Tutoriels sur l'IA

Découvrez Nanobot, l’alternative légère à OpenClaw. Créez un agent IA Python sécurisé et traçable en moins de 10 minutes avec ce guide d’installation complet.

Exécutez le dernier modèle Qwen sur une VM avec un seul GPU, installez llama.cpp et accédez-y en local via SSH via un endpoint privé compatible OpenAI.

Installez OpenClaw (anciennement Clawdbot/Moltbot), un agent auto‑hébergé qui connecte Claude à votre Mac via WhatsApp. Recherchez des fichiers et exécutez des commandes shell depuis votre téléphone.

Exécutez GLM-5, le meilleur modèle d’IA open-weight, sur un seul GPU avec llama.cpp, et connectez-le à Aider pour en faire un agent de codage local puissant.

Apprenez à créer des agents IA fiables avec Pydantic AI en Python. Validez les sorties, utilisez des outils et streamez des réponses avec des exemples de code concrets.

Créez une application prête pour la production avec Gemini 3.1 Pro et maîtrisez la Gemini CLI, les compétences personnalisées, le contrôle du contexte et de la mémoire, les tests et le déploiement sur Vercel, étape par étape.

Découvrez comment CrewAI, LangGraph et AutoGen abordent l’IA multi-agent. Comparez leurs workflows, mémoire, scalabilité et collaboration pour identifier celui qui répond le mieux à vos besoins.

Découvrez comment la nouvelle plateforme d’IA sans code de Google permet à chacun de créer des applications avec du langage naturel et des workflows visuels.

Apprenez à ajuster finement Qwen3.6 sur un GPU H100 NVL avec SFT, de la préparation des données et du chargement en 4 bits jusqu’à l’entraînement et l’évaluation.

Apprenez à associer l’Auto Mode de Claude Code avec les Channels Telegram pour exécuter en autonomie une boucle écrire‑tester‑déboguer depuis votre téléphone.

Découvrez les capacités du meilleur modèle public d’Anthropic, Claude Opus 4.7, et créez un outil data science capable de convertir un graphique en données brutes.

Apprenez à créer un système automatisé de type LLM-as-a-judge pour évaluer à grande échelle la fidélité et la pertinence de vos pipelines RAG, et combler le manque de tests en IA.