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[Feuille de route pratique] Apprendre l'IA en 30 jours : des concepts de base à la pratique par projets Voici un programme d'apprentissage de l'IA sur 30 jours, proposé par @aigleeson et conçu pour les personnes sans formation technique (ni en mathématiques ni en informatique). Contrairement à l'approche superficielle courante qui consiste à « accumuler des liens et regarder des vidéos », ce programme met l'accent sur le développement de l'intuition et des compétences par la compréhension conceptuelle, la création rapide d'applications, le débogage et la production de résultats, vous permettant ainsi d'intégrer l'IA à votre flux de travail. Concept clé et diagnostic du problème : Nombreux sont ceux qui, apprenant l’IA, n’en ont qu’une compréhension intuitive, sans compétences pratiques. La solution ? Une expérimentation ciblée de 30 jours, permettant d’acquérir progressivement des compétences essentielles : comprendre les mécanismes fondamentaux, intégrer les modèles et identifier les pistes de recherche à explorer. • Résultat attendu : Non pas devenir un « expert en IA », mais être capable de concevoir des outils pratiques, tels que des agents intelligents ou des systèmes de récupération dans les flux de travail. Le plan de parcours d'apprentissage de quatre semaines est divisé en quatre semaines, chacune avec des objectifs hebdomadaires clairs, combinant lecture, dialogue, programmation et réflexion. Voici le détail par semaine : Semaine 1 : Maîtriser les concepts de base Objectif : Comprendre la « logique sous-jacente » de l'IA et l'expliquer clairement en langage simple. • Apprenez les éléments de base : Large Language Model (LLM), Tokens, paramètres, entraînement vs. inférence, et RAG (Retrieval Augmentation Generation) vs. fine-tuning. • Action : Lisez trois articles explicatifs soigneusement sélectionnés (un sur les Transformers, un sur RAG et un sur les Agents), puis engagez-vous régulièrement dans un dialogue avec eux à l’aide de modèles tels que ChatGPT ou Claude, en décomposant la terminologie et en fournissant des exemples. L’objectif est de développer l’intuition, et non d’apprendre par cœur. Semaine 2 : Construire de minuscules objets Objectif : Intérioriser les connaissances grâce à un modèle de « câblage ». Action : Créez 3 projets simples, par exemple : un agent de réponse aux questions pour un seul PDF, un assistant de réécriture de texte et un assistant de recherche sur un sujet d’intérêt personnel. Privilégiez les outils sans code ou à faible code et déployez-les dans la journée. • Contraintes : Chaque projet ne doit pas dépasser 100 lignes de code ni prévoir de temps de programmation le week-end ; intégrer au moins 2 outils (par exemple, modèle + récupération) ; il doit s'agir d'outils pratiques que vous pouvez utiliser vous-même. Semaine 3 : Analyse approfondie Objectif : Développer des compétences en débogage en démontant le système manuellement. Action : Concentrez-vous sur la mise en œuvre de RAG — comprenez le découpage en segments, les plongements lexicaux, les bases de données vectorielles et le processus de recherche. Expérimentez avec le projet de la semaine 2 : modifiez la taille des segments, la stratégie de recherche ou le modèle, et observez les différences dans les résultats. • Fonctionnalités supplémentaires : Utilisation de Python/JS pour appeler l’API LLM, analyser la sortie JSON et enregistrer la latence et le coût. Le modèle passe ainsi du statut de solution « magique » à celui d’outil concret. Semaine 4 : Priorité à l'application et à la production (Spécialisation + Publication) Objectif : Transformer les connaissances en ressources réutilisables et éviter de « apprendre sans appliquer ». • Action : Choisissez un thème et approfondissez-le pendant 7 jours (par exemple : rédaction/création de contenu, analyse de données, programmation, automatisation des opérations). Réalisez un projet de démonstration : par exemple, un agent intelligent pour les flux de travail réels, un système RAG pour les bases de connaissances personnelles ou un micro-outil SaaS. • Production : Former les autres – tweeter, enregistrer des vidéos Loom ou rédiger des articles de blog pour expliquer la pile technologique, fournir des comparaisons avant/après et des solutions aux problèmes.