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OpenLab Consulting
Page du livre

Table des chapitres

11 chapitres, ~9.4 h de lecture.

Chaque chapitre est conçu pour être lu indépendamment. Les numéros sont indicatifs — un dirigeant peut entrer par le chapitre 10 (gouvernance) sans avoir lu les précédents.

  • 9 chapitres avec exemples de code
  • 6 chapitres avec étude de cas terrain

  1. Cadre, vocabulaire, et pourquoi maintenant

    Une mise au point sur ce que l’IA fait et ne fait pas en 2026. Le bon vocabulaire pour éviter les contre-sens stratégiques.

    • stratégie
    • vocabulaire
    • épistémologie
    25 min

  2. Machine learning supervisé : la mécanique de base

    Régression, classification, validation, biais — les fondations indispensables avant tout le reste.

    • ML supervisé
    • scikit-learn
    • validation
    • Code
    45 min

  3. Apprentissage non supervisé et auto-supervisé

    Clustering, réduction de dimension, embeddings. Comment apprendre sans étiquettes — et quand cela rend.

    • clustering
    • embeddings
    • PCA
    • UMAP
    • Code
    40 min

  4. Séries temporelles climatiques et financières

    ARIMA, Prophet, modèles state-space, deep learning temporel — appliqués à SODEXAM, CHIRPS, ERA5.

    • séries temporelles
    • climat
    • CHIRPS
    • Code
    • Étude de cas
    50 min

  5. Large Language Models : comprendre avant d’utiliser

    Architecture transformer, fine-tuning, prompting, hallucination. Démythifier sans simplifier.

    • LLM
    • transformers
    • prompting
    • Code
    55 min

  6. RAG souverain : retrieval augmenté en milieu fermé

    Construire un assistant qui répond à partir de VOS documents, sans fuite, sans dépendance cloud étranger.

    • RAG
    • vector store
    • souveraineté
    • Code
    • Étude de cas
    50 min

  7. Agents autonomes et orchestration multi-acteurs

    Function calling, ReAct, agents en boucle outils, supervision humaine. Le saut entre LLM et agent.

    • agents
    • function calling
    • orchestration
    • Code
    • Étude de cas
    60 min

  8. MLOps : déployer, monitorer, gouverner

    CI/CD modèles, monitoring drift, audit log, K8s. Le passage du notebook au système d’information.

    • MLOps
    • K8s
    • monitoring
    • Code
    • Étude de cas
    55 min

  9. Sécurité IA et adversarial robustness

    Prompt injection, model extraction, data poisoning, watermarking. Ce que vos red teams doivent désormais couvrir.

    • sécurité IA
    • red team
    • prompt injection
    • Code
    45 min

  10. Gouvernance, AI Act et souveraineté africaine

    AI Act européen, loi ivoirienne 2013-450, traité de Malabo. Construire un cadre interne défendable.

    • AI Act
    • gouvernance
    • souveraineté
    • Étude de cas
    50 min

  11. Capstone — AgroSense CI, du capteur à la décision

    Étude de cas terrain intégrale : capteurs IoT, séries climatiques, prédiction maladies, interface coopérative.

    • capstone
    • AgroSense
    • IoT
    • Code
    • Étude de cas
    90 min

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