Apprendre et pratiquer
Des vidéos commentées, chacune accompagnée d’un exercice proposé par AGORA, et des ressources pour découvrir l’IA sans programmer. Les parcours techniques sont partiellement disponibles : 15 vidéos couvrent 18 des 61 étapes prévues. Ces ressources ne délivrent ni diplôme ni certification.
Découvrir l’IA sans programmer
Pour comprendre l’IA et l’utiliser au quotidien, sans installer de logiciel ni écrire de code.
- La Boussole des demandes IA — trouver vers quel outil se tourner selon ce que vous voulez faire.
- Les ressources « Comprendre » de l’atelier Culture numérique — fiches et conseils pour découvrir l’IA et ses précautions.
Parcours techniques : programmer et construire avec l’IA
Ordre proposé à partir des titres des vidéos : ce ne sont pas des prérequis validés par visionnage. Vidéos de la chaîne YouTube MLTut, conservées sur leur chaîne d'origine. AGORA n'a ni affiliation ni partenariat avec leur auteur.
Quel est votre objectif ?
Assistants documentaires et RAG
Comprendre comment un assistant recherche dans des documents pour préparer une réponse, puis construire une version locale.
7 étapes disponibles sur 13
Les étapes 3, 9, 10, 11, 12, 13 ne sont pas encore disponibles : la numérotation suit l’ordre complet du parcours (détail plus bas).
1. Qu'est-ce qu'un LLM ?
Vidéo intégréeQu'est-ce qu'un modèle de langage (LLM) ? — 10 min 27 s · titre original : « What Is an LLM? Everything You Need to Know in 10 Minutes »
Étape suivante proposée : Qu'est-ce que le RAG ?
2. Qu'est-ce que le RAG ?
Vidéo intégréeQu'est-ce que le RAG (génération augmentée par la recherche) ? — 27 min 34 s · titre original : « What is RAG? Retrieval Augmented Generation Explained in Under 30 Minutes »
Étape suivante proposée : RAG ou fine-tuning ? (vidéo non disponible) ou Bases de données vectorielles
4. Bases de données vectorielles
Vidéo intégréeComprendre les bases de données vectorielles — 18 min 58 s · titre original : « Vector Database Explained: Why Your RAG App Gets the Wrong Answer »
Étape suivante proposée : Découpage des documents : chunking ou Comprendre les bases de données graphes (vidéo non disponible)
5. Découpage des documents : chunking
Vidéo intégréeDécouper les documents (chunking) — 7 min 44 s · titre original : « Why Your RAG Chatbot Gives Wrong Answers: It's a Chunking Problem »
Étape suivante proposée : LangChain pour débutants
6. LangChain pour débutants
Vidéo intégréeLangChain pour débutants : une première application d'IA — 24 min 40 s · titre original : « LangChain Tutorial for Beginners | Build Your First AI App »
Étape suivante proposée : Créer un assistant RAG avec Python et LangChain
7. Créer un assistant RAG avec Python et LangChain
Vidéo intégréeCréer un assistant RAG avec Python et LangChain — 9 min 08 s · titre original : « Build a RAG Chatbot That Doesn't Hallucinate | Python + LangChain »
Un assistant documentaire peut se tromper : vérifiez ses réponses dans les documents sources.
Étape suivante proposée : RAG local : Ollama, ChromaDB et Flask
8. RAG local : Ollama, ChromaDB et Flask
Vidéo intégréeApplication RAG locale avec Ollama, ChromaDB et Flask — 26 min 05 s · titre original : « Build a Local RAG App In 26 Minutes (Ollama + ChromaDB + Flask) »
Étape suivante proposée : RAG sur des notes Notion (vidéo non disponible) ou Recherche hybride, reclassement et mémoire (vidéo non disponible)
Étapes sans vidéo (6) — vidéo non disponible
3. RAG ou fine-tuning ?
Vidéo non disponible.
9. RAG sur des notes Notion
Vidéo non disponible.
10. Recherche hybride, reclassement et mémoire
Vidéo non disponible.
Étape suivante proposée : Limites en production et Agentic RAG (vidéo non disponible) ou Comprendre Graph RAG (vidéo non disponible)
11. Limites en production et Agentic RAG
Vidéo non disponible.
12. Comprendre les bases de données graphes
Vidéo non disponible.
Étape suivante proposée : Comprendre Graph RAG (vidéo non disponible)
13. Comprendre Graph RAG
Vidéo non disponible.
Projet d’application proposé : Un assistant répondant à partir d'un corpus documentaire, avec consultation des passages sources et vérification des réponses (proposition AGORA). Les vidéos disponibles ne couvrent pas toutes les étapes nécessaires à ce projet.
Série vidéo
Co-penser avec l’IA : découvrir des usages professionnels — cinq épisodes d’Alp ICT et AI Swiss sur le dialogue avec l’IA, l’organisation des connaissances et les projets.
Apprendre à travailler avec l’IA — une série vidéo, un guide et un assistant pour améliorer ses méthodes de travail.
Méthode de recherche
Organiser une équipe de recherche assistée par IA — pour un usage avancé : cadrer une question, tenir un registre des sources, vérifier et contredire.
Soutien scolaire
Apprendre et réviser gratuitement — pour les élèves encore scolarisés et leurs parents : ressources du programme ivoirien et assistant IA (programme français).
L’IA en pratique — Les métiers invisibles
Derrière l’IA : les connaissances et les métiers qui rendent les applications possibles — douze cas d’usage illustratifs (éducation, santé, agriculture, administration…).
Découvrir les métiers de l’IA
Découvrir les métiers invisibles de l’intelligence artificielle — trois portraits : ingénieur documentaire, ingénieur des connaissances, ingénieur ontologique et sémantique.
Infographies
Le numérique en images — quarante-cinq infographies en anglais sur l’IA, expliquées en français.
Économie numérique
Analyser l’économie numérique — cadres d’analyse, dimensions ivoiriennes, données et ressources pour la recherche.
Suivre l’actualité des formations et compétences dans le fil du numérique