| | | | Ce qu’on peut faire avec l’intelligence artificielle Applications professionnellesAnalyse de données (Big Data, Business Intelligence) Automatisation de tâches (chatbots, traitement de documents) Reconnaissance d’images/voix (vision par ordinateur, assistants vocaux) Prévision et recommandation (moteurs de recommandation, prévisions financières) Traitement du langage naturel (traduction automatique, analyse de sentiment) Cybersécurité (détection d’anomalies, détection de fraudes) Marketing intelligent (publicité ciblée, scoring de clients)
Utilisations personnelles ou créativesGénérer du texte, des images, de la musique (comme ChatGPT, DALL·E, etc.) Créer des sites web ou applications sans coder Améliorer la productivité personnelle (résumés automatiques, gestion des e-mails)
Sites pour apprendre l’IA étape par étape (souvent gratuits) MOOC & cours structurés| Nom du site | Description | Lien |
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| Coursera | Cours par Google, Stanford, DeepLearning.ai, avec parcours débutant → avancé | coursera.org | | edX | Cours par Harvard, MIT : IA, machine learning, deep learning | | | OpenClassrooms | Cours progressifs en français sur l'IA et Pythonopenclassrooms.com | openclassrooms.com
| | Kaggle Learn | Apprentissage pratique de l'IA et data science via des notebooks interactifs | https://www.kaggle.com/learn
| | fast.ai | Cours très reconnu pour apprendre l’IA par la pratique | course.fast.ai | | Elements of AI | MOOC accessible à tous, conçu par l’Université d’Helsinki | elementsofai.com | | France Université Numérique (FUN) | MOOCs gratuits en français (IA, robotique, machine learning) | fun-mooc.fr |
Événements en ligne & Webinaires (gratuits ou accessibles)| Plateforme | Ce qu’on y trouve | Lien |
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| AI for Good (ONU/ITU) | Webinaires et conférences sur l’IA éthique et sociale | aiforgood.itu.int | | Meetup | Événements IA près de chez toi ou en ligne (ateliers, talks) | meetup.com | | Eventbrite | Conférences et ateliers IA en ligne souvent gratuits | eventbrite.com | | LinkedIn Events | Webinaires IA par des professionnels, écoles, ou entreprises | linkedin.com |
Pour pratiquer concrètementKaggle : compétitions IA/data science, pratique en Python. Google Colab : environnement gratuit pour tester du code IA dans le cloud. GitHub : explorer des projets IA open source pour apprendre par l’exemple.
Recommandation de parcours pour un débutantIntroduction à l’IA : Elements of AI (accessible et en français) Bases en Python : OpenClassrooms ou Coursera (Python for Everybody) Introduction au Machine Learning : Coursera - Machine Learning par Andrew Ng Mise en pratique : tutoriels sur Kaggle, Google Colab Approfondissement : fast.ai ou cours spécialisés (traitement du langage, vision, etc.)
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