Du NLP à l'IA Générative, du Machine Learning aux APIs FastAPI production-ready — des parcours pratiques Python, orientés cas métier, conçus par des praticiens de l'IA.
Chaque formation est indépendante — commencez par celle qui correspond à votre projet ou profil.
Tokenisation, embeddings, classification de texte, résumé automatique et traduction multilingue avec spaCy et Hugging Face Transformers.
EDA avancé, nettoyage de données, visualisations statiques et interactives, dashboards Dash. Du dataset brut à l'analyse publiable.
Régression avancée, clustering, réduction de dimension, séries temporelles, pipelines de production. 30 exercices corrigés sur cas métier réels.
SVM, XGBoost, Random Forest, métriques ROC-AUC, gestion des déséquilibres de classes (SMOTE), explainability SHAP, MLOps niveau senior.
Architecture Transformer, prompt engineering, RAG, fine-tuning LoRA/QLoRA, agents autonomes LangGraph. 28 exercices corrigés sur cas concrets.
FastAPI production-ready : async, OAuth2 JWT, Docker multi-stage, CI/CD GitHub Actions, Prometheus, structured logging. Du code au déploiement.
Conformité RGPD pour les projets IA : bases légales, Privacy by Design, sécurité, AI Act 4 niveaux de risque, Fairlearn, audit pipeline ML.
Chaque formation est indépendante, mais voici des chemins logiques selon votre point de départ.
Vous connaissez les bases de Python mais n'avez jamais travaillé sur des projets IA.
Vous maîtrisez Scikit-learn et voulez monter en niveau sur les techniques avancées.
Vous développez en Python et voulez intégrer l'IA à vos applications.
L'écosystème Python IA utilisé en production — découvert à travers des exercices concrets.
ML & Data
NLP & LLM
API & Déploiement
Visualisation
Nos formations en intelligence artificielle couvrent l'ensemble du spectre des compétences IA : du traitement automatique du langage naturel (NLP) à la création d'APIs intelligentes, en passant par le Machine Learning, la data visualisation, l'IA générative et la conformité RGPD.
Chaque parcours est conçu pour être pratique et directement applicable : vous travaillez sur des projets réels, avec des outils utilisés en entreprise — Python, FastAPI, Scikit-learn, Hugging Face, LangChain, MLflow, Docker. Pas de théorie académique déconnectée du marché.
Les formations avancées (Machine Learning, Classification, IA Générative, Dev API) atteignent le niveau attendu d'un Data Scientist senior ou ML Engineer en 2025–2026. Le contenu est mis à jour régulièrement pour intégrer les dernières évolutions de l'écosystème IA.
Python est aujourd'hui le langage dominant de l'IA et du Machine Learning. Toutes nos formations reposent sur Python 3.10+ et s'appuient sur l'écosystème standard : NumPy, Pandas, Scikit-learn, Hugging Face Transformers, FastAPI et bien d'autres.
Que vous soyez étudiant, développeur, data scientist en reconversion ou professionnel souhaitant monter en compétences, nos modules sont accessibles à votre rythme, entièrement en français et sans inscription préalable.
L'intelligence artificielle transforme tous les secteurs — santé, finance, industrie, e-commerce, juridique. Acquérir des compétences solides aujourd'hui, c'est anticiper les besoins du marché du travail et vous positionner comme un expert crédible dans votre domaine.
Chaque module inclut des blocs de code Python complets, commentés ligne par ligne — prêts à adapter à vos projets.
Les exercices portent sur des problématiques réelles : détection de fraude, churn client, RAG documentaire, forecasting énergétique.
Les formations couvrent les outils actuels : Pydantic v2, LangGraph, PEFT LoRA, AI Act 2024, RAGAS — pas des écosystèmes obsolètes.
Tout ce que vous devez savoir avant de commencer.
Cela dépend de la formation. L'introduction au NLP et la formation RGPD sont accessibles sans prérequis techniques. Les formations Machine Learning, Classification et Data Visualisation requièrent des bases en Python. Les formations IA Générative et Dev API s'adressent à des développeurs Python expérimentés.
Si vous débutez, commencez par l'Introduction au NLP ou la formation Data Visualisation — elles posent les bases de Python appliqué à l'IA. Chaînez ensuite avec Machine Learning, puis Classification avancée, avant de passer à l'IA Générative.
Tout le contenu de formation (modules, exemples de code, exercices en ligne) est en accès libre sur le site, sans inscription. Pour chaque formation, un PDF expert avec des exercices corrigés supplémentaires est disponible en téléchargement (9 à 19 €) — idéal pour travailler hors ligne et consolider ses acquis.
Chaque formation représente entre 4 et 6 heures de travail actif. Vous pouvez avancer à votre rythme — tout le contenu est disponible en accès permanent, sans date limite. Beaucoup de personnes étalént une formation sur une semaine en consacrant 1h par soir.
Oui. Les formations avancées couvrent des outils et pratiques utilisés quotidiennement par les Data Scientists seniors et ML Engineers en production : MLflow, Evidently AI, Docker, CI/CD, monitoring, SHAP, Fairlearn, Pydantic v2, GitHub Actions. L'accent est mis sur les cas d'usage réels et les décisions d'ingénierie, pas sur la théorie académique.
DEV-AI ne délivre pas de certification officielle. Les formations sont conçues pour renforcer vos compétences techniques réelles et la qualité de vos projets portfolio — ce qui est davantage valorisé par les recruteurs tech que des certifications génériques. Un bon projet GitHub avec du code MLflow + Docker + tests est plus parlant qu'un certificat.
Glossaire IA & Machine Learning
105 définitions — NLP, ML, LLM, RAG, RGPD, FastAPI… toutes les notions des formations expliquées en français.
Nos formations vous donnent les bases techniques — pour aller plus loin sur vos projets IA, nos experts vous accompagnent de la conception au déploiement.
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