (budget, temps, politiques)

Si vous remettez tout dans son contexte, vous obtenez :

  • coût plus élevé

  • latence plus lente

  • plus de confusion (oui, même à ce moment-là)

Mémoire à long terme : la récupération plutôt que le « bourrage »

La plupart des « souvenirs à long terme » ressemblent plutôt à :

  • plongements

  • magasin vectoriel

  • récupération de génération augmentée (RAG) Article RAG

L'agent ne mémorise pas. Il récupère les extraits les plus pertinents lors de l'exécution. LlamaIndex « Introduction à RAG »

règles pratiques de mémorisation

  • Stocker les « préférences » comme des faits explicites : « L’utilisateur aime les résumés à puces et déteste les émojis » (mdr, pas ici cependant 😄)

  • Stockez les « décisions » avec des horodatages ou des versions (sinon les contradictions s'accumulent)

  • Ne gardez jamais de secrets à moins d'y être absolument obligé

Voici ma métaphore imparfaite : la mémoire est comme un réfrigérateur. Si vous ne le nettoyez jamais, votre sandwich finira par avoir le goût d’oignons et de regrets.

9) Modèles de planification (du plus simple au plus sophistiqué) 🧭✨

La planification n'est qu'une décomposition maîtrisée. N'y voyez rien de mystique.

Modèle A : Planificateur de liste de contrôle ✅

  • Le modèle génère une liste d'étapes

  • Exécute étape par étape

  • État de la liste de contrôle des mises à jour

Idéal pour l'intégration. Simple et testable.

Modèle B : Boucle ReAct (raison + action) 🧠→🧰

  • Le modèle détermine le prochain appel d'outil

  • observe la sortie

  • répète le papier ReAct

C'est l'ambiance classique d'un agent immobilier.

Modèle C : Superviseur-employé 👥

Ceci est précieux lorsque les tâches sont parallélisables, ou lorsque vous souhaitez différents « rôles », comme :

  • chercheur

  • codeur

  • éditeur

  • vérificateur QA

Modèle D : Planifier puis exécuter avec replanification 🔄

  • élaborer un plan

  • exécuter

  • Si les résultats de l'outil changent la réalité, repensez le plan

Cela empêche l'agent de s'obstiner à suivre un mauvais plan. Les humains font de même, sauf s'ils sont fatigués, auquel cas ils suivent également de mauvais plans.

10) Sécurité, fiabilité et pas de licenciement 🔐😅

Si votre agent peut agir, la sécurité est indispensable. Ce n'est pas un luxe, c'est une nécessité. NIST AI RMF 1.0

Limites strictes

  • nombre maximal de pas par course

  • nombre maximal d'appels d'outils par minute

  • dépense maximale par session (budget de jetons)

  • outils restreints nécessitant une approbation

Gestion des données

  • Supprimer les données sensibles avant l'enregistrement

  • environnements séparés (développement vs production)

  • permissions d'outils de privilège minimal

contraintes comportementales

  • obliger l'agent à citer des extraits de preuves internes (pas de liens externes, uniquement des références internes)

  • exiger des indicateurs d'incertitude lorsque la confiance est faible

  • Exiger de « poser une question de clarification » si les données saisies sont ambiguës

Un agent fiable n'est pas forcément le plus sûr de lui. C'est celui qui sait quand il fait des suppositions… et qui le dit.

11) Tests et évaluation (la partie que tout le monde évite) 🧪📏

On ne peut améliorer ce qu'on ne mesure pas. Oui, c'est un peu cliché, mais c'est malheureusement vrai.

Élaborer un ensemble de scénarios

Créez 30 à 100 cas de test :

Résultats du score

Utilisez des indicateurs tels que :

  • taux de réussite des tâches

  • délai d'achèvement

  • taux de récupération des erreurs d'outils

  • Taux d'hallucinations (allégations sans preuve)

  • taux d'approbation humaine (en mode supervisé)

Tests de régression pour les invites et les outils

Chaque fois que vous changez :

  • schéma d'outil

  • instructions du système

  • logique de récupération

  • Format de mémoire.
    Relancez la suite.

Les agents sont des êtres fragiles. Comme des plantes d'intérieur, mais en plus cher.

12) Des modèles de déploiement qui ne vous ruineront pas 💸🔥

Commencez par un seul service

Intégrer les contrôles de coûts dès le début

  • résultats de récupération de la mise en cache

  • Compression de l'état de la conversation avec des résumés

  • utilisation de modèles plus petits pour le routage et l'extraction

  • limiter le « mode de réflexion profonde » aux étapes les plus difficiles

choix architectural courant

  • Contrôleur sans état + stockage d'état externe (DB/Redis)

  • Les appels d'outils sont idempotents lorsque cela est possible. Stripe « Requêtes idempotentes »

  • file d'attente pour les tâches longues (afin d'éviter de maintenir une requête web ouverte indéfiniment)

Prévoyez aussi un « coupe-circuit ». Vous n'en aurez pas besoin avant d'en avoir vraiment, vraiment besoin 😬

13) Remarques finales - la version courte de Comment créer un agent IA 🎁🤖

Si vous ne devez retenir qu'une seule chose, souvenez-vous de ceci :

Un agent n'est pas magique. C'est un système qui prend suffisamment souvent de bonnes décisions pour être utile… et qui sait reconnaître ses erreurs avant qu'elles ne causent des dégâts. Plutôt rassurant, en un sens 😌

Et oui, si vous le concevez correctement, c'est comme embaucher un minuscule stagiaire numérique qui ne dort jamais, panique parfois et adore la paperasse. Bref, un stagiaire.

FAQ

Qu'est-ce qu'un agent IA, en termes simples ?

Un agent d'IA fonctionne fondamentalement en boucle : il reçoit des données d'entrée, détermine l'étape suivante, utilise un outil, analyse le résultat et répète le processus jusqu'à son terme. Le terme « agentique » fait référence à son action et à son observation, et non à la simple conversation. De nombreux agents sont de simples systèmes d'automatisation intelligents dotés d'un accès à des outils, tandis que d'autres se comportent davantage comme un opérateur débutant capable de corriger ses erreurs.

Quand devrais-je créer un agent IA au lieu d'utiliser simplement une invite de commande ?

Créez un agent lorsque la tâche comporte plusieurs étapes, évolue en fonction des résultats intermédiaires et nécessite l'utilisation d'outils fiables (API, bases de données, gestion des tickets, exécution de code). Les agents sont également utiles pour obtenir des résultats reproductibles, avec des garde-fous et une fonction de validation (« terminé »). Si une simple réponse à une invite suffit, un agent représente généralement une surcharge inutile et des sources de défaillance supplémentaires.

Comment créer un agent d'IA qui ne reste pas bloqué dans des boucles ?

Utilisez des conditions d'arrêt strictes : nombre maximal d'étapes, nombre maximal d'appels d'outils et vérifications de fin d'exécution. Ajoutez des schémas d'outils structurés, des délais d'attente et des mécanismes de nouvelle tentative qui ne s'éternisent pas. Consignez les décisions et les résultats des outils afin d'identifier les points de blocage. Un mécanisme de sécurité courant est l'escalade : si l'agent est incertain ou répète des erreurs, il doit demander de l'aide plutôt que d'improviser.

Quelle est l'architecture minimale requise pour construire un agent d'IA ?

Il vous faut au minimum une boucle de contrôle qui fournit au modèle un objectif et un contexte, demande l'action suivante, exécute un outil si nécessaire, ajoute l'observation et répète le processus. Vous avez également besoin d'outils avec des formats d'entrée/sortie précis et une vérification de fin. Même une boucle personnalisée peut fonctionner correctement si vous gérez bien l'état et imposez des limites d'itération.

Comment concevoir un système d'appel d'outils fiable en production ?

Utilisez des outils spécifiques, typés, soumis à des permissions et validés ; évitez les outils génériques « tout-en-un ». Privilégiez les schémas stricts (sorties structurées/appels de fonctions) afin d’empêcher l’agent de contourner les règles d’entrée. Intégrez des listes blanches, des limitations de débit et des contrôles de permissions utilisateur/organisation au niveau de l’outil. Concevez des outils pouvant être réexécutés en toute sécurité lorsque cela est possible, en utilisant des principes d’idempotence.

Quel est le meilleur moyen d'ajouter de la mémoire sans dégrader les performances de l'agent ?

Considérez la mémoire comme deux composantes : l’état d’exécution à court terme (étapes récentes, plan actuel, contraintes) et la récupération à long terme (préférences, règles stables, documentation pertinente). Privilégiez des résumés concis pour l’état d’exécution à court terme plutôt que des transcriptions complètes. Pour la mémoire à long terme, la récupération (embeddings + stockage vectoriel/motifs RAG) est généralement plus efficace que de surcharger le modèle avec toutes les informations, ce qui le rendrait incohérent.

Quel modèle de planification dois-je utiliser : checklist, ReAct ou superviseur-employé ?

Un outil de planification par liste de contrôle est idéal lorsque les tâches sont prévisibles et faciles à tester. Les boucles de type ReAct sont particulièrement efficaces lorsque les résultats des outils modifient les actions à entreprendre. Les modèles superviseur-travailleur (comme la séparation des rôles de type AutoGen) sont utiles lorsque les tâches peuvent être parallélisées ou bénéficier de rôles distincts (chercheur, développeur, assurance qualité). La méthode « planifier puis exécuter avec replanification » constitue un compromis pratique pour éviter de s'enliser dans des plans inefficaces.

Comment sécuriser un agent capable d'effectuer de véritables actions ?

Utilisez le principe du moindre privilège et limitez l'accès aux outils à risque à une approbation ou à des tests à blanc. Définissez des budgets et des plafonds : nombre maximal d'étapes, dépenses maximales et limites d'appels d'outils par minute. Masquez les données sensibles avant l'enregistrement et séparez les environnements de développement et de production. Exigez des indicateurs d'incertitude ou des questions de clarification lorsque les données d'entrée sont ambiguës, plutôt que de laisser la confiance remplacer les preuves.

Comment tester et évaluer un agent d'IA pour qu'il s'améliore au fil du temps ?

Créez une suite de scénarios comprenant des cas nominaux, des cas limites, des défaillances d'outils, des requêtes ambiguës et des tentatives d'injection d'invites (à la manière d'OWASP). Évaluez des résultats tels que la réussite des tâches, le temps d'exécution, la récupération après des erreurs d'outils et les affirmations sans preuve. À chaque modification des schémas d'outils, des invites, de la récupération ou du formatage de la mémoire, relancez la suite de scénarios. Sans tests, impossible de garantir la fiabilité du déploiement.

Comment déployer un agent sans faire exploser la latence et les coûts ?

Un modèle courant consiste en un contrôleur sans état avec un système de stockage d'état externe (base de données/Redis), des services d'outils en arrière-plan et un système de journalisation/surveillance robuste (souvent OpenTelemetry). Maîtrisez les coûts grâce à la mise en cache des requêtes, des résumés d'état concis, des modèles plus légers pour le routage et l'extraction, et en limitant les calculs complexes aux étapes les plus difficiles. Utilisez des files d'attente pour les tâches longues afin d'éviter de bloquer les requêtes web. Intégrez systématiquement un mécanisme d'arrêt d'urgence.

Références

  1. Institut national des normes et de la technologie (NIST) - NIST AI RMF 1.0 (fiabilité et transparence) - nvlpubs.nist.gov

  2. OpenAI - Sorties structurées - platform.openai.com

  3. OpenAI - Guide d'appel de fonctions - platform.openai.com

  4. OpenAI - Guide des limites de débit - platform.openai.com

  5. OpenAI - Exécute l'API - platform.openai.com

  6. OpenAI - Appel de fonctions des assistants - platform.openai.com

  7. LangChain ( JavaScript) - docs.langchain.com

  8. LangChain - Documentation des outils (Python) - docs.langchain.com

  9. LangChain - Présentation de la mémoire - docs.langchain.com

  10. arXiv - Article ReAct (raison + acte) - arxiv.org

  11. arXiv - Article RAG - arxiv.org

  12. Bibliothèque pour développeurs Amazon Web Services (AWS) - Délais d'attente, nouvelles tentatives et temporisation avec gigue - aws.amazon.com

  13. OpenTelemetry - Introduction à l'observabilité - opentelemetry.io

  14. Stripe - Requêtes idempotentes - docs.stripe.com

  15. Google Cloud - Stratégie de nouvelle tentative (délai d'attente + gigue) - docs.cloud.google.com

  16. OWASP - Top 10 des applications de modélisation de langage de grande envergure - owasp.org

  17. OWASP - Injection d'invite LLM01 - genai.owasp.org

  18. LlamaIndex - Introduction à RAG - developers.llamaindex.ai

  19. Microsoft - Noyau sémantique - learn.microsoft.com

  20. Microsoft AutoGen - Framework multi-agents (documentation) - microsoft.github.io

  21. CrewAI - Concepts d'agents - docs.crewai.com

  22. Haystack (ensemble profond) - Documentation des récupérateurs - docs.haystack.deepset.ai

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