Bienvenue sur IA-CERTIF

Votre guide de préparation pour le badge de micro-certification "IA Maîtrise 2025". Cette certification valide votre compréhension de l'écosystème technologique qui alimente l'intelligence artificielle moderne, des modèles back-end aux interactions utilisateur et à la collecte de données marketing.

Objectif du Badge

Comprendre que l'IA n'est pas seulement un algorithme, mais un système complet. Ce guide explore les 4 piliers technologiques que vous devez maîtriser :

Python : La construction des modèles d'IA.
HTML/JavaScript : L'interaction avec les utilisateurs.
JSON : La communication des données.
Google Tags : L'alimentation des modèles marketing.

Utilisez la navigation à gauche pour explorer chaque module.

Python : Le Moteur de l'IA

Python est le langage dominant en IA, non pas parce que le langage lui-même est "intelligent", mais à cause de son écosystème mature et de sa simplicité.

[Image de la relation entre Python et les bibliothèques d'IA comme TensorFlow et PyTorch]

Pourquoi Python ?

Syntaxe claire : Facile à lire et à écrire, idéal pour des algorithmes complexes.
Bibliothèques clés : L'accès à des outils puissants est la vraie raison.
Communauté : Une communauté mondiale de développeurs et de chercheurs.

Bibliothèques Essentielles (Maîtrise 2025)

TensorFlow & PyTorch : Pour le Deep Learning (réseaux de neurones, LLM).
Scikit-learn : Pour le Machine Learning classique (régressions, forêts d'arbres).
Pandas : Pour la manipulation et le nettoyage des données (DataFrames).
FastAPI / Flask : Pour exposer votre modèle IA en tant qu'API (voir JSON).

Exemple de code (Concept)

Imaginez un script qui charge un modèle et fait une prédiction :


# 1. Charger les bibliothèques
import pandas as pd
from sklearn.externals import joblib

# 2. Charger les données d'entrée (ex: d'un fichier ou d'une API)
input_data = pd.DataFrame([{"age": 30, "revenu": 50000}])

# 3. Charger le modèle pré-entraîné
model = joblib.load("modele_credit.pkl")

# 4. Faire la prédiction
prediction = model.predict(input_data)

# 5. Renvoyer le résultat (ex: {'prediction': 'approuve'})
print(f"Prédiction : {prediction[0]}")

HTML/JS : L'Interface de l'IA

Si Python est le cerveau dans le serveur, HTML et JavaScript sont le visage et les mains côté utilisateur. Ils rendent l'IA accessible.

[Image d'un navigateur interagissant avec un modèle d'IA via une API]

Rôles respectifs

HTML (HyperText Markup Language) : La structure. C'est le bouton "Prédire", le champ de texte où vous écrivez votre prompt, et la zone où le résultat s'affiche.
JavaScript (JS) : L'interactivité. C'est le code qui, au clic du bouton :
1. Prend votre texte (le prompt).
2. L'envoie au serveur IA (souvent via JSON).
3. Attend la réponse.
4. Affiche la réponse de l'IA dans l'HTML.

Exemple de code (Concept JS)

Code JS simple pour appeler une API d'IA (comme celle de l'exemple Python) :


// 1. Récupérer le bouton et la zone de résultat
const predictButton = document.getElementById("predict-btn");
const resultArea = document.getElementById("result-area");

// 2. Écouter le clic
predictButton.addEventListener("click", async () => {
    
    // 3. Préparer les données à envoyer
    const dataToSend = { age: 30, revenu: 50000 };

    // 4. Appeler l'API IA (serveur Python)
    const response = await fetch("https://api.mon-ia.com/predict", {
        method: "POST",
        headers: { "Content-Type": "application/json" },
        body: JSON.stringify(dataToSend) // Voir section JSON
    });

    const result = await response.json(); // Voir section JSON

    // 5. Afficher le résultat dans l'HTML
    resultArea.textContent = `Résultat : ${result.prediction}`;
});

Le Saviez-vous ? TensorFlow.js

Pour des IA plus petites, JavaScript peut même faire tourner le modèle directement dans le navigateur de l'utilisateur avec TensorFlow.js. Cela permet des applications IA rapides qui fonctionnent hors ligne, sans avoir besoin d'un serveur Python.

JSON : Le Messager de l'IA

JSON (JavaScript Object Notation) est le langage universel pour l'échange de données sur le web. C'est le "traducteur" qui permet à votre JavaScript (navigateur) de parler à votre Python (serveur).

[Image d'un flux de données JSON entre un client et un serveur IA]

Pourquoi JSON ?

Lisible par l'humain : Facile à lire et à débugger.
Léger : Transfère les données rapidement.
Natif pour JavaScript : JS le comprend sans effort.
Supporté partout : Python (via `import json`), Java, C#, PHP... tous le parlent.

Le Flux de Données IA-CERTIF

Étape 1 : Requête (JS vers Python)

Le JavaScript de votre navigateur envoie ceci :


{
  "user_id": 12345,
  "prompt": "Explique-moi le JSON en IA",
  "temperature": 0.7
}

Étape 2 : Réponse (Python vers JS)

Le serveur Python/FastAPI, après avoir consulté l'IA, répond ceci :


{
  "id_reponse": "resp_abc_789",
  "prediction_text": "Le JSON est un format léger d'échange de données...",
  "confiance": 0.98,
  "tokens_utilises": 45
}

Le JavaScript reçoit cette réponse JSON, la "parse" (analyse), et utilise `result.prediction_text` pour l'afficher à l'utilisateur dans l'HTML.

Google Tags & Marketing IA

C'est ici que l'IA rencontre le business. Les "Tags" (comme Google Tag Manager ou Google Analytics 4) sont des capteurs de données. L'IA est le moteur qui analyse ces données.

[Image du flux de données des Google Tags vers les modèles d'IA de Google Ads]

Le Tag n'est PAS l'IA

Un tag est un petit morceau de... JavaScript ! Son rôle est simple :

Observer ce que fait l'utilisateur (clics, pages vues, achats).
Envoyer ces informations (souvent en JSON !) aux serveurs de Google.

Où est l'IA ? (Maîtrise 2025)

L'IA de Google utilise les milliards de points de données collectés par les tags pour :

Audiences Prédictives (GA4) : Identifier les "utilisateurs susceptibles d'acheter dans les 7 jours" ou les "utilisateurs susceptibles de se désabonner".
Smart Bidding (Google Ads) : Enchérir automatiquement plus ou moins haut pour vos annonces, en prédisant la probabilité qu'un clic mène à une vente.
Modélisation de l'Attribution : Utiliser l'IA pour deviner le parcours client même sans cookies (attribution "data-driven").

Concept Clé : Les Tags (JS) collectent les données brutes. Les serveurs de Google (via leurs propres modèles type Python/TensorFlow) les transforment en prédictions marketing. Votre badge certifie que vous comprenez ce flux.

À propos du Badge "IA Maîtrise 2025"

Ce que ce badge certifie

Le badge de micro-certification "IA Maîtrise 2025" n'est pas un diplôme de Data Scientist. Il atteste d'une compétence bien plus large et tout aussi cruciale dans le monde professionnel : la maîtrise de l'écosystème d'intégration de l'IA.

Un titulaire de ce badge comprend comment les différentes briques technologiques s'assemblent pour créer un produit IA fonctionnel et générateur de valeur :

Il sait que Python et ses bibliothèques (TensorFlow, Scikit-learn) sont utilisés pour entraîner et servir les modèles.
Il sait que ces modèles sont le plus souvent exposés via une API qui communique en JSON.
Il sait que l'application finale (le "frontend") est construite en HTML et rendue interactive grâce à JavaScript, qui consomme cette API.
Il comprend que dans un contexte commercial, ce même JavaScript (via des Google Tags) est utilisé pour collecter des données de performance qui, à leur tour, alimentent d'autres modèles d'IA pour optimiser le marketing et la croissance.

En résumé, le titulaire du badge "IA Maîtrise 2025" fait le pont entre les équipes techniques (data scientists), les développeurs web (front-end) et les équipes business (marketing), lui permettant de piloter ou de contribuer efficacement à des projets d'IA de bout en bout.

Maitrise de l'IA PME 2025

Implémenter l’IA dans la PME

Tout commence par une idée

Bienvenue sur IA-CERTIF

Objectif du Badge

Python : Le Moteur de l'IA

Pourquoi Python ?

Bibliothèques Essentielles (Maîtrise 2025)

Exemple de code (Concept)

HTML/JS : L'Interface de l'IA

Rôles respectifs

Exemple de code (Concept JS)

Le Saviez-vous ? TensorFlow.js

JSON : Le Messager de l'IA

Pourquoi JSON ?

Le Flux de Données IA-CERTIF

Étape 1 : Requête (JS vers Python)

Étape 2 : Réponse (Python vers JS)

Google Tags & Marketing IA

Le Tag n'est PAS l'IA

Où est l'IA ? (Maîtrise 2025)

À propos du Badge "IA Maîtrise 2025"

Ce que ce badge certifie

IA-CERTIF

Contact

Maitrise de l'IA PME 2025

Implémenter l’IA dans la PME

Tout commence par une idée

Ressources supplémentaires :

Bienvenue sur IA-CERTIF

Objectif du Badge

Python : Le Moteur de l'IA

Pourquoi Python ?

Bibliothèques Essentielles (Maîtrise 2025)

Exemple de code (Concept)

HTML/JS : L'Interface de l'IA

Rôles respectifs

Exemple de code (Concept JS)

Le Saviez-vous ? TensorFlow.js

JSON : Le Messager de l'IA

Pourquoi JSON ?

Le Flux de Données IA-CERTIF

Étape 1 : Requête (JS vers Python)

Étape 2 : Réponse (Python vers JS)

Google Tags & Marketing IA

Le Tag n'est PAS l'IA

Où est l'IA ? (Maîtrise 2025)

À propos du Badge "IA Maîtrise 2025"

Ce que ce badge certifie

IA-CERTIF

Contact