Pratique Python, IA Engineering et bien plus avec des exercices interactifs et des tests automatiques.
Pour finir notre gestionnaire, on construit un tableau de bord statistique. C'est exactement ce que fait un admin Django ou un dashboard analytics : agréger …
Un pipeline, c'est une chaine de traitement ou chaque étape fait son travail et passe le relais a la suivante. Si une étape echoue, on …
On peut transformer le Panier en context manager pour gerer une session d'achat. L'idee : quand on entre dans le bloc with, le panier est …
Un catalogue iterable permet d'utiliser la syntaxe for produit in catalogue directement. Pour ca, il faut implémenter les méthodes speciales __iter__, __len__ et __contains__. __iter__ …
L'historique des commandes permet d'analyser les ventes. Il faut pouvoir calculer le chiffre d'affaires total, filtrer par statut, et trouver le produit le plus vendu. …
Un coupon de reduction a un code, un type (pourcentage ou fixe), une valeur, et un nombre maximum d'utilisations. Une fois le max atteint, le …
C'est le moment d'assembler toutes les pieces ! On crée une fonction qui orchestre tout le processus de commande. La fonction recoit un client, un …
Cinquieme étape : l'IDF (Inverse Document Frequency). C'est ce qui differencie un moteur de recherche intelligent d'une simple recherche par mot-cle. L'idee : un mot …
Sixieme étape : combiner TF et IDF pour obtenir le score TF-IDF. TF-IDF(mot, document) = TF(mot, document) x IDF(mot) Un mot qui apparait souvent dans …
Septieme étape : classer les documents par pertinence, exactement comme Google le fait. Écris une fonction classer_resultats(documents, requête) qui : 1. Calcule l'IDF sur toute …
Dernière étape : assembler toutes les pieces dans une classe MoteurRecherche. Tu vas encapsuler tout le pipeline TF-IDF dans une classe avec trois méthodes : …
On va maintenant regrouper tout ce qu'on a fait dans une classe Board. Cette classe encapsule la grille et toutes les opérations dessus : poser …
Pour finir, on va écrire une fonction qui simule une partie complete a partir d'une liste de coups. Ca ressemble a ce que ferait la …
Ton pipeline RAG est pret, il est evalue, il marche. Mais pour l'instant, tu l'utilises en tapant du code Python dans un terminal. Essaie de …
Derniere etape du projet : mettre ton assistant en ligne pour que tout le monde puisse l'utiliser. Streamlit Cloud est gratuit et deploy directement depuis …
Tu as construit un agent. Mais comment savoir s'il est bon ? En production, tu ne peux pas te contenter de le tester a la …
Ton agent est fonctionnel, mais pour le moment il vit dans un fichier Python qu'on execute dans un terminal triste. Pour en faire un vrai …
Felicitations, tu as toutes les briques. Il est temps de tout assembler. Dans cette derniere etape, tu vas creer une classe AgentWeb qui integre tout …
Les LLM ont une fenetre de contexte limitee. GPT-4o supporte 128 000 tokens, Claude 200 000. Ca parait enorme, mais quand tu inclus le contenu …
Un assistant IA qui peut lire et ecrire des fichiers, executer du code, c'est puissant. Mais c'est aussi un risque enorme si on ne met …
Un bon outil est un outil configurable. Le vrai Claude Code utilise des fichiers de configuration pour definir le modele, les permissions, les patterns a …
Tu as construit chaque brique separement. Il est temps de tout assembler. C'est l'exercice final du projet Mini Claude Code : creer la classe MiniClaudeCode …