📑 Sommaire Introduction : pourquoi automatiser sa veille ? Identifier et organiser ses sources Collecter les flux RSS avec feedparser Scraping web avec BeautifulSoup Résumé automatique avec un LLM Notifications : Telegram et email Planification avec cron et Celery Dashboard interactif avec Streamlit Pipeline complet : tout assembler...

📑 Sommaire Introduction à la détection d'objets Théorie des réseaux convolutifs (CNN) Datasets : COCO, Pascal VOC et au-delà Data Augmentation avec Albumentations Transfer Learning : ResNet et EfficientNet YOLO v8 et v9 : architectures modernes Code complet d'entraînement Métriques : mAP et IoU Inférence en temps réel...

🟡 Intermédiaire⏱️ 23 min 📋 Sommaire Introduction : l'ère des agents IA autonomes Agents vs Chains : comprendre la différence fondamentale Le pattern ReAct : raisonner puis agir Anatomie d'un agent LangChain Créer des tools custom Types de mémoire pour agents Construire un agent de recherche web Construire...

🟡 Intermédiaire⏱️ 24 min 📋 Sommaire Introduction : pourquoi Docker + FastAPI pour l'IA ? Architecture de référence Créer l'API d'inférence avec FastAPI Dockerfile multi-stage optimisé Healthchecks et readiness probes Docker Compose pour l'orchestration locale Monitoring avec Prometheus et Grafana Scaling et gestion de la charge CI/CD :...

🤖 Tutoriel • Niveau Débutant Découvrez OpenClaw, la plateforme open-source qui transforme les grands modèles de langage en assistants personnels intelligents. De l'installation à la configuration avancée, ce guide couvre tout ce dont vous avez besoin pour déployer votre propre assistant IA. ⏱️ Temps de lecture estimé :...

🟡 Intermédiaire⏱️ 22 min 📋 Sommaire Introduction : qu'est-ce que le RAG et pourquoi l'utiliser ? RAG vs Fine-tuning : comprendre les différences fondamentales Architecture d'un système RAG Les embeddings : transformer le texte en vecteurs Stratégies de chunking : découper intelligemment vos documents Vector stores : ChromaDB...

📷 Tutoriel • Niveau Intermédiaire Maîtrisez la génération d'images par intelligence artificielle avec Stable Diffusion : de la théorie des modèles de diffusion aux workflows professionnels, en passant par l'installation, le prompting avancé et les techniques de fine-tuning. ⏱️ Temps de lecture estimé : 25-30 minutes Prérequis :...

📑 Sommaire 1. Introduction : l'IA, nouvelle surface d'attaque 2. Prompt Injection : l'attaque fondamentale des LLM 3. Data Poisoning : corrompre l'IA à la source 4. Model Stealing : voler l'intelligence artificielle 5. Adversarial Examples : tromper la perception des modèles 6. OWASP Top 10 LLM :...

🔴 Avancé⏱️ 25 min 📋 Sommaire Introduction : pourquoi fine-tuner un LLM ? Fine-tuning vs Prompt Engineering : quand choisir quoi ? Comprendre LoRA et QLoRA en profondeur Préparer son dataset au format JSONL Environnement et prérequis techniques Code complet : fine-tuning avec Hugging Face et PEFT Évaluation...

🟢 Débutant ⏱️ 20 min de lecture 📋 Sommaire Introduction : Pourquoi créer un chatbot IA en 2026 ? Prérequis et installation de Python Créer un environnement virtuel Installer le SDK OpenAI Obtenir et configurer votre clé API Votre premier appel à l'API Gérer le contexte de conversation...

📑 Sommaire 1. Introduction : pourquoi l'Edge AI change la donne 2. Edge AI vs Cloud AI : comprendre les différences fondamentales 3. La quantization : réduire la taille des modèles sans sacrifier la qualité 4. Ollama : le Docker de l'IA locale 5. llama.cpp : l'inférence bare-metal...

Sommaire Introduction : pourquoi le MLOps est devenu indispensable Les fondamentaux du MLOps Architecture complète d'un pipeline MLOps MLflow : tracking d'expériences et model registry DVC : le versioning des données et des modèles Feature Stores : centraliser l'ingénierie des features CI/CD pour le Machine Learning Monitoring et...