Fondements de l'IA
Comprenez ce qu'est l'IA, comment les systèmes apprennent, où ils échouent et comment juger les réclamations sans battage médiatique.
Bibliothèque IA gratuite
111 des guides en anglais simple, des parcours d'apprentissage structurés et une bibliothèque ouverte — construits par une organisation à but non lucratif indépendante 501(c)(3) pour que tout le monde puisse comprendre l'IA moderne.
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Chaque cours comprend des résultats explicites, des compétences cartographiées, des activités pratiques et une synthèse appliquée.
Comprenez ce qu'est l'IA, comment les systèmes apprennent, où ils échouent et comment juger les réclamations sans battage médiatique.
Utilisez l’IA de manière productive tout en protégeant la confidentialité, en vérifiant les résultats et en préservant la responsabilité humaine.
Évaluez les cas d'utilisation sur le lieu de travail, exécutez des projets pilotes sûrs, mesurez la valeur et communiquez les changements de manière responsable.
Analysez les systèmes d’IA en termes de droits, d’équité, de gouvernance, de sécurité et d’intérêt public.
Comprenez les modèles de langage, la récupération, les agents, l'évaluation, les coûts et les garanties de déploiement grâce à une conception de système pratique.
Pistes thématiques
Sautez dans la zone qui vous tient à cœur. Chaque piste comporte plusieurs guides en anglais simple.
Bibliothèque complète
111 de 1019 guides illustrés. Filtrez par piste ou recherchez ci-dessus.
La notation des leads par l'IA utilise l'apprentissage automatique pour prédire quels prospects sont les plus susceptibles d'être convertis, afin que les équipes commerciales consacrent du temps aux meilleures opportunités.
ApplicationsReAct (Reasoning and Acting) est un modèle de conception dans lequel un modèle d'IA entrelace un raisonnement étape par étape avec des actions concrètes comme l'appel d'outils ou la recherche.
ApplicationsLes systèmes de recommandation sont l'IA qui choisit tranquillement ce que vous regardez, achetez et faites défiler ensuite.
ApplicationsLes agents planificateurs-exécuteurs divisent un système d’IA en deux rôles : un planificateur qui divise un objectif en étapes et un exécuteur qui réalise chaque étape.
ApplicationsLes agents utilisant un ordinateur utilisent un ordinateur comme le fait une personne : en regardant l'écran, en déplaçant le curseur, en cliquant et en tapant.
ApplicationsAgentic RAG met à niveau la génération ordinaire augmentée par récupération en laissant un agent décider quand, quoi et combien de fois effectuer la recherche avant de répondre.
ApplicationsLa sélection des CV par l’IA utilise un logiciel pour lire, analyser et classer automatiquement les candidats, souvent avant qu’un humain ne les voie.
ApplicationsL'examen des contrats par l'IA utilise le traitement du langage naturel pour lire les accords juridiques, extraire les termes clés, signaler les clauses à risque et les comparer à celles d'une entreprise…
ApplicationsLa révision du code IA utilise des modèles formés sur le code pour inspecter automatiquement les demandes d'extraction à la recherche de bogues, de failles de sécurité, de problèmes de style et d'améliorations.
ApplicationsLa réflexion est une technique dans laquelle un agent d'IA réfléchit par écrit sur ses propres échecs et réintègre ces leçons dans sa prochaine tentative.
ApplicationsL'orchestration multi-agents coordonne plusieurs agents d'IA spécialisés afin qu'ils collaborent sur une tâche trop vaste ou trop variée pour un seul agent.
ApplicationsLes systèmes de mémoire d'agent donnent aux agents d'IA un moyen de mémoriser des informations au-delà d'une seule fenêtre contextuelle, à travers les tours, les sessions et les tâches.
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