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====== Page de veille technique – Développeurs IA ======

===== 1. 🎯 Objectif =====

Cette page de veille s'adresse aux développeurs souhaitant :

  * Comprendre les **concepts fondamentaux** et les évolutions récentes en IA
  * Explorer les **différents types d'usage** de l'IA en entreprise ou en produit
  * S'orienter vers les **outils et frameworks adaptés**
  * Découvrir des **cas d'usage** concrets et inspirants

===== 2. 🧠 Types d'IA et cas d'usage associés =====

==== a. IA générative (GenAI) ====

Création de nouveaux contenus (texte, image, audio, code…) à partir d'une instruction.

  * 🛠️ Outils : GPT-4, Claude, Mistral, Stable Diffusion, MusicGen, DALL·E
  * 📌 Cas d'usage :
    * Génération de réponses automatiques (chatbot)
    * Création de rapports, de résumés ou de documentation
    * Génération de code (Copilot, CodeWhisperer)
    * Illustration graphique (outils créatifs)

==== b. IA agentique (Agent-based AI) ====

Systèmes autonomes capables de raisonner, planifier et interagir avec un environnement ou des outils.

  * 🛠️ Outils : LangChain Agents, AutoGPT, CrewAI, OpenAgents
  * 📌 Cas d'usage :
    * Agent RH qui filtre les CV, contacte les candidats et planifie les entretiens
    * Assistant juridique qui lit des documents, consulte la base documentaire, rédige un contrat
    * Agent DevOps qui vérifie des logs, détecte des erreurs et propose des correctifs

==== c. IA conversationnelle ====

Interfaces dialoguantes intelligentes, contextuelles, souvent intégrées à un site ou à une application.

  * 🛠️ Outils : RAG (Retrieval-Augmented Generation), LangChain, LlamaIndex, Rasa
  * 📌 Cas d'usage :
    * FAQ interactive connectée à une base documentaire
    * Support client intelligent connecté à un CRM
    * Chatbot intranet avec accès à la documentation interne à jour

==== d. IA analytique et prédictive ====

Extraction d'insights, détection d'anomalies, prédictions sur la base de données structurées.

  * 🛠️ Outils : scikit-learn, PyCaret, TensorFlow, Prophet, XGBoost
  * 📌 Cas d'usage :
    * Prédiction de churn client
    * Détection de fraude
    * Prévision des ventes ou de la charge logistique

==== e. IA intégrée dans les processus métier ====

IA qui s'insère dans des workflows existants pour améliorer ou automatiser une tâche précise.

  * 🛠️ Outils : API LLM (OpenAI, Mistral…), Zapier, Make, FastAPI, Flowise
  * 📌 Cas d'usage :
    * Analyse automatique des emails entrants pour extraction des pièces jointes et résumé
    * Génération de tickets à partir de rapports non structurés
    * Analyse et validation de formulaires réglementaires

===== 3. 🔧 Concepts et architectures fondamentales =====

==== a. Transformer ====

Architecture de base des modèles modernes de NLP. Mécanisme d'attention parallèle.

==== b. Inférence ====

Utilisation d'un modèle déjà entraîné pour produire une sortie à partir d'une entrée.

==== c. RAG (Retrieval-Augmented Generation) ====

Couplage d'un LLM avec un moteur de recherche vectorielle pour générer des réponses à partir de données récentes ou spécifiques.

==== d. Fine-tuning, LoRA, QLoRA ====

Techniques pour adapter un modèle à un domaine métier avec peu de données.

==== e. MCP – Model Customization Pipeline ====

Pipeline structuré pour personnaliser et intégrer un modèle IA dans un contexte précis.

===== 4. 🧰 Outils et frameworks recommandés =====

^ Outil ^ Usage ^ Spécificité ^
| **HuggingFace Transformers** | NLP | Large choix de modèles open source |
| **LangChain / LlamaIndex** | RAG / agents | Construction de chaînes logiques avec mémoire, base documentaire |
| **TensorFlow / PyTorch** | Deep Learning | Frameworks standards pour l'entraînement & l'inférence |
| **Gradio / Streamlit** | Démo IA | Créer des interfaces utilisateur rapides |
| **FastAPI** | Déploiement API | Exposer un modèle via une API REST |
| **Qdrant / FAISS / Weaviate** | Bases vectorielles | Recherche sémantique pour le RAG |
| **Flowise / Langflow** | No-code IA | Construction visuelle de chaînes LLM |
| **OpenWebUI** | Interface de test LLM | Frontend libre pour Mistral, Ollama… |

===== 5. 📌 Synthèse visuelle =====

^ Type d'IA ^ Objectif ^ Exemple ^ Outils ^
| Générative | Créer du contenu | Email, résumé, image | GPT, Mistral, DALL·E |
| Agentique | Agir de façon autonome | Agent juridique | LangChain, AutoGPT |
| Conversationnelle | Répondre en langage naturel | Chatbot RH | LangChain + RAG |
| Analytique | Analyser/prédire | Prévision logistique | scikit-learn, Prophet |
| Métier | Intégration contextuelle | Lecture de mails, validation | API + Zapier / FastAPI |

===== 6. 🧪 Ressources et veille recommandée =====

  * 🔄 [[https://huggingface.co/spaces|Hugging Face Spaces]] – Démos interactives
  * 💡 [[https://paperswithcode.com/|Papers with Code]] – Suivre la recherche + code associé
  * 🎧 [[https://www.latent.space/|Latent Space Podcast]] – Podcast sur l'IA appliquée
  * 📬 [[https://www.deeplearning.ai/the-batch/|The Batch (DeepLearning.ai)]] – Newsletter technique
  * 👥 [[https://github.com/Hannibal046/Awesome-LLM|Awesome LLM]] – Liste de ressources LLM
  * 🛠️ [[https://github.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit|Self-hosted AI Starter Kit]] – Kit de démarrage pour héberger ses propres outils IA

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[[technologie_a_suivre_et_retenir|Veille technologique : techniques récentes en IA]]