Lisez avant d’acheter.

Pendant trente ans, on nous a expliqué que la technologie viendrait d’ailleurs. Que la recherche se ferait ailleurs. Que les modèles seraient entraînés ailleurs. Ce livre est né d’un refus poli mais ferme de cette assignation.

L’intelligence artificielle n’est pas une discipline importée. C’est un outil de transformation qui se déploie dans des contextes — et nos contextes africains francophones ont leurs propres exigences : conformité CNPS, multi-devises FCFA-EUR, climatologie SODEXAM, parcelles cacao géoréférencées, fraude documentaire spécifique, et un cadre réglementaire qui s’écrit en ce moment-même.

Ce livre s’adresse à quatre publics — étudiants ingénieurs, data scientists confirmés, dirigeants, enseignants — avec une promesse simple : chaque chapitre est utilisable seul, et chaque concept est ancré sur un déploiement réel. Le capstone final, AgroSense CI, montre comment on passe d’un capteur planté dans un champ cacao à un dashboard exécutif de coopérative.

Vous n’êtes pas obligé de me croire sur parole : tout le code est sur GitHub, tous les datasets sont ouverts, toutes les corrections de coquilles sont publiques. Bonne lecture.