Tutoriels
Des tutoriels IA du niveau débutant à avancé pour maîtriser le développement de LLM de manière systématique.
Tutoriels à la une
Bien débuter avec les LLM : comment fonctionnent les grands modèles de langage
Une explication simple du fonctionnement des grands modèles de langage (LLM) : tokens, prédiction du mot suivant, fenêtre de contexte et hallucinations.
L’ingénierie de prompts en pratique : écrire des prompts de qualité
Maîtrisez les techniques clés de l’ingénierie de prompts : instructions claires, contexte et exemples, raisonnement pas à pas, attribution de rôle et pièges courants.
Créez votre première app d’IA avec l’API OpenAI
De l’obtention de la clé d’API à l’envoi de votre première requête de chat, en passant par le streaming et la gestion des erreurs : tout le parcours de l’API OpenAI.
Construisez un système de questions-réponses sur votre base de connaissances avec le RAG
Comprenez le flux complet de la génération augmentée par récupération (RAG) : découpage des documents, embeddings, récupération vectorielle et assemblage du contexte, pour que le LLM réponde à partir de votre base de connaissances.
Premiers pas avec le fine-tuning : LoRA et QLoRA
Comprenez quand le fine-tuning est nécessaire, ainsi que les idées clés et les astuces pratiques des méthodes efficaces LoRA et QLoRA.
Déployer des LLM open source en local : Ollama en pratique
Exécutez des LLM open source en local avec une seule commande grâce à Ollama : installation, exécution, accès API et choix du modèle.
Construire des agents IA en 2026 : du chatbot au système autonome
L’IA agentique est LA tendance de 2026. Découvrez comment les agents planifient, utilisent des outils et agissent en autonomie : boucle d’agent, function calling, MCP, frameworks et garde-fous.
Les meilleurs agents de code IA en 2026 : Claude Code vs Cursor vs Copilot vs Codex
Comparatif pratique 2026 des meilleurs outils de code IA — GitHub Copilot, Cursor, Claude Code et OpenAI Codex : leur fonctionnement, leurs forces et lequel choisir.
Découvrir MCP : la norme universelle d'intégration d'outils IA
Découvrez ce qu'est le Model Context Protocol (MCP), pourquoi il compte en 2026 et comment connecter des modèles d'IA à des outils externes et des sources de données via une norme ouverte.
Le Vibe Coding en pratique : créer des apps en décrivant ce que vous voulez
Un guide pratique du vibe coding — le flux de travail de 2026 où vous décrivez votre app en langage naturel et laissez des agents de codage IA la construire, itérer et déboguer.
L'IA multimodale en pratique : construire avec des modèles vision, audio et vidéo
Apprenez à combiner des modèles d'IA vision, audio et vidéo dans de vraies applications — de la compréhension d'images à la synthèse vocale et la génération vidéo.
Automatisation des flux IA : connecter modèles, outils et pipelines de données
Un guide pratique pour construire des workflows IA automatisés avec des plateformes low-code (Dify, n8n, Flowise) et des frameworks d'orchestration (LangChain, LangGraph, CrewAI).
Plus de ressources d’apprentissage
Le guide complet de l’API OpenAI
Un guide complet et pas à pas de l'écosystème de l'API OpenAI, couvrant en profondeur les modèles GPT, DALL·E et Whisper. Il vous accompagne de la création de compte à votre premier appel API, en passant par les modèles de conception de prompts et les stratégies d'optimisation des coûts — idéal pour les développeurs qui découvrent la plateforme.
Tutoriel du cadre LangChain
Un tutoriel approfondi sur le cadre LangChain, parcourant son architecture et ses modules clés — Chains, Agents et Memory — avec des exemples pratiques. Il couvre également l'intégration RAG, le développement d'outils personnalisés et les stratégies de débogage, parfait pour les développeurs prêts à dépasser les simples prompts et à construire des applications LLM de production.
Guide d’ingénierie sur les prompts
Une ressource communautaire très reconnue pour apprendre systématiquement l'ingénierie de prompts — des techniques fondamentales comme le zero-shot et le few-shot aux méthodes avancées telles que le chain-of-thought. Elle propose des exemples multilingues, des principes de conception indépendants du modèle et des conseils pratiques pour améliorer structuellement la qualité des sorties IA.
Tutoriel de reconnaissance vocale Whisper
Modèle open source de reconnaissance vocale d'OpenAI, Whisper, entraîné sur un jeu de données multilingue vaste et diversifié. Il transcrit la parole dans environ 99 langues et traduit toute langue directement en anglais — le tout exécutable en local sans services externes. Idéal pour les développeurs qui ont besoin de transcription précise, respectueuse de la vie privée, de génération de sous-titres ou d'indexation de recherche vocale.
Réglage fin manuel des LLM
Un guide pratique et orienté terrain pour le fine-tuning des grands modèles de langage, couvrant les approches paramétriquement efficaces comme LoRA et QLoRA ainsi que le fine-tuning traditionnel. Il détaille la préparation des données, le réglage des hyperparamètres et les métriques d'évaluation avec des exemples de code réels — destiné aux ingénieurs ML qui veulent adapter des modèles de base à des domaines spécifiques sans le coût d'un entraînement from scratch.
Guide de reconnaissance vocale OpenAI Whisper
Documentation officielle d'OpenAI Whisper, le modèle open source de reconnaissance vocale entraîné sur de l'audio multilingue diversifié. Elle couvre l'installation, le choix de la taille du modèle et l'utilisation de l'API de transcription, avec le support d'environ 99 langues et la traduction directe vers l'anglais — destiné aux développeurs qui ont besoin de speech-to-text précis et exécutable en local pour le sous-titrage, les notes de réunion ou l'indexation de recherche vocale.
Le guide complet du milieu de voyage
Un guide complet de Midjourney V6, parcourant le workflow complet de génération d'images — de la structure du prompt à l'utilisation des paramètres comme stylize, chaos et quality. Il couvre des techniques avancées telles que le blending d'images, les références de style et la fonction remix, avec des exemples pratiques — idéal pour les créateurs intermédiaires qui veulent tirer parti des dernières capacités du modèle.
Collection de bibliothèques Python AI/ML
Une sélection des bibliothèques Python les plus utilisées pour l'IA et le machine learning : des frameworks de deep learning comme TensorFlow et PyTorch, du ML classique avec Scikit-learn, de la manipulation de données avec NumPy et Pandas, et des outils émergents pour l'intégration de LLM. Chaque entrée comprend une brève description, un cas d'usage type et la commande d'installation — une référence pratique pour les praticiens qui construisent leur boîte à outils ML.
Tutoriel pour débutants sur Stable Diffusion
Un guide pour débutants sur Stable Diffusion, le modèle open source de génération d'images par le texte. Il accompagne pas à pas dans la configuration de l'environnement, le choix du modèle et les workflows de génération essentiels, en expliquant des concepts clés comme les étapes d'échantillonnage, l'échelle CFG et le contrôle du seed. Avec des conseils pratiques et des solutions de dépannage courantes, c'est un bon point de départ pour quiconque s'intéresse à la génération d'images IA sans savoir par où commencer.
Guide d’utilisation de la réplication de l’API
Un tutoriel pas à pas sur l'utilisation de l'API Replicate pour exécuter des milliers de modèles d'IA open source pour des tâches d'image, vidéo, audio et texte. Il couvre la création de compte, votre première prédiction, la compréhension des tarifs et l'optimisation des démarrages à froid — idéal pour les développeurs qui veulent expérimenter avec divers modèles sans s'engager dans une infrastructure GPU.
Tutoriel sur les Transformers pour les Visages Câlins
Le tutoriel officiel de Hugging Face Transformers, la bibliothèque standard de l'industrie pour le NLP et la vision par ordinateur. Il couvre la classification de texte, la tokenisation, la traduction, la segmentation d'images et plus encore, avec des exemples de code pour les backends PyTorch et TensorFlow — destiné aux praticiens qui veulent tirer parti de modèles pré-entraînés ou les fine-tuner sur des jeux de données personnalisés pour la production.
Tutoriel du cadre LlamaIndex
Un tutoriel pratique sur LlamaIndex, le cadre conçu pour construire des applications RAG qui connectent des LLM à des sources de données personnalisées. Il couvre les pipelines d'ingestion de données, les stratégies d'indexation, les moteurs de requête et la récupération basée sur des agents, avec des exemples pratiques pour les connecteurs PDF, web et base de données — destiné aux développeurs qui veulent construire des assistants IA spécifiques à un domaine, fondés sur leurs propres documents.
Guide de Génération d’Images de Flux Guide
FLUX est une famille de modèles ouverts de génération d'images, réputée pour sa forte adhérence aux prompts et sa haute qualité visuelle. Ce guide couvre les variantes FLUX, les techniques de prompting et où les exécuter — en local sur GPU grand public ou via des services API hébergés.
Guide d’utilisation de l’API DeepSeek
DeepSeek propose des modèles de chat et de raisonnement performants à un coût très bas, avec une API compatible OpenAI qui rend la migration triviale. Ce guide couvre la configuration, les endpoints clés et les meilleures pratiques pour tirer parti de ses solides capacités en code et en mathématiques.
Guide du flux de travail ComfyUI
ComfyUI utilise un système de workflows visuels basés sur des nœuds qui vous donne un contrôle précis sur chaque étape de la génération d'image. Ce guide couvre la création de workflows depuis zéro, l'utilisation de graphes réutilisables et partageables, et des techniques avancées comme l'inpainting et l'upscaling.
Guide de création musicale Suno AI
Suno est une plateforme de génération musicale IA qui crée des chansons complètes avec voix et instruments à partir de prompts textuels. Ce guide couvre les techniques de prompting pour les genres, ambiances et structures, l'utilisation de paroles personnalisées et des astuces pour améliorer la qualité vocale et les mixages.
Guide d’utilisation de l’IDE du curseur
Cursor est un éditeur de code natif IA construit comme un fork de VS Code, offrant une conscience approfondie de la base de code avec Composer pour les modifications multi-fichiers, un chat contextuel et une autocomplétion intelligente. Ce guide couvre la configuration, les workflows clés et les astuces pour tirer le meilleur parti de l'expérience d'édition IA de Cursor.
Guide de génération vidéo sur piste d’atterrissage
Runway est une plateforme de génération vidéo IA de premier plan offrant des workflows texte-vidéo et image-vidéo avec contrôles de mouvement et de caméra. Ce guide couvre les techniques pratiques pour créer des clips de haute qualité, affiner le mouvement et assembler de courts segments en séquences plus longues et soignées.
Tutoriel d’apprentissage des invitations
Learn Prompting est un cours gratuit et open source qui enseigne systématiquement l'ingénierie de prompts, des techniques fondamentales aux stratégies avancées comme le chain-of-thought et le few-shot learning. Il couvre les prompts pour le texte, l'image et le code, en faisant une ressource complète pour obtenir de meilleurs résultats des modèles IA.
fast.ai Cours pratique d’apprentissage profond
fast.ai propose un cours pratique et gratuit de deep learning avec une approche top-down : construire d'abord des modèles fonctionnels, puis plonger dans la théorie. Il couvre la vision par ordinateur, le NLP et les données tabulaires, avec des notebooks pratiques pour entraîner de vrais modèles dès le premier jour.
Livre de recettes OpenAI
L'OpenAI Cookbook est la collection officielle d'exemples de code et de guides pratiques pour construire avec l'API OpenAI. Il couvre des patterns concrets, des embeddings et du RAG au function calling et au fine-tuning, avec des notebooks exécutables directement adaptables en production.
Cours accéléré d’apprentissage automatique Google
Le Machine Learning Crash Course de Google est une introduction gratuite et pratique au machine learning avec des vidéos, des visualisations interactives et des exercices de code sur des données réelles. Il couvre les concepts clés, de la régression linéaire aux réseaux de neurones — un point de départ idéal pour les développeurs débutants en ML.