Ressources IA
Prompts, Skills, outils, frameworks et références pour votre journey IA
Prompts
Des prompts structurés et testés pour vos projets IA, prêts à copier et adapter.
Brief structuré — Site vitrine avec Skills
Web / SEOObjectif : Créer un site vitrine moderne, rassurant et orienté conversion. Inclut SEO, accessibilité WCAG AA, données structurées et conformité RGPD.
Comparaison de devis
Finance / AnalyseObjectif : Analyser et comparer plusieurs devis pour une prise de décision éclairée avec tableau comparatif et recommandation.
Rapprochement bancaire
Finance / ComptabilitéObjectif : Automatiser le rapprochement entre factures et relevés bancaires, identifier les anomalies et générer un récapitulatif Excel.
Dashboard interactif
Data / VisualisationObjectif : Créer un dashboard interactif moderne avec courbes, camembert, KPIs et données dynamiques modifiables.
Flowchart parcours client
Stratégie / UXObjectif : Modéliser un parcours client complet avec points de décision, analyse business et recommandations d'optimisation niveau cabinet de conseil.
Contenu pour présentation
Présentation / SlidesObjectif : Générer le contenu structuré pour une présentation de 10 slides avec titres, textes et indications visuelles.
Skills
Des agents IA spécialisés avec rôle, mission et prompt d'invocation, prêts à intégrer dans vos workflows.
Frameworks & Plateformes
LangChain
Framework pour construire des applications avec LLMs. Chaînes, agents, mémoire et intégration d'outils.
Documentation →RAG (Retrieval-Augmented Gen.)
Pattern puissant pour donner du contexte à vos LLMs. Combine recherche et génération.
Papier original →Anthropic Claude
API Claude avec focus sur la sécurité et les conversations longues.
Documentation →Llamaindex
Framework pour indexer et requêter vos données avec LLMs. Perfect pour RAG.
Documentation →Outils & Librairies
PyTorch & TensorFlow
Frameworks de deep learning. PyTorch privilégié en recherche, TensorFlow en production.
Scikit-learn & Pandas
Essentiels pour ML classique et data manipulation. Must-have pour tout data scientist.
Ressources d'apprentissage
Fast.ai
Cours pratique et gratuit en Deep Learning
Approche top-down pour apprendre rapidement le deep learning avec PyTorch.
DeepLearning.AI
Cours spécialisés et micro-credentials
Excellents pour apprendre les dernières techniques (LLMs, Diffusion, etc.).
arXiv
Dépôt de preprints scientifiques
Source primaire pour les dernières recherches en IA et ML.
Distill.pub
Explications claires et interactives
Articles magistraux pour comprendre les concepts d'IA en profondeur.
Bonnes pratiques
- ✓ Commencez petit. Expérimentez avec des datasets simples avant de scale.
- ✓ Validez rigoureusement. Train/val/test split, cross-validation, métriques appropriées.
- ✓ Documentez tout. Code, données, hyperparamètres, résultats, limitations.
- ✓ Pensez à l'éthique et la compliance. Bias, équité, transparence, RGPD.
- ✓ Itérez rapidement. MVP → feedback → amélioration → redéployment.
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Formations, audits, et coaching pour maîtriser ces outils dans votre contexte.
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