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 ?

Parcours en préparationDévelopper avec une assistance IADévelopper avec Claude Code — aucune vidéo n'est disponible pour ses 16 étapes.En attendant : la série « Co-penser avec l’IA » ou « RodinIA — assistant pédagogique d’AI Swiss ».

Objectif : Programmer et comprendre le machine learning

Python et machine learning

Acquérir les bases de Python, manipuler des données et comprendre des modèles simples avant les réseaux de neurones.

2 étapes disponibles sur 16

Les étapes 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 ne sont pas encore disponibles : la numérotation suit l’ordre complet du parcours (détail plus bas).

1. Installer Python et VS Code
Vidéo intégrée
Installer Python et VS Code — 3 min 43 s · titre original : « Install Python & VS Code (Python Setup for Beginners) »
Étape suivante proposée : Variables et types de données
2. Variables et types de données
Vidéo intégrée
Variables et types de données en Python — 5 min 51 s · titre original : « Python Variables and Data Types Explained | Python for Data Science Beginners »
Étape suivante proposée : Listes, tuples et dictionnaires (vidéo non disponible)

Étapes sans vidéo (14) — vidéo non disponible

3. Listes, tuples et dictionnaires
Vidéo non disponible.
Étape suivante proposée : Conditions et boucles (vidéo non disponible)
4. Conditions et boucles
Vidéo non disponible.
Étape suivante proposée : Fonctions Python (vidéo non disponible)
5. Fonctions Python
Vidéo non disponible.
Étape suivante proposée : Fichiers texte, CSV et JSON (vidéo non disponible) ou Comprendre et gérer les erreurs (vidéo non disponible)
6. Fichiers texte, CSV et JSON
Vidéo non disponible.
Étape suivante proposée : NumPy : installation et tableaux (vidéo non disponible)
7. Comprendre et gérer les erreurs
Vidéo non disponible.
Étape suivante proposée : NumPy : installation et tableaux (vidéo non disponible)
8. NumPy : installation et tableaux
Vidéo non disponible.
Étape suivante proposée : Indexation, filtrage et vectorisation (vidéo non disponible)
9. Indexation, filtrage et vectorisation
Vidéo non disponible.
Étape suivante proposée : Agrégations, axes et dimensions (vidéo non disponible)
10. Agrégations, axes et dimensions
Vidéo non disponible.
Étape suivante proposée : Matrices et algèbre linéaire (vidéo non disponible) ou Algorithme KNN avec NumPy (vidéo non disponible)
11. Matrices et algèbre linéaire
Vidéo non disponible.
Étape suivante proposée : Régression linéaire avec NumPy (vidéo non disponible)
12. Régression linéaire avec NumPy
Vidéo non disponible.
Étape suivante proposée : Régression logistique (vidéo non disponible)
13. Régression logistique
Vidéo non disponible.
Étape suivante proposée : Réseau de neurones avec NumPy (vidéo non disponible)
14. Réseau de neurones avec NumPy
Vidéo non disponible.
Étape suivante proposée : Classificateur d'images (vidéo non disponible)
15. Classificateur d'images
Vidéo non disponible.
16. Algorithme KNN avec NumPy
Vidéo non disponible.

Projet d’application proposé : Lire un petit fichier CSV, explorer ses données et construire un modèle dont vous pouvez expliquer le résultat (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.

Regards d’expertsPrendre du recul avec Regards d’expertsDes articles d’expertise pour comprendre ce qui rend l’intelligence artificielle utile : connaissances, compétences et métiers.Découvrir la rubrique

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