Nos articles sur l'Intelligence Artificielle

Découvrez l'ensemble de nos articles relatifs à l'Intelligence Artificielle : Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning et déploiement et bien plus !

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Machine Learning vs Deep Learning : quelles différences ?

Machine Learning & Deep Learning sont devenus des termes extrêmement utilisés dans le cadre de nos activités, avec des applications toujours plus nombreuses. Lorsque l’on parle de Deep Learning, nous parlons d’algorithmes capables de mimer les actions du cerveau humain grâce à des réseaux de neurones d’où le terme d’Intelligence Artificielle.

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L'IA au travail en 2025 - Enquête IPSOS pour Jedha

L’IPSOS pour Jedha a interrogé 1000 professionnels français pour comprendre comment ils utilisent, se forment et perçoivent l'IA : découvrez les résultats détaillés.

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VGG, Modèle de Transfert Learning

VGG est l'un des meilleurs réseaux neuronaux à convolution utilisés en Deep Learning pour la classification d'image.

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Qu'est-ce qu'un réseau de neurones en Deep Learning

Rentrons dans le coeur de l'Intelligence Artificielle, dans l'élément qui permet à l'algorithme d'IA d'imiter le cerveau humain : le réseau de neurones

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L'algorithme Fully connected neural network

Méta description : Le réseau de neurones entièrement connecté (fully connected neural network) fait partie des différents algorithmes de deep learning. Jedha en parle plus en détail de cet algorithme et présente la formation en data idéale pour le maîtriser.

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Tout savoir sur le Reinforcement Learning

Le Reinforcement Learning est une branche de l'Intelligence Artificielle (IA) dans laquelle la machine apprend de ses expériences à travers un processus essai-erreur.

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Les 6 langages de programmation les plus utilisés en IA

Python, Java, JavaScript, C++, Julia et Rust : découvrez en détail les 6 langages de programmation les plus utilisés dans l’intelligence artificielle (IA) en 2025.

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10 techniques de prompt engineering à tester

Découvrez comment devenir un expert de Chat GPT et du prompt design avec 10 techniques de prompt engineering à essayer au plus vite !

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Algorithme Q-Learning : apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement est très utilisé dans le machine learning et fait appel au Q-learning, on vous explique ces notions et comment nous les enseignons dans nos formations Jedha Bootcamp.

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Algorithme XGBoost, Présentation et fonctionnement

XGBoost est un modèle de Machine Learning très populaire chez les Data Scientists. Cet article vous explique son fonctionnement et son apprentissage.

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Matrice de confusion : comment la lire et l'interpréter ?

La matrice de confusion ? Une notion simple, mais plus qu'efficace ! Cette matrice met en valeur les prédictions justes et fausses permettant de les comparer avec des valeurs définies.