Leçons d’IA : modèles, agents et IA en production

Les cinq séries

La série A, l’IA pour les ingénieurs logiciel, s’adresse à un étudiant ou à un jeune diplômé qui sait programmer et utiliser Git : coder avec un assistant IA, travailler avec des agents de code (rédiger une tâche qu’un agent peut terminer, des fichiers de contexte courts, des tests écrits d’abord comme garde-fous, relire ce qu’il a modifié et décider de ce qu’on ne lui confie pas), appeler un modèle depuis le code, sortie structurée, appel d’outils, construire un agent conversationnel et répondre à des questions à partir de documents.

La série B, l’IA en production, s’adresse aux développeurs expérimentés : construire des agents, évaluations et tests des fonctions fondées sur un modèle, coût, traçage et fiabilité, sécurité de l’application, architecture et livraison, et une étude de cas de mise en production.

La série C, systèmes d’agents avancés, s’adresse aux ingénieurs qui ont terminé la série B ou ont la même expérience : ingénierie du harnais, plusieurs agents qui travaillent ensemble, évaluation et sécurité des agents, systèmes de recherche, gouvernance et changement d’un système d’IA.

La série D, l’IA appliquée, s’adresse à toute personne qui sait programmer : le fonctionnement d’un modèle de langage (tokens, attention et un petit modèle entraîné avec NumPy, sans GPU), prompts et contexte, images et son en entrée, faire tourner un modèle soi-même, adapter un modèle, écrire un serveur MCP, concevoir des produits d’IA pour les gens, et le texte vers SQL (laisser un modèle traduire une question en requête, puis vérifier cette requête en la lisant, en l’exécutant en lecture seule sur des données dont on connaît la réponse et en la notant avant de s’y fier). Chaque leçon a une commande de lab, un schéma, une activité d’association ou de mots croisés, un quiz et une tâche corrigée.

La série E, exploiter l’IA et s’y fier, s’adresse aux ingénieurs qui ont terminé la série B : évaluer les systèmes d’IA en profondeur, vie privée et données personnelles dans les applications d’IA, exploitation de fonctions d’IA, gestion des changements et des incidents, et sécurité des agents. Les données sont inventées et l’enseignement n’est pas un conseil juridique.

Comment fonctionne une leçon

Chaque module est travaillé dans le lab d’agent IA, sauf celui sur le fonctionnement des modèles de langage, qui utilise le lab de données JupyterLab et n’appelle aucun modèle. Une commande d’une leçon s’exécute dans le lab personnel de l’étudiant, et quand elle appelle un modèle elle passe par la connexion propre au lab, donc aucune clé n’est saisie nulle part. Chaque commande fonctionne aussi sans modèle : quand le modèle ne peut pas répondre, le script affiche un échantillon enregistré clairement signalé et continue, si bien qu’une leçon ne s’arrête jamais sur un refus.

Les devoirs sont des programmes Python avec des tests cachés sur des données fixes. Les pages publiques montrent les commandes sans jamais les exécuter, et le guide de l’enseignant et les tests ne sont jamais publics.

Le glossaire de l’IA

Le glossaire de l’IA, accessible depuis la page des leçons d’IA, donne des définitions courtes et claires d’une cinquantaine de termes que rencontre un programmeur, du token et de la fenêtre de contexte au RAG, à MCP, aux évaluations et à l’injection de prompt, ainsi que dix comparaisons côte à côte, comme RAG ou fine-tuning et modèle local ou API. Chaque terme et chaque comparaison a sa propre page dans chaque langue, avec d’abord une réponse en une phrase, puis une courte explication ou un tableau, et des liens vers les leçons qui l’enseignent. Il se lit gratuitement sans compte et ne nomme aucun modèle commercial.

Les utiliser dans un établissement

Trouvez les modules d’IA dans la Bibliothèque, ou dans le dossier Modules d’informatique pour l’université de votre langue. Un établissement copie un module entier dans l’un de ses modules avec Copier toutes ses leçons, puis propose les leçons et les devoirs comme n’importe quels autres. Ouvrez d’abord le guide de l’enseignant : il contient le plan par semaine.

Ce que cela coûte, et comment l’essayer

Un établissement a ses 365 premiers jours gratuits, pour 50 élèves au plus et sans carte, et tout ce que décrit cette page en fait partie. Ensuite, le prix est par élève et par an, les enseignants gratuits, et les labs, les machines virtuelles et l’IA sont compris dans une limite d’usage raisonnable. La page des tarifs donne le montant dans votre devise, avec un calculateur.

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Questions fréquentes

Faut-il un compte pour les lire ?

Non. Chaque leçon se lit en entier sans compte. Exécuter une commande dans le lab demande un compte gratuit.

Consomment-elles du crédit ?

Une commande qui appelle le modèle du lab utilise une partie du crédit du compte, et un compte gratuit en a assez chaque mois pour suivre la plupart des leçons. Chaque commande fonctionne aussi sans modèle, donc une leçon peut toujours être terminée.

Quel modèle utilisent-elles ?

Les leçons n’en nomment aucun. La plateforme choisit le modèle de ses labs, et aucune leçon ne dépend de ce qu’il répond.

Ont-elles été relues par des personnes ?

Les modules ont été écrits par des agents IA et leurs commandes ont été vérifiées avec des doublures du modèle, mais personne ne les a exécutées avec le vrai modèle et aucun enseignant ne les a encore lues. Lisez une leçon avant de la proposer, comme n’importe quelle leçon que vous n’avez pas écrite.