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Fix(audit,#17387): Day4 Track2 tranche 1 -- Lab8/Lab9 reformulations honnetes, cures accents #21269

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Fix(audit,#17387): Day4 Track2 tranche 1 -- Lab8/Lab9 reformulations honnetes, cures accents #21269

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43b9950
Fix(audit,#17387): Day4 Track2 tranche 1 -- Lab8/Lab9 reformulations …
jsboige Oct 18, 2026
1725d56
Merge branch 'main' into fix/17387-dswa-day4-audit
jsboige Oct 18, 2026
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33 changes: 17 additions & 16 deletions ...ks/ML/DataScienceWithAgents/Track2-GoogleADK/Day4-Foundations/Lab8-ADK-Introduction.ipynb
View file
Open in desktop
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -152,7 +152,7 @@
"tags": []
},
"source": [
"Import des modules et verification de l'installation."
"Import des modules et vérification de l'installation."
]
},
{
Expand Down Expand Up @@ -397,7 +397,7 @@
"tags": []
},
"source": [
"Test de generation simple avec le client configure."
"Test de génération simple avec le client configuré."
]
},
{
Expand Down Expand Up @@ -573,9 +573,9 @@
"tags": []
},
"source": [
"## 4. Comparaison Multi-Provider\n",
"## 4. Providers disponibles et test sur le provider actif\n",
"\n",
"Testons le même prompt avec différents providers pour comparer les réponses."
"Énumérons les providers disponibles, puis testons le même prompt sur le provider actif (`ACTIVE_PROVIDER` du `.env`). La comparaison croisée de plusieurs providers sur un même prompt est l'objet de l'exercice 1 ci-dessous."
]
},
{
Expand Down Expand Up @@ -875,12 +875,12 @@
"source": [
"## Exercice : Chat Multi-Tours avec Contexte Data Science\n",
"\n",
"Utilisez l'interface `chat()` du client LLM pour construire une conversation specialisee en data science. L'objectif est de simuler un assistant qui guide un utilisateur dans son analyse de données étapes par étapes.\n",
"Utilisez l'interface `chat()` du client LLM pour construire une conversation spécialisée en data science. L'objectif est de simuler un assistant qui guide un utilisateur dans son analyse de données, étape par étape.\n",
"\n",
"### Objectifs\n",
"1. Construire un historique de conversation avec 3 echanges\n",
"2. Utiliser un system prompt specialise data science\n",
"3. Observer comment le contexte précédent influence les reponses\n",
"1. Construire un historique de conversation avec 3 échanges\n",
"2. Utiliser un system prompt spécialisé data science\n",
"3. Observer comment le contexte précédent influence les réponses\n",
"\n",
"**Indice :**\n",
"- Utilisez `client.chat(messages)` avec une liste de dictionnaires `{\"rôle\": \"user\"/\"assistant\", \"content\": \"...\"}`\n",
Expand Down Expand Up @@ -965,17 +965,17 @@
"source": [
"## Exercice : Exploration des Paramètres de Generation\n",
"\n",
"Experimentez avec les paramètres `temperature` et `max_tokens` pour comprendre leur impact sur la qualite des reponses d'un agent. L'objectif est de trouver les paramètres optimaux pour différentes tâches d'agent.\n",
"Expérimentez avec les paramètres `temperature` et `max_tokens` pour comprendre leur impact sur la qualité des réponses d'un agent. L'objectif est de trouver les paramètres optimaux pour différentes tâches d'agent.\n",
"\n",
"### Objectifs\n",
"1. Tester 3 valeurs de temperature (0.1, 0.7, 1.5) sur un prompt technique\n",
"2. Observer l'impact de `max_tokens` sur la longueur des reponses\n",
"3. Determiner les paramètres ideaux pour du code generation vs. du texte creatif\n",
"1. Tester 3 valeurs de température (0.1, 0.7, 1.5) sur un prompt technique\n",
"2. Observer l'impact de `max_tokens` sur la longueur des réponses\n",
"3. Déterminer les paramètres idéaux pour du code generation vs. du texte créatif\n",
"\n",
"**Indice :**\n",
"- `client.generate(prompt, temperature=0.1, max_tokens=100)` pour contrôler la generation\n",
"- Temperature basse = reponses déterministes (ideal pour du code)\n",
"- Temperature haute = reponses creatives (ideal pour du brainstorming)"
"- `client.generate(prompt, temperature=0.1, max_tokens=100)` pour contrôler la génération\n",
"- Température basse = réponses déterministes (idéal pour du code)\n",
"- Température haute = réponses créatives (idéal pour du brainstorming)"
]
},
{
Expand Down Expand Up @@ -1108,7 +1108,8 @@
"source": [
"## Ressources\n",
"\n",
"- [Google ADK Documentation](https://github.com/google/adk-samples)\n",
"- [Google ADK Documentation](https://google.github.io/adk-docs)\n",
"- [Google ADK Samples (dépôt d'exemples)](https://github.com/google/adk-samples)\n",
"- [DS-STAR Paper](https://research.google/blog/ds-star-a-state-of-the-art-versatile-data-science-agent/)\n",
"- [MLE-STAR Paper](https://research.google/blog/mle-star-a-state-of-the-art-machine-learning-engineering-agents/)\n",
"- [LiteLLM Documentation](https://docs.litellm.ai/)"
Expand Down
12 changes: 6 additions & 6 deletions ...oks/ML/DataScienceWithAgents/Track2-GoogleADK/Day4-Foundations/Lab9-First-ADK-Agent.ipynb
View file
Open in desktop
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -891,7 +891,7 @@
"source": [
"## 7. Amélioration: Ajout de Tools Supplémentaires\n",
"\n",
"Étendons notre agent avec des tools spécialisés."
"Ajouter un tool à un agent ADK, c'est le pattern des cellules précédentes : une fonction typée et documentée (`revenu_par_region`, `top_produits`), passée dans `tools=(...)` de `build_agent`. Vous l'appliquerez à un nouveau tool de détection d'outliers (`detect_outliers`) dans l'exercice ci-dessous."
]
},
{
Expand Down Expand Up @@ -1273,15 +1273,15 @@
"source": [
"## 11. Exercice : Robustesse du Code Generation\n",
"\n",
"Testez la robustesse de l'agent face a des questions ambigues ou mal formulees. L'objectif est d'identifier les limites du système de generation de code et de proposer des stratégies d'amelioration du prompt système.\n",
"Testez la robustesse de l'agent face à des questions ambiguës ou mal formulées. L'objectif est d'identifier les limites du système de génération de code et de proposer des stratégies d'amélioration du prompt système.\n",
"\n",
"### Objectifs\n",
"1. Poser 3 questions volontairement ambigues a l'agent\n",
"2. Analyser les erreurs generees et les classer par type\n",
"3. Proposer une amelioration du prompt système pour chaque type d'erreur\n",
"1. Poser 3 questions volontairement ambiguës à l'agent\n",
"2. Analyser les erreurs générées et les classer par type\n",
"3. Proposer une amélioration du prompt système pour chaque type d'erreur\n",
"\n",
"**Indice :**\n",
"- Types d'ambiguite : noms de colonnes inexacts, questions vagues, demandes impossibles\n",
"- Types d'ambiguïté : noms de colonnes inexacts, questions vagues, demandes impossibles\n",
"- Observez si le LLM demande des clarifications ou s'il devine et se trompe"
]
},
Expand Down
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