Prêt à construire des agents IA intelligents qui peuvent raisonner, améliorer et collaborer ? Ce cours pratique vous donne les compétences nécessaires pour construire des systèmes d'IA agentiques en utilisant LangChain et LangGraph en seulement 3 semaines.

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IA agentique avec LangChain et LangGraph
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.



Instructeurs : Faranak Heidari
10 498 déjà inscrits
Inclus avec
(56 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Construire des systèmes d'IA agentiques en utilisant LangChain et LangGraph pour prendre en charge la mémoire, l'itération et la logique conditionnelle
Concevoir et mettre en œuvre des agents auto-améliorants en utilisant les architectures Reflection, Reflexion et React
Appliquer des techniques d'orchestration d'agents pour construire des systèmes multi-agents collaboratifs
Mettre en œuvre des systèmes RAG agentiques qui acheminent les requêtes et soutiennent le raisonnement axé sur la recherche
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : IA générative
- Catégorie : Science des données
- Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
- Catégorie : Systèmes agentiques
- Catégorie : LangChain
- Catégorie : Données en temps réel
- Catégorie : LangGraph
- Catégorie : IA responsable
- Catégorie : Conception et mise en œuvre du système
- Catégorie : Logiciel de collaboration
- Catégorie : Candidature au LLM
- Catégorie : Agents IA génératifs
- Catégorie : Développement de logiciels
Détails à connaître

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juillet 2025
11 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 3 modules dans ce cours
Ce module présente LangGraph pour construire des agents IA intelligents, avec état, qui supportent la mémoire, l'itération et la logique conditionnelle. Vous découvrirez comment les nœuds, les arêtes et l'état partagé permettent des flux de travail dynamiques, et comment LangGraph étend LangChain pour un contrôle avancé. Grâce à des concepts fondamentaux et à des exercices pratiques, vous apprendrez à concevoir, construire et exécuter des flux de travail qui reflètent le comportement d'agents du monde réel
Inclus
6 vidéos2 lectures4 devoirs1 élément d'application5 plugins
Ce module se concentre sur la construction d'agents IA auto-améliorants en utilisant LangGraph. Vous explorerez et mettrez en œuvre les architectures d'agents Reflection, Reflexion et ReAct pour concevoir des flux de travail qui évaluent et affinent leurs propres résultats. Grâce à des laboratoires guidés, vous acquerrez une expérience pratique de la création d'agents qui raisonnent, intègrent le retour d'information et améliorent les performances en utilisant des approches structurées fondées sur la réflexion et l'ingénierie de requête.
Inclus
5 vidéos1 lecture4 devoirs3 éléments d'application2 plugins
Ce module se concentre sur la conception et la mise en œuvre de systèmes multi-agents à l'aide de LangGraph. Vous explorerez comment des agents spécialisés peuvent collaborer pour résoudre des problèmes complexes grâce à une orchestration structurée. Les sujets clés incluent les principes de base des systèmes multi-agents, les modèles de collaboration et les considérations de gouvernance. Grâce à la pratique, vous construirez un système multi-agent RAG qui achemine dynamiquement les requêtes vers les sources de données pertinentes, en acquérant une expérience pratique dans la coordination d'agents spécialisés pour améliorer la recherche et le raisonnement.
Inclus
4 vidéos3 lectures3 devoirs1 élément d'application3 plugins
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Avis des étudiants
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- 1 star
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Révisé le 21 août 2025
Great overview and the insight into the coding aspects was invaluable!
Révisé le 1 nov. 2025
Good, Make it a little more clear on teaching the code and specific functions for agentic systems

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Foire Aux Questions
Les compétences en matière de développement d'IA agentique sont très précieuses pour des postes tels que développeur de logiciels, scientifique des données, ingénieur en apprentissage automatique, ingénieur en IA et spécialiste de l'automatisation. Ces postes impliquent la construction de systèmes intelligents qui utilisent des modèles de langage pour raisonner, interagir avec des outils et automatiser des flux de travail complexes. Ces capacités sont de plus en plus demandées à travers les industries où l'automatisation adaptative et axée sur le langage transforme la façon dont le travail est effectué.
Aucune expérience préalable en apprentissage automatique (ML) n'est requise. Si vous êtes à l'aise avec Python, vous êtes prêt à partir. Ce cours se concentre sur la construction de systèmes d'IA agentiques pratiques qui reflètent, améliorent et agissent. Aucune compréhension complexe de l'apprentissage automatique n'est requise.
Le développement traditionnel construit des applications statiques, et l'ingénierie de requête affine les réponses LLM. Mais le développement de l'IA agentique se concentre sur la conception de systèmes autonomes, avec état, capables d'évaluer leurs résultats, de gérer la mémoire et d'interagir intelligemment dans le temps. Vous apprendrez à concevoir des systèmes qui pensent, s'adaptent et collaborent, en utilisant des outils tels que LangGraph pour construire des flux de travail avec des cycles, des conditionnelles et des communications inter-agents.
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