Table des chapitres
11 chapitres + capstone, durées de lecture, indicateurs code / étude de cas.
Y aller
L’ouvrage de référence
Du fondement mathématique à la mise en production
Édition OpenLab Consulting · Abidjan
Un parcours rigoureux du machine learning supervisé aux agents multi-acteurs, en passant par les séries temporelles climatiques, le RAG souverain, MLOps et la sécurité IA.
Un capstone terrain ivoirien — AgroSense CI — qui démontre comment l'IA se déploie concrètement sur des coopératives cacao, anacarde, coton et hévéa.
Un manuel praticien : chaque chapitre majeur s'accompagne d'extraits de code Python ou TypeScript, et d'une mise en situation tirée d'un déploiement réel.
À qui s’adresse ce livre
Le livre est conçu en niveaux : chaque chapitre peut être lu en surface stratégique, ou approfondi avec exercices et code.
Du M1 à la thèse — bases ML, MLOps, sécurité IA. Lectures dirigées et exercices fournis.
Plongée dans les agents multi-acteurs, RAG souverain, séries temporelles climatiques.
Lecture sélective des chapitres stratégiques : gouvernance, ROI, conformité.
Référentiel utilisable en cours M2 / DUT, avec exercices et études de cas terrain.
Explorer le livre
11 chapitres + capstone, durées de lecture, indicateurs code / étude de cas.
Y allerPréface intégrale + un chapitre complet, accessibles contre simple email pro.
Y allerÀ paraître en 2026. Canaux prévus : PDF + ePub direct OpenLab, Amazon, Lulu, librairies CI. Soyez prévenu·e à la sortie.
Y allerCode source GitHub, datasets ouverts, errata public, forum Discourse.
Y allerAudit IA gratuit
Un cadrage gratuit, mené par un consultant senior. Vous repartez avec une cartographie de vos cas d’usage IA, une estimation ROI et trois prochaines étapes activables.
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