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L'intelligence artificielle pour les développeurs

Par DevWorkWeb

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Ce cours démystifie l'IA générative et les grands modèles de langage (LLM) pour des développeurs : comment ils fonctionnent, comment écrire de bons prompts, comment les utiliser pour générer du code, déboguer ou documenter, et comment les intégrer via API dans une vraie application, avec un regard critique sur leurs limites.

Ce que vous allez apprendre

Comprendre la différence entre Machine Learning classique et IA générative
Comprendre le fonctionnement général d'un LLM
Écrire des prompts efficaces (prompt engineering)
Utiliser l'IA pour générer du code, déboguer et documenter
Intégrer une API d'IA générative dans une application
Identifier les limites et les bonnes pratiques d'usage de l'IA

Prérequis

Bases en programmation (JavaScript ou Python). Aucune connaissance préalable en IA n'est requise.

Public cible

  • • Développeurs de tous niveaux souhaitant intégrer l'IA dans leur travail quotidien
  • • Étudiants ayant des bases en JavaScript ou Python (pour la partie intégration API)

Programme détaillé

11 modules · 22 leçons
1. Comprendre l'IA 2 leçons

Un panorama général de l'intelligence artificielle et de son évolution récente.

  • Panorama de l'intelligence artificielle 10 min
  • Historique rapide et état de l'art 10 min
✓ Quiz de validation (1 questions)
2. ML vs IA générative 2 leçons

Distinguer le Machine Learning classique (prédiction, classification) de l'IA générative (création de contenu).

  • Machine Learning classique 10 min
  • Principes de l'IA générative 10 min
✓ Quiz de validation (1 questions)
3. LLM 2 leçons

Comprendre à un niveau conceptuel comment un grand modèle de langage traite et génère du texte.

  • Qu'est-ce qu'un grand modèle de langage (LLM) ? 12 min
  • Tokens et fenêtre de contexte 10 min
✓ Quiz de validation (1 questions)
4. Prompt Engineering 2 leçons

Structurer ses demandes pour obtenir des réponses plus pertinentes et fiables d'une IA générative.

  • Principes d'un bon prompt (contexte, clarté, exemples) 12 min
  • Techniques avancées (few-shot, chain-of-thought) 12 min
✓ Quiz de validation (1 questions)
5. Génération de code 2 leçons

Utiliser l'IA comme assistant de code, en gardant un regard critique sur ce qu'elle produit.

  • Utiliser l'IA pour générer du code 12 min
  • Limites et vérification du code généré 12 min
✓ Quiz de validation (1 questions)
6. Debugging avec IA 2 leçons

Utiliser une IA pour comprendre une erreur et évaluer les suggestions proposées.

  • Faire déboguer une erreur par une IA 10 min
  • Analyser et vérifier les suggestions 10 min
7. Documentation 2 leçons

Utiliser l'IA pour générer et maintenir la documentation d'un projet.

  • Générer de la documentation avec l'IA 10 min
  • Maintenir une documentation à jour 8 min
8. API IA 2 leçons

Intégrer une API d'IA générative dans son propre code, en gérant les clés et les coûts.

  • Utiliser une API d'IA générative dans son code 14 min
  • Gérer les clés API et les coûts 10 min
✓ Quiz de validation (1 questions)
9. Automatisation 2 leçons

Utiliser l'IA pour automatiser des tâches répétitives et l'intégrer dans un pipeline de travail.

  • Automatiser des tâches répétitives avec l'IA 10 min
  • Intégrer l'IA dans un pipeline 10 min
10. Agents IA 2 leçons

Comprendre ce qu'est un agent IA capable d'utiliser des outils pour accomplir une tâche en plusieurs étapes.

  • Qu'est-ce qu'un agent IA ? 10 min
  • Agents et utilisation d'outils (tool use) 12 min
✓ Quiz de validation (1 questions)
11. Bonnes pratiques 2 leçons

Utiliser l'IA de façon responsable : sécurité des données, vérification humaine et limites de confiance.

  • Sécurité et données sensibles 10 min
  • Vérification humaine et limites de confiance 10 min

🎯 Projet final

Assistant IA intégré à une application Web

Le projet fil rouge consiste à intégrer un assistant conversationnel basé sur une API d'IA générative dans une petite application web.

  • Accès à vie
  • Certificat inclus
  • Exercices pratiques
  • Mises à jour gratuites

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