Le blogue d'IA appliquée
Notes de terrain sur la construction, le déploiement et la défense de l'IA
Des écrits pratiques et ancrés dans le programme sur les carrières en IA appliquée, le MLOps, l'IA agentique, et ce qu'il faut vraiment pour passer d'un bloc-notes à un système en production. 5 billets pour commencer.
Le RAG en mots simples : la compétence derrière chaque produit d'IA moderne
La génération augmentée par récupération (RAG) est la différence entre une IA qui hallucine et une IA qui cite vos propres documents. Voici ce que c'est et pourquoi cela compte.
Ce qu'un projet de fin défendu prouve vraiment à un employeur
Un projet de portfolio que vous savez expliquer sous des questions vaut plus que dix que vous ne savez pas défendre. Voici pourquoi la défense — et non la construction — est le point.
Le parcours d'analyste de données — sans diplôme en informatique
Vous n'avez pas besoin d'un diplôme universitaire de quatre ans en informatique pour décrocher un poste d'analyste de données. Voici la séquence délibérée qui mène un diplômé du secondaire jusqu'à l'embauche.
IA agentique vs. assistants : où sont les vrais emplois
Un assistant répond ; un agent agit. Comprendre la différence est le chemin le plus rapide vers les postes qui embauchent maintenant — gestionnaire d'intégration d'IA, responsable de l'automatisation, et plus.
Du bloc-notes à la production : pourquoi le MLOps est le vrai métier
Un modèle qui fonctionne dans un bloc-notes n'est pas un produit. Voici ce qu'il faut réellement pour déployer un système d'IA — et comment le programme y prépare.
Parrainer un ami — offrez deux classes gratuites
Vous connaissez quelqu'un de curieux d'IA appliquée ? Envoyez-lui votre code personnel. Lorsqu'il l'utilise, il débloque les deux premières classes de n'importe quel cours gratuitement (un avantage en plus du cours gratuit habituel).
Votre code de parrainage
Génération…