Espace d'apprentissage
Le point d'entrée central pour tous les contenus d'apprentissage — guidé ou libre, comme tu préfères.
Le socle
Les bases techniques sont posées ici pour que personne ne bute sur les termes.
Opérations & ligne de commande
Comment fonctionne un ordinateur, ce que sont les APIs, comment utiliser un terminal, mettre en place un environnement de développement, utiliser Git et comprendre l'Open Source.
Vous comprenez comment les ordinateurs fonctionnent. Vous utilisez le terminal et Git.
Comment un ordinateur "réfléchit"
CPU, GPU, RAM et disque dur. Les composants d'un ordinateur.
Internet et les APIs
Comment les ordinateurs communiquent sur Internet.
Le terminal
Taper des commandes plutôt que cliquer. Les commandes essentielles.
Votre environnement de développement
Bientôt disponible
Sauvegarder des versions avec Git
Enregistrer les modifications et les sauvegarder dans le cloud en toute sécurité.
Open Source et Closed Source
Code source ouvert et fermé. Ce que cela signifie.
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Python & logique de programmation
Des variables aux boucles et fonctions jusqu'aux classes et paquets.
Vous programmez en Python. Vous comprenez les types de données, les boucles et les fonctions.
Variables et types de données
String, Integer, Float, Boolean. Comment stocker des données.
Conditions et boucles
If/Else et boucles (For, While). Le code prend ses propres décisions.
Fonctions
Diviser le code en petits blocs. Entrée et sortie.
Quand le code ne fonctionne pas
Trouver et corriger les erreurs. Lire les messages d'erreur.
Listes et dictionnaires
Stocker de nombreuses valeurs dans une liste. Retrouver des valeurs par leur nom.
Classes et objets
Plans de construction pour le code. Classe, objet, méthode et propriété.
Paquets (Packages)
Utiliser du code prêt à l'emploi. Ne pas réinventer la roue.
Environnements virtuels (Virtual Environments / Docker)
Séparer les projets les uns des autres. Chaque projet a ses propres paquets.
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L'atelier
Les choses se créent ici. Focus sur l'application, les outils et les workflows modernes.
Art génératif (images & vidéos)
Génération d'images avec Stable Diffusion, LoRA, ControlNet et plus encore.
Vous générez vos propres images avec Stable Diffusion. Vous utilisez LoRA et ControlNet.
Génération d'images (Du texte à l'image)
Text-to-image et prompting. Créer des images avec du texte.
L'outil (Stable Diffusion Forge)
L'interface utilisateur. Générer des images sur son propre ordinateur.
Contrôle et ajustement fin
LoRA, Inpainting et Outpainting. Contrôler les images plus précisément.
Améliorer le flux de travail
ControlNet pour les poses et les contours. Agrandir les images (upscaling).
GANs — Essayer
Voir comment les GANs génèrent des images.
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Modèles de langage locaux
L'écosystème Hugging Face. Utiliser et réduire les modèles localement.
Vous comprenez Hugging Face. Vous installez des modèles sur votre ordinateur.
L'écosystème (Hugging Face)
Disponible à partir du 23 sept. 2026
Installer des modèles sur son ordinateur
Disponible à partir du 23 sept. 2026
Quantification (Réduire les modèles)
Disponible à partir du 23 sept. 2026
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Agents et automatisation
System prompts, Prompt Engineering, RAG, Function Calling et flux de travail no-code.
Vous créez des system prompts et construisez des pipelines RAG. Vous utilisez Function Calling et n8n.
Donner une tâche au modèle (system prompts)
System prompt et rôles. One-Shot et Few-Shot.
Prompt Engineering (Penser étape par étape)
Zero-Shot et Chain-of-Thought. Éviter les erreurs.
Connecter ses propres données (RAG)
Retrieval-Augmented Generation. L'IA reçoit vos données comme aide.
Function Calling (Quand l'IA appuie sur des boutons)
JSON output et Tool Use. L'IA choisit un outil et l'exécute.
Utiliser des interfaces (APIs et MCP)
API Key et Model Context Protocol. Connecter des agents IA à d'autres services.
Flux de travail no-code (n8n)
Trigger, Node et Workflow Automation. Des flux de travail sans programmation.
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L'IA dans le développement logiciel
Vibecoding, Context Engineering, Harness Engineering et agents de coding. Une nouvelle façon de programmer.
Vous programmez avec l'IA. Vous utilisez le Context Engineering et les agents de coding autonomes.
Programmer avec le langage (Vibecoding)
Disponible à partir du 21 oct. 2026
Context Engineering
Disponible à partir du 21 oct. 2026
Harness Engineering : des garde-fous plutôt que de l'espoir
Disponible à partir du 21 oct. 2026
Agentic Coding (Des IA qui tapent elles-mêmes)
Disponible à partir du 21 oct. 2026
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Qualité logicielle & Tests
Lire un test, situer les vérifications machine, valider des changements et protéger les secrets — la qualité sans connaissances en programmation.
Vous lisez un test et comprenez ce qu'il vérifie vraiment, vous situez les vérifications machine en rouge, vous posez à un agent les trois questions dont vous pouvez vérifier vous-même la réponse, et vous savez ce qui ne doit jamais entrer dans un repository.
Comprendre les tests quand l'agent les écrit
Disponible à partir du 18 nov. 2026
Les gates : le filet de sécurité fait de vérifications machine
Disponible à partir du 18 nov. 2026
Reviewer sans connaissances en programmation
Disponible à partir du 18 nov. 2026
Secrets et sécurité : ce qui ne doit jamais entrer dans le dépôt
Disponible à partir du 18 nov. 2026
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L'académie
La colonne vertébrale académique — équivalent aux modules IA d'un cursus informatique, mais accessible à tous.
Structures informatiques et algorithmes
Ce que sont les algorithmes et comment les données sont organisées.
Vous comprenez les algorithmes, la notation Big-O et les principales structures de données.
Qu'est-ce qu'un algorithme ?
Un guide étape par étape pour l'ordinateur.
Quelle est la rapidité d'un algorithme ? (Big-O)
Si un programme devient lent avec beaucoup de données.
Structures de données I (L'un après l'autre)
Array, Linked List, Stack, Queue. Les données en ligne.
Récursion
Une fonction qui s'appelle elle-même. Comme une boucle, mais différemment.
Structures de données II (Arbres et réseaux)
Tree, Graph, Node, Edge. Les données avec des connexions.
Structures de données III (Avec clé)
Hash Table et Key-Value Pair. Retrouver rapidement des données avec un nom.
Travelling Salesman — When Trying Everything Takes Too Long
This path's first demo: find the shortest tour through many cities — an NP-hard problem that exposes the limits of brute force and why we need clever heuristics like simulated annealing.
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Mathématiques des données
Statistiques et probabilités. Le fondement du Machine Learning.
Vous comprenez la moyenne, la dispersion, les distributions et le théorème de Bayes.
Où est le centre ?
Moyenne, médiane et valeurs aberrantes.
À quelle distance du centre ?
Variance et écart-type. À quel point les données sont dispersées.
La forme des données (distributions)
Distribution normale, asymétrie et longues queues.
Relations entre les données
Corrélation et causalité. Deux choses sont-elles liées ?
Probabilité et espérance
Quelle est la probabilité d'un résultat ? Risque et utilité.
Bayes et probabilité conditionnelle
Le théorème de Bayes. Les nouvelles connaissances changent l'estimation.
Naive Bayes — Essayer
Classer des textes avec l'algorithme Naive Bayes.
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Algèbre linéaire et calcul
Vecteurs, matrices, tenseurs et dérivées. Le langage du Deep Learning.
Vous comprenez les vecteurs, matrices, tenseurs et dérivées. C'est ce dont on a besoin pour les réseaux de neurones.
Directions et espaces (vecteurs)
Scalaire, vecteur et espace dimensionnel. Des nombres avec une direction.
Tableaux de données et transformations (matrices)
Matrice et multiplication matricielle. Des nombres en lignes et colonnes.
Tenseurs (Le langage des GPUs)
Tenseur comme tableau multidimensionnel. Des données sur plusieurs niveaux.
Mesurer le changement (dérivées)
Pente et taux de variation. Où est-ce que ça monte, où est-ce que ça descend ?
Dérivées partielles et gradient
Pente dans plusieurs directions simultanément.
Fonctions imbriquées (règle de la chaîne)
Des fonctions dans des fonctions. La base de la rétropropagation.
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IA classique et symbolique
De Turing aux méthodes de recherche et à la théorie des jeux jusqu'à l'hiver de l'IA.
Vous comprenez les débuts de l'IA. Vous connaissez les méthodes de recherche, la théorie des jeux et les enseignements de l'hiver de l'IA.
La naissance de l'IA (De Turing à Dartmouth)
Test de Turing et conférence de Dartmouth (1956). Comment tout a commencé.
Recherche dans les graphes
Espace d'états, recherche en largeur (BFS) et en profondeur (DFS).
Heuristiques et recherche de chemin
Heuristique, fonction de coût, Dijkstra et l'algorithme A*.
A* Recherche de chemin — Essayer
Regardez A* et Dijkstra trouver un chemin dans un labyrinthe.
OptionnelThéorie des jeux (Résoudre les conflits)
Plusieurs agents en compétition. Jeu à somme nulle et équilibre de Nash.
MinMax et élagage
Arbre de décision et stratégie MinMax. Trouver le meilleur coup.
MinMax — Essayer
Jouez au Tic-Tac-Toe contre une IA qui ne peut pas perdre.
OptionnelRègles et logique (systèmes experts)
Système expert et règles si-alors. L'ordinateur comme conseiller.
IA basée sur des règles — Essayer
Voir comment un système expert forme des chaînes logiques.
OptionnelChatbot ELIZA — Essayer
Parlez avec le premier chatbot à base de règles de l'histoire.
OptionnelL'hiver de l'IA (Échecs et enseignements)
Des promesses trop grandes. Pourquoi la première IA s'est heurtée à ses limites.
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Bases du Machine Learning
Le grand changement : de la programmation à l'entraînement. Supervised et Unsupervised Learning.
Vous comprenez le Machine Learning. Vous entraînez des modèles et les évaluez avec des chiffres.
Programmer ou entraîner ?
Machine Learning, données d'entraînement, modèle et prédiction.
Supervised Learning (Apprendre avec un professeur)
Label, features, classification et régression.
Régression linéaire et logistique
Droite de régression, sigmoïde et fonction d'erreur (MSE).
La matière première (Data Engineering)
Préparer les données. Valeurs manquantes et normalisation.
Paramètres et hyper-paramètres
Ce que l'IA apprend elle-même. Ce que l'humain configure.
Quand l'IA apprend par cœur
Overfitting et underfitting. Séparer données d'entraînement et données de test.
Évaluer les modèles
Accuracy, Precision, Recall, F1-Score. À quel point le modèle est-il bon ?
Unsupervised Learning (Motifs dans le chaos)
Clustering (k-Means) et détection d'anomalies. Apprendre sans professeur.
Supervised Learning — Essayer
Entraînez un modèle et regardez la frontière de décision.
OptionnelDecision Tree — the Glass-Box Classifier
Watch a tree of yes/no questions carve up the data — and see it tip into overfitting when it asks too many. The most transparent algorithm in the ML toolkit.
OptionnelK-Means Clustering — Essayer
Regardez K-Means trier des points de données en groupes.
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Deep Learning (La révolution neuronale)
Du neurone artificiel à l'activation et aux couches cachées jusqu'à la rétropropagation.
Vous comprenez les réseaux de neurones. Du Perceptron à la rétropropagation.
Le neurone artificiel
Perceptron, poids, biais et sommation. Le plus petit élément de base.
Perceptron — Essayer
Entraînez le réseau de neurones le plus simple étape par étape.
OptionnelL'étincelle (activation)
Linéaire ou non-linéaire. ReLU et sigmoïde.
Le réseau (couches cachées)
Deep Neural Network et couche cachée. Les données circulent vers l'avant.
Neural Network Playground — Démo interactive
Construisez vos propres architectures de réseau, entraînez en direct et observez la rétropropagation en action.
OptionnelÀ quel point l'IA se trompe-t-elle ?
Fonction de perte. Ainsi l'IA calcule son erreur.
Le chemin vers la vallée (descente de gradient)
Descente de gradient et taux d'apprentissage. Trouver le point le plus bas.
Descente de gradient — Démo interactive
Regardez l'optimiseur descendre vers la vallée — étape par étape.
OptionnelLe cœur de l'apprentissage (rétropropagation)
Rétropropagation. Propager les erreurs en arrière et en tirer des leçons.
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Architectures modernes (GenAI)
De la tokenisation aux embeddings et transformers jusqu'aux grands modèles de langage.
Vous comprenez la tokenisation, les embeddings, les CNNs, RNNs, Transformers et les LLMs.
Tokenisation (L'alphabet des machines)
Token et BPE. Pourquoi l'IA ne comprend pas les syllabes.
Embeddings et espace latent
Word2Vec et vecteurs d'embedding. La signification des mots en chiffres.
Vision par ordinateur (CNNs)
Convolution, filtres et pooling. Comment l'IA reconnaît les images.
Temps et séquences (RNNs)
Données dans un ordre. Recurrent Neural Networks.
La percée (Transformers et Attention)
Self-Attention et le bloc Transformer. La base de l'IA moderne.
Mécanisme d'attention — Démo interactive
Comprenez Query/Key/Value étape par étape — le coeur de chaque Transformer.
OptionnelGrands modèles de langage (LLMs)
Foundation Model et pré-entraînement. L'IA prédit le mot suivant.
Transfer Learning et Fine-Tuning
Utiliser des poids pré-entraînés. Adapter les modèles à de nouvelles tâches.
Sampling et température
Softmax, température, Top-K/Top-P. Pourquoi l'IA ne dit pas toujours la même chose.
Générer des images (diffusion)
Espace latent, bruit et text-to-image. Du texte à l'image.
GANs — Essayer
Voir comment les GANs génèrent des images.
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Reinforcement Learning
Apprendre par récompense. Du principe fondamental au Q-Learning jusqu'au RLHF.
Vous comprenez le Reinforcement Learning et le Q-Learning. Et comment ChatGPT apprend la politesse.
Récompense et punition (Le principe)
Disponible à partir du 7 oct. 2026
Développer des stratégies (Q-Learning et MDPs)
Disponible à partir du 7 oct. 2026
Q-Learning — Essayer
Regardez un agent trouver la sortie par Q-Learning.
OptionnelRLHF (Comment les LLMs apprennent la politesse)
Disponible à partir du 7 oct. 2026
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Société & Inclusion
Les implications sociales et juridiques de l'IA, adaptées à des publics ciblés.
Éthique et mythes
Conscience, biais, copyright et sécurité. Les questions importantes autour de l'IA.
Vous comprenez la différence entre AGI et statistiques. Vous connaissez les biais, le copyright et les risques de sécurité.
Conscience ou probabilité ?
AGI et sentience. L'IA pense-t-elle vraiment ?
Biais et qualité des données
Biais d'entraînement et théorème d'impossibilité. Quand les données ne sont pas neutres.
Copyright et utilisation des données
Fair Use et opt-out. À qui appartiennent les données d'entraînement ?
Sécurité et injections de prompt
Jailbreaks et vol de données. Comment les modèles de langage sont trompés.
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Europe et droit
EU AI Act, règles pour les modèles de langage et protection des données dans l'IA.
Vous comprenez l'EU AI Act et le RGPD pour les applications IA.
L'EU AI Act
Disponible à partir du 4 nov. 2026
Règles pour les grands modèles IA
Disponible à partir du 4 nov. 2026
Protection des données et IA (RGPD)
Disponible à partir du 4 nov. 2026
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Pour les seniors (l'IA au quotidien)
Un assistant numérique. La sécurité en ligne. Garder le contrôle.
Vous utilisez l'IA comme assistant quotidien. Vous reconnaissez les arnaques et gardez le contrôle.
Un assistant numérique
Assistant vocal, traducteur et fonction de lecture à voix haute.
Premier contact IA — Essayer
Un premier dialogue sécurisé avec un chatbot simple.
OptionnelSécurité et protection contre les arnaques
Arnaque du petit-fils 2.0, copie de voix et phishing.
Bouclier anti-spam — Essayer
Voir comment un filtre anti-spam détecte les e-mails suspects.
OptionnelGarder le contrôle
Opt-out chez les fournisseurs. Décider soi-même du partage des données.
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Pour les élèves et étudiants
Apprendre avec l'IA. Reconnaître les deepfakes. Vérifier les sources.
Vous utilisez l'IA pour apprendre. Vous reconnaissez les deepfakes et vérifiez les sources.
Apprendre avec l'IA (Plutôt que de tricher)
Utiliser l'IA comme aide à l'apprentissage. Toujours vérifier les réponses.
La vérité en ligne
Deepfakes et vérification des sources. Ne pas tout croire.
Les voitures apprennent à conduire — Essayer
Les voitures apprennent à conduire seules. Vous pouvez aussi conduire vous-même.
OptionnelJouer contre l'ordinateur — Essayer
Jouez contre une IA qui calcule le meilleur coup.
OptionnelLe chatbot le plus ancien — Essayer
Parlez avec ELIZA, le premier chatbot de l'histoire.
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Second Brain & Jumeaux numériques
Organiser le savoir en dehors de sa tête — et comprendre ce que permettent de faire les jumeaux numériques d'objets réels et où se situent leurs limites.
Vous créez votre propre Second Brain au lieu d'accumuler des notes que vous ne relisez jamais, et vous expliquez ce qui distingue un jumeau numérique d'une simple simulation.
Second Brain : votre mémoire externe
Disponible à partir du 2 déc. 2026
Jumeaux numériques
Disponible à partir du 2 déc. 2026
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Curiosités
Une vitrine en expansion de démos qui ne s'intègrent dans aucun parcours thématique — classiques, curiosités, joyeux électrons libres.
Curiosités
Un foyer pour des démos qui n'appartiennent à aucun autre parcours — classiques, curiosités, joyeux électrons libres. Une vitrine en expansion sans programme commun. Parfois l'une rejoint un parcours thématique, parfois une nouvelle vient s'ajouter.
Une poignée de démos autonomes soigneusement sélectionnées — une promenade pour les curieux. Pas de devoirs, juste de l'exploration.
Boids — comportement de nuée
Trois règles simples par oiseau produisent une nuée sans chef.
OptionnelÉvolution — mutation et sélection
De petites créatures sont mutées aléatoirement de génération en génération — l'évolution en direct.
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