IA, data & tech

Comprendre comment marche l'intelligence artificielle tient en un renversement fondateur : au lieu d'écrire des règles, on montre des exemples. Un système d'IA moderne est un modèle, une immense...

Apprendre le machine learning est plus accessible qu'on ne le croit, à condition de respecter l'ordre des fondations : Python d'abord, la manipulation de données ensuite, les modèles enfin, la data...

Débuter en data science demande d'abord de savoir ce qu'on vise : le domaine recouvre tout l'art de tirer de la valeur des données, de l'analyse descriptive qui explique le passé aux modèles...

Si Python règne sur la data, c'est grâce à ses bibliothèques : le langage apporte la simplicité, l'écosystème apporte la puissance, et connaître la carte de cet écosystème évite de se perdre dans la...

Pandas et NumPy forment le duo fondateur de la data en Python, et comprendre leur répartition des rôles éclaire tout l'écosystème : NumPy fournit le tableau numérique homogène qui calcule en bloc...

Le notebook Jupyter est l'atelier naturel de la data : un document vivant où cellules de code, résultats, graphiques et commentaires cohabitent, chaque cellule s'exécutant indépendamment et affichant...

Un assistant IA ne lit pas dans les pensées : il complète un texte, et la qualité de sa réponse est le miroir de la qualité de la demande. Le prompt efficace du développeur repose sur quatre piliers...

GitHub Copilot installe l'IA directement dans l'éditeur : il complète le code au fil de la frappe, propose des blocs entiers à partir d'un commentaire ou d'un nom de fonction, et son chat intégré...

Un réseau de neurones s'explique sans une seule formule : c'est une machine à régler des boutons. Chaque neurone artificiel reçoit des nombres, les pondère par des poids, les additionne et laisse...

Le big data commence là où les outils classiques s'arrêtent : quand les données ne tiennent plus sur une machine ou n'arrivent plus à être traitées à temps, il faut changer de méthode, et c'est ce...

La data recrute, mais pas uniformément : le trio historique, data analyst, data engineer, data scientist, s'est réorganisé, et c'est l'ingénierie qui tire aujourd'hui le marché. Le data analyst reste...

L'éthique de l'IA n'est pas un supplément d'âme pour conférences : c'est une série de problèmes concrets qui traversent le travail quotidien de qui code avec ou autour de ces systèmes. Les biais...