WEBINAIRE "Construire des agents IA sensibles au contexte avec des données en temps réel"

Tout comme nous ne mettons pas de pétrole brut dans une voiture—nous le raffinons en essence—l'IA ne peut pas fonctionner sur des données brutes. Elle a besoin d'un contexte raffiné et continu. Fournir un contexte frais est la couche architecturale manquante pour une IA fiable.Dans cette session, apprenez comment IBM, Confluent Intelligence et Google Cloud transforment les données opérationnelles en contexte frais pour que les agents IA prennent la bonne action au bon moment. Découvrez comment la plateforme de streaming de données de Confluent transforme les données opérationnelles en décisions automatisées, et comment Google Cloud ajoute une couche d'investigation et d'explication en temps réel—allant d'un contexte qui reflète l'état actuel de l'entreprise.Nous allons démontrer une architecture en temps réel pour la détection et l'investigation d'anomalies—streaming de télémétrie de course via le Moteur de Contexte en Temps Réel de Confluent, où un Agent de Streaming Confluent détecte des anomalies et recommande des moments de pit en temps réel. Vous verrez ensuite un agent Gemini dans Google Antigravity, connecté via MCP, enquêter sur ces décisions et expliquer le raisonnement derrière celles-ci, avec des données régulées synchronisées à BigQuery pour des enregistrements historiques et une analyse.Vous repartirez avec des modèles pratiques et natifs du streaming pour passer de pipelines fragiles et de démonstrations à une IA de qualité production sur Google Cloud tout en réduisant le TCO.Intervenants :• Karan Sachdeva, IBM• Sean Falconer, Confluent• Sohrab Rahimi, Google Cloud​Quelques liens utiles :• Accédez gratuitement à d'autres conférences/formations comme celle-ci sur la plateforme Ai+ Training : https://aiplus.training/• Blog ODSC : https://opendatascience.com/• Channel Slack : https://hubs.li/Q038cQBy0• Code de conduite : https://odsc.com/code-of-conduct/