IA — Système stellaire
Comprendre vite les grandes familles IA, leurs risques, et quand les utiliser en pratique.
Intelligence
Artificielle
Artificielle
Predire, classer, comprendre, generer et agir avec des donnees fiables.
Commencer simple: objectif clair, donnees propres, verification continue en production.
Fondations & Methodologie
Cadrer le probleme avant le modele: objectif, donnees, verification et limites.
Formulation probleme
Donnees & qualite
Validation
Metriques & seuils
Robustesse & derive
Interpretabilite
ML Parametrique
Modeles simples, lisibles et rapides, excellents pour demarrer avec controle.
Regression lineaire
Regression logistique
GLM
Naive Bayes
Regularisation
Calibration & seuils
ML Non parametrique
Famille flexible et puissante pour capter la complexite des donnees tabulaires.
Arbres de decision
Random Forest
Boosting
k-NN
SVM
Ensembles & stacking
Deep Learning
Apprendre des representations hierarchiques pour vision, langage et signaux complexes.
MLP
CNN
RNN/LSTM/GRU
Transformers
Autoencodeurs
Transfer learning
Non supervise & Representations
Analyser et structurer des donnees sans labels explicites, en apprenant leurs similarites et leur organisation interne.
Clustering
Reduction dimension
Detection anomalies
Self-supervise
Embeddings
Semi-supervise
Generatif & Agents
Produire du contenu utile puis agir avec des outils, sous controle de qualite.
LLM
Diffusion
Prompt engineering
RAG
Agents & orchestration
Evaluation & garde-fous
Lecture rapide : Soleil = bases de l IA ; planetes = grandes familles ; satellites = techniques concretes. Priorisez selon vos donnees reelles, le cout de l erreur, et la capacite de suivi en production.