Page de veille technique – Développeurs IA

1. 🎯 Objectif

Cette page de veille s'adresse aux développeurs souhaitant :

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)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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…

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

🔄 Hugging Face Spaces – Démos interactives
💡 Papers with Code – Suivre la recherche + code associé
🎧 Latent Space Podcast – Podcast sur l'IA appliquée
📬 The Batch (DeepLearning.ai) – Newsletter technique
👥 Awesome LLM – Liste de ressources LLM
🛠️ Self-hosted AI Starter Kit – Kit de démarrage pour héberger ses propres outils IA