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✦ À la uneIA Générative

Fine-tuning de LLM : adapter un modèle à votre domaine

LoRA, QLoRA, PEFT, préparation des données, évaluation et déploiement : le guide complet pour fine-tuner un LLM open source sur vos données métier.

Fine-tuningLLMMLOps

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16 min · 18 mars 2026

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18 mars 202616 min

Fine-tuning de LLM : adapter un modèle à votre domaine

LoRA, QLoRA, PEFT, datasets, évaluation : guide pratique pour fine-tuner un LLM sur vos données.

Fine-tuningLLMIA Générative

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15 mars 202613 min

IA et éthique : biais, responsabilité et gouvernance des modèles

Biais algorithmiques, métriques d'équité, EU AI Act, gouvernance : l'IA éthique et responsable.

Éthique IABiaisAcadémique

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12 mars 202611 min

Power BI vs Tableau vs Looker : choisir son outil BI en 2026

Power BI, Tableau, Looker : comparatif complet pour choisir l'outil BI adapté à votre organisation.

Power BITableauOutils

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10 mars 202612 min

SQL avancé : les requêtes que tout data analyst doit maîtriser

Window functions, CTEs, optimisation : SQL de niveau expert pour les data analysts.

SQLData AnalyticsData Science

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8 mars 202613 min

NLP : traitement du langage naturel pour données francophones

Tokenisation, embeddings, CamemBERT, NER : le NLP appliqué aux données francophones.

NLPLinguistiqueMachine Learning

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5 mars 202615 min

MLOps : déployer et maintenir des modèles en production

Versioning, CI/CD, containerisation, monitoring et drift : passer du prototype à la production ML.

MLOpsDéploiementMachine Learning

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1 mars 202612 min

Techniques de prompting avancé pour les professionnels

Chain-of-thought, few-shot, RAG prompting, prompt chaining : les stratégies expertes pour les LLM.

PromptingLLMIA Générative

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25 févr. 202616 min

Deep Learning : comprendre les réseaux de neurones

Perceptrons, backpropagation, CNN, RNN, Transformers : les fondamentaux du deep learning expliqués.

Deep LearningRéseaux de neuronesMachine Learning

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20 févr. 202615 min

Les algorithmes de Machine Learning expliqués simplement

Régression, classification, clustering : comprendre les algorithmes fondamentaux et quand les utiliser.

Machine LearningAlgorithmesMachine Learning

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