Du contexte aux conversations : mettre en place des flux de travail à grande échelle basés sur AI – Utrecht

Nous sommes ravis d'annoncer le prochain meetup de Pydata le jeudi 30 avril 2026, organisé par nous, Artefact !

Cette édition plonge dans le monde de la conversationnel L'IA et les flux de travail agentiques. Nous explorerons comment les organisations dépassent le stade du prototype pour déployer des systèmes alimentés par le LLM qui tiennent réellement la route en production dans les domaines de l'analyse, de la logistique et de la vente au détail.

Que vous soyez un ingénieur en IA, un scientifique Data ou un constructeur curieux de savoir ce qu'il faut faire pour donner vie à ces systèmes, vous repartirez avec une vision plus claire des véritables défis liés à l'extension de l'IA conversationnelle.

Faire fonctionner un agent dans une démo est une chose. Le faire fonctionner de manière fiable avec de vrais utilisateurs, de vraies data et de vraies contraintes est un tout autre problème. Dans cette édition, nous allons éplucher les couches de l'IA de qualité, en examinant les décisions architecturales, les stratégies de recherche, les garde-fous et les compromis qui séparent une preuve de concept prometteuse d'un système qui fonctionne réellement.

Cette soirée va au-delà des bases de l'ingénierie d'invite et des appels d'API. Nous allons nous intéresser à la manière dont les équipes construisent des agents contextuels qui aident les employés de la logistique à embarquer plus rapidement, guident les clients du commerce de détail dans des décisions complexes et débloquent des analyses en libre-service à grande échelle. Vous découvrirez à quoi ressemblent ces systèmes sous le capot et ce qu'il faut vraiment faire pour les livrer.

Vous êtes aussi enthousiaste ! Nous serions ravis de vous accueillir pour une soirée pleine de partage de connaissances, de plongées techniques profondes, et bien sûr de grandes conversations, de réseautage, et d'une soirée amusante avec la communauté !

​Ordre du jour

• ​17:30 - 18:25 : Bienvenue avec de la nourriture et des boissons !

• ​18:25 - 18:30 : Artefact Intro

• ​18:30 - 19:10 : [Talk 1] Agents... dans le data-verse ! par Adithya Krishnan

• ​19:15 - 19:30 : Pause

• ​19:30 - 19:50 : [Talk 2] : Construire une assistance active et des flux de travail agentiques pour la logistique par Diederik Heijbroek

• ​19:50 - 20:10 : [Talk 3] : Agents de conversation pour le commerce de détail par Lorenzo Casimo

• ​20:10 - 21:00: Réseautage / boissons

Talk 1 : Agents... dans le data-verse ! Construire les systèmes qui permettront l'analyse en libre-service ! par Adithya Krishnan

L'analyse en libre-service semble simple - jusqu'à ce que vous regardiez sous le capot. Adithya partagera ce qu'il faut vraiment pour construire l'infrastructure qui permet aux agents d'interroger, de raisonner et de répondre à grande échelle.

​​Exposé 2 : Construire une assistance active et des flux de travail agentiques pour la logistique par Diederik Heijbroek

Dans le monde rapide de la logistique, l'efficacité et l'intégration des employés sont des goulots d'étranglement opérationnels critiques. Cette présentation explore un cas réel d'utilisation de l'IA agentique, en détaillant comment nous avons construit et déployé un flux de travail agentique en utilisant LangChain pour relever ces défis.

​Parler 3 : Agents de conversation pour le commerce de détail par Lorenzo Casimo

Une grande enseigne danoise de produits de beauté et de bien-être s'est associée à notre équipe pour concevoir et déployer un agent conversationnel d'IA transformant la façon dont les clients découvrent les produits et résolvent leurs problèmes de beauté en ligne. La solution combine la recherche sémantique de produits, l'extraction de connaissances et un flux de résolution de problèmes guidé pour reproduire à l'échelle l'expérience d'un conseiller en magasin. Conçue en tenant compte de la conformité et de la sécurité de la marque, l'architecture a équilibré le contexte multi-tour, les garde-fous en temps réel et l'interaction structurée de l'utilisateur sur le web et le mobile. Cette étude de cas explore les décisions de conception agentique, les compromis de fonctionnalités et les mesures de succès qui ont permis de faire passer l'IA conversationnelle de la vente au détail du concept à la production.

​À propos de Pydata

PyData Amsterdam est une communauté dynamique de passionnés de Python et de data qui rassemble cette communauté et fournit un forum pour les utilisateurs et les développeurs d'outils data open-source.