Sous les projecteurs
GPT-5.1 : Deux modèles, routage automatique, raisonnement adaptatif et plus encore
La dernière mise à jour d'OpenAI met l'accent sur l'expérience utilisateur grâce à un routage intelligent des modèles et un contrôle plus approfondi du ton et du style.
Josef Waples
Matt Crabtree
13 novembre 2025
Formation de 2 personnes ou plus ?Essayer DataCamp for Business
Tendances
Qu'est-ce que R ? - Une introduction à la centrale de calcul statistique
Apprenez tout ce que vous devez savoir sur le langage de programmation R et découvrez pourquoi c'est le langage le plus utilisé dans le domaine de la science des données.
Summer Worsley
4 octobre 2024
DataCamp Team
4 octobre 2024
Mistral 3 : À l'intérieur de la famille de modèles, des tests de performance, des essais et bien plus encore
Découvrez les performances des modèles Mistral Large 3 et Ministral lors des tests de performance et des essais en conditions réelles.
Oluseye Jeremiah
Josef Waples
4 décembre 2025
Tous les articles
Comment apprendre Claude : guide complet du débutant au confirmé
Découvrez comment apprendre Claude. Ce guide vous propose une feuille de route structurée, des fondamentaux aux fonctionnalités avancées.
Matt Crabtree
5 août 2026
Comment GPT-5.6 Sol a contribué à réfuter la conjecture de Maxwell, vieille de 150 ans
Découvrez ce qu’énonçait la conjecture de Maxwell, comment un contre-exemple à cinq charges l’a invalidée, et ce que la contribution de GPT-5.6 Sol révèle sur la place de l’IA dans la recherche mathématique.
Vinod Chugani
2 août 2026
Les meilleures ressources gratuites pour apprendre l’ingénierie des données en 2026
Un panorama honnête et structuré des meilleures ressources gratuites pour apprendre l’ingénierie des données, des bases SQL aux pipelines complets.
Matt Crabtree
31 juillet 2026
Claude Opus 5 vs GPT-5.6 Sol : benchmarks, tarifs et comment choisir
Opus 5 d’Anthropic et GPT‑5.6 Sol d’OpenAI ont été lancés en juillet 2026 avec des promesses concurrentes sur le travail agentique. Nous avons comparé leurs benchmarks sur le code, le raisonnement, l’orchestration d’outils et la sécurité.
Tom Farnschläder
31 juillet 2026
Les meilleures plateformes en ligne pour la montée en compétences en IA en entreprise en 2026
Le guide d’achat des plateformes d’upskilling en IA à retenir en 2026, de la formation pratique au reporting LMS et aux parcours de gouvernance de l’IA.
Tom Farnschläder
30 juillet 2026
Les meilleures plateformes en ligne pour apprendre Snowflake, dbt et le cloud computing en 2026
DataCamp est le meilleur endroit pour apprendre Snowflake et dbt, suivi des ressources des deux éditeurs. Découvrez notre top 10 des plateformes pour démarrer avec le cloud computing.
Tom Farnschläder
30 juillet 2026
Claude Opus 5 vs Claude Fable 5 : quel modèle Anthropic utiliser ?
Comparaison directe des Claude Opus 5 et Claude Fable 5 d’Anthropic : benchmarks, prix, garde-fous et charges réelles.
Tom Farnschläder
29 juillet 2026
La meilleure plateforme pour apprendre Devin en 2026
DataCamp arrive en tête avec sa série de tutoriels en quatre volets suivant le vrai projet d’un développeur, de la configuration au déploiement, à associer à son parcours AI for Software Engineering.
Josef Waples
29 juillet 2026
Qu’est-ce qu’OpenCode ? L’agent open source de codage IA, expliqué
Un guide du flux de travail d’OpenCode, de ses options de modèles, de son architecture, et de ses différences avec Claude Code, Cursor et Cline.
Khalid Abdelaty
28 juillet 2026
50+ projets Python pour tous les niveaux d’expertise en 2026
Découvrez plus de 50 idées de projets Python pour débutants et avancés : data science, machine learning, IA et développement web pour renforcer votre portfolio.
Bekhruz Tuychiev
28 juillet 2026
Modèles Claude Code : skills, agents, hooks et plus encore
Voyez comment les skills, agents, commandes, hooks, MCP et plugins modifient le comportement de Claude Code, et quel type de modèle convient à chaque tâche.
Austin Chia
27 juillet 2026
Nested learning : une solution à l’oubli catastrophique
L’oubli catastrophique complique l’apprentissage continu. Voyez comment le nested learning exploite plusieurs échelles de temps pour conserver l’ancien tout en intégrant le nouveau.
Srujana Maddula
27 juillet 2026