1.4Technologie de soutienSession 1 · Foundations of AI & Data Science

Algorithmes et programmation

30classes90htotalTH2 · PR4 · PNW2pondération par classe

Déroulé classe par classe

30 classes

TH = théorie · PR = pratique · PNW = travail personnel. Ce sont des codes de pondération du ministère (et non des heures) servant à répartir les minutes de chaque classe. La durée d'une classe = heures du cours ÷ nombre de classes ; les trois plages horaires ci-dessous totalisent toujours cette durée.

Progression des quiz

0 sur 0 classes tentées

2 premières classes gratuites avec un parrainage 29 de plus avec l'inscription180 min par classeThéorie 45mPratique 90mTravail personnel 45m

Qu'est-ce que la programmation — les algorithmes comme recettes qu'un ordinateur (et un agent) suit

GratuitTH2PR4PNW2

Un analyste de données ou d'affaires qui pense en algorithmes peut automatiser les parties ennuyeuses de son travail — et un agent IA n'est qu'un algorithme qui choisit sa propre prochaine étape.

Théorie45m

Ce qu'est un algorithme : une recette précise étape par étape
Langages de programmation vs langage humain (et vs prompts de LLM)
Comment le code devient action (éditer → exécuter → sortie)

Pratique90m

Écrivez un « algorithme » en étapes simples pour faire un sandwich, puis repérez les ambiguïtés
Ouvrez un éditeur Python (p. ex. Replit/VS Code) et exécutez un programme « hello » fourni

Travail personnel45m

Rédigez un algorithme en 5 étapes pour une tâche quotidienne que vous faites
Micro-tâche : remettre votre algorithme en court document

Votre premier programme Python — print, input et exécuter du code

VerrouilléTH2PR4PNW2

Aperçu de classe verrouillée

La première victoire d'un gestionnaire d'intégration d'IA est souvent un minuscule script — la confiance commence au moment où vous exécutez votre propre code

Inscrivez-vous pour déverrouiller chaque classe de ce cours — le déroulé complet, le tuteur IA et le quiz.

Algorithmes et programmation

Déroulé classe par classe

Qu'est-ce que la programmation — les algorithmes comme recettes qu'un ordinateur (et un agent) suit

Votre premier programme Python — print, input et exécuter du code

Variables et types de données — stocker l'information

Nombres et chaînes — texte et maths en code

Entrée et sortie utilisateur — rendre les programmes interactifs

Opérateurs et expressions — faire des calculs

Conditions — prendre des décisions avec if / elif / else

Logique booléenne en code — and, or, not

Boucles — répéter avec while

Boucles — itérer avec for et range

Boucles imbriquées et sortie anticipée — patrons et break / continue

Listes — stocker plusieurs valeurs

Opérations sur les listes — indexation, tranchage et méthodes

Tuples et immuabilité — quand ne pas changer

Dictionnaires — recherche clé-valeur (et comment les schémas d'outils décrivent les arguments)

Les chaînes comme séquences — tranchage et méthodes

Fonctions — emballer des étapes réutilisables

Paramètres et valeurs de retour — des fonctions qui communiquent

Portée et variables — local vs global

Fonctions intégrées et modules — utiliser ce qui existe

Lire et écrire des fichiers — persister les données (et sauvegarder la sortie d'un LLM)

Gérer les erreurs — try / except pour des programmes robustes (et des API IA instables)

Algorithmes — chercher dans une liste (recherche linéaire)

Algorithmes — trier (tri à bulles et tri par sélection)

Efficacité algorithmique — l'idée de faire moins de travail

Bases de la récursivité — des fonctions qui s'appellent elles-mêmes (et les boucles d'agents)

Tout assembler — un petit projet textuel

Débogage — trouver et corriger les bogues

Bon style de code — nommer, commenter et lisibilité

Mini-projet — bâtir et présenter un petit programme (assisté par IA)

Déverrouiller les 30 classes