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Il y a deux ans, avoir un chatbot IA dans votre portfolio était un grand exploit. Maintenant, ce n’est plus rien de spécial. Ce qui vous démarque, c’est de créer quelque chose avec un LLM comme cerveau - un système capable de planifier, d’utiliser des outils et de prendre des décisions.
Ce type de système, appelé système agentic, est difficile à créer. Il doit décomposer un objectif en étapes plus petites, utiliser des outils comme des API ou du code, et ajuster son plan en fonction de ce qui se passe. Et il doit le faire sans tout gâcher.
Alors, qu’est-ce qui fait un bon projet ? Et si vous créiez un agent de recherche d’emploi qui prend une description de poste, la met en correspondance avec votre CV, et rédige une lettre de motivation ? Ou un agent de révision de code qui lit une différence, trouve des problèmes et suggère des corrections ? Ces projets montrent que vous comprenez les défis de la création d’un agent fiable.
La partie difficile, c’est la gestion des échecs. Qu’est-ce qui se passe si votre LLM commence à générer des appels d’outils fictifs mais plausibles ? Vous avez besoin de couches de validation pour détecter ces erreurs. Qu’est-ce qui se passe si votre agent est coincé dans une boucle ? Vous devez limiter le nombre d’étapes qu’il peut effectuer. Et qu’est-ce qui se passe si quelqu’un tente de tromper votre agent avec de mauvaises entrées ? Vous devez nettoyer ces entrées et les séparer du reste du système.
Lorsque vous choisissez un framework, ne vous inquiétez pas trop de savoir lequel est le meilleur. Assurez-vous simplement de comprendre comment il fonctionne. Créer quelque chose directement sur l’API OpenAI peut être plus impressionnant que d’utiliser un framework, mais seulement si vous pouvez expliquer ce que vous faites.
Lors d’un entretien, soyez prêt à parler de l’architecture de votre projet. Faites un schéma si nécessaire. Soyez clair sur la façon dont votre agent planifie, utilise des outils et observe ce qui se passe. Et n’ayez pas peur de parler des problèmes techniques difficiles que vous avez résolus. Quelle a été la partie la plus difficile ? Comment l’avez-vous résolue ?
Évaluer si votre agent fonctionne correctement, c’est une question difficile. Vous n’avez peut-être pas de réponse claire, mais montrez que vous y avez réfléchi. Comment feriez-vous pour mettre à l’échelle votre agent ? Qu’en est-il de la latence, du coût et de la fiabilité ? Ce sont toutes des questions importantes.
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Je suppose que c’est tout. Créer un système agentic est difficile, mais c’est ce qui vous démarque en 2026. Il ne faut juste pas s’attendre à ce que ce soit facile.
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