Formation LLM IA Générative : GPT, RAG, API, Déploiement

Construire un Assistant IA Avancé avec LLM, Multimodalité et RAG – De Zéro au Déploiement à Grande Échelle

Créez votre propre assistant IA avancé avec LLM, multimodalité, mémoire, RAG et déploiement en temps réel. Maîtrisez chaque étape : entraînement, API, bots, interface web, jusqu'à la mise en production.

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Course curriculum

1. 1.1 Qu'est-ce qu'un LLM ?
2. 1.2 Comment fonctionne un LLM ?
3. 1.3 Pourquoi créer son propre LLM ?
4. QUIZ - CHAPITRE 1
1. 2.1 Choisir la bonne infrastructure
2. 2.2 Installer les outils et dépendances
3. 2.3 Concepts clés avant de coder
4. QUIZ - CHAPITRE 2
1. 3.1 Où trouver des datasets de texte pour entraîner un LLM ?
2. 3.2 Téléchargement et extraction des données
3. 3.3 Nettoyage et prétraitement des textes
4. 3.4 Tokenization : Transformer du texte en unités compréhensibles par le modèle
5. 3.5 Stocker et organiser les données pour l’entraînement
6. QUIZ - CHAPITRE 3
1. 4.1 Comprendre l'architecture Transformer
2. 4.2 Construire un modèle Transformer minimaliste
3. 4.3 Préparer les données pour l'entraînement
4. 4.4 Entraîner le modèle sur un petit dataset
5. 4.5 Tester la génération de texte
6. QUIZ - CHAPITRE 4
1. 5.1 Pourquoi l’Attention est essentielle ?
2. 5.2 Implémenter un Transformer avec Self-Attention
3. 5.3 Préparer les données et entraîner le modèle
4. 5.4 Tester la génération de texte améliorée
5. QUIZ - CHAPITRE 5
1. 6.1 Pourquoi fine-tuner un modèle pré-entraîné ?
2. 6.2 Charger un modèle pré-entraîné (GPT-2)
3. 6.3 Préparer un dataset personnalisé
4. 6.4 Fine-tuning du modèle avec Hugging Face Trainer
5. 6.5 Tester le modèle fine-tuné
6. QUIZ - CHAPITRE 6
1. 7.1 Pourquoi optimiser un LLM avant le déploiement ?
2. 7.2 Réduction de la taille du modèle avec Quantization (8-bit)
3. 7.3 Déployer le modèle en API REST avec FastAPI
4. 7.4 Tester l’API avec une requête
5. 7.5 Déploiement sur le Cloud (Hugging Face Spaces ou AWS Lambda)
6. QUIZ - CHAPITRE 7
1. 8.1 Pourquoi ajouter une mémoire contextuelle ?
2. 8.2 Modifier l’API pour ajouter un historique de conversation
3. 8.3 Améliorer la génération avec température et top-k sampling
4. 8.4 Ajouter un système de rôles pour un assistant virtuel
5. QUIZ - CHAPITRE 8
1. 9.1 Pourquoi rendre un LLM multimodal ?
2. 9.2 Ajout de la compréhension d’images avec CLIP
3. 9.3 Ajout de la transcription audio avec Whisper
4. 9.4 Fusionner Texte + Image + Audio dans une API unique
5. QUIZ - CHAPITRE 9
1. 10.1 Pourquoi utiliser RAG ?
2. 10.2 Installer FAISS pour la recherche vectorielle
3. 10.3 Charger et indexer des documents PDF
4. 10.4 Transformer les documents en vecteurs avec Sentence Transformers
5. 10.5 Combiner la recherche documentaire avec la génération de texte (RAG)
6. QUIZZ - CHAPITRE 10
1. 11.1 Pourquoi ajouter une interface web ?
2. 11.2 Installer et déployer Streamlit (local et cloud)
3. 11.3 Développement de l'interface utilisateur avec Streamlit
4. 11.4 Améliorer l'interface avec la sélection de modèles LLM
5. 11.5 Déployer l’application sur Hugging Face Spaces
6. 11.6 Automatiser le Déploiement sur Hugging Face Spaces avec GitHub Actions
7. QUIZ - CHAPITRE 11
1. 12.1 Pourquoi ajouter une mémoire longue durée ?
2. 12.2 Choisir une Base de Données Vectorielle
3. 12.3 Enregistrer les messages dans ChromaDB
4. 12.4 Récupérer le contexte avant de répondre
5. 12.5 Intégrer la mémoire dans l’API
6. 12.6 Tester la Mémoire du LLM
7. 12.7 Nettoyer la mémoire automatiquement
8. QUIZZ - CHAPITRE 12
1. 13.1 Pourquoi passer à LLaMA ?
2. 13.2 Tester la génération de texte multilingue
3. 13.3 Améliorer la rapidité avec quantization 4-bit
4. 13.4 Ajouter une détection automatique de la langue
5. 13.5 Intégrer LLaMA multilingue dans une API FastAPI
6. 13.6 Déploiement du modèle optimisé sur le cloud
7. QUIZ - CHAPITRE 13
1. 14.1 Pourquoi Fine-Tuner un LLM ?
2. 14.2 Préparer un Dataset Personnalisé pour le Fine-Tuning
3. 14.3 Fine-Tuning du Modèle avec Trainer API (Hugging Face)
4. 14.4 Tester le modèle fine-tuné
5. 14.5 Optimiser la Qualité des Réponses avec Prompt Engineering
6. 14.6 Déploiement du Modèle Fine-Tuné
7. QUIZZ - CHAPITRE 14
1. 15.1 Pourquoi Ajouter la Voix et la Vision ?
2. 15.2 Ajouter la Reconnaissance Vocale avec Whisper
3. 15.3 Ajouter l’Analyse d’Images avec CLIP
4. 15.4 Créer une API Multimodale (Voix + Image + Texte)
5. 15.5 Tester l’API Multimodale
6. QUIZ - CHAPITRE 15
1. 16.1 Pourquoi une Interface Web ?
2. 16.2 Installation de Streamlit
3. 16.3 Construire l’Interface avec Streamlit
4. 16.4 Lancer l’Application Streamlit
5. 16.5 Déploiement de l’Assistant sur Hugging Face Spaces
6. QUIZ - CHAPITRE 16
1. 17.1 Pourquoi Intégrer Telegram et WhatsApp ?
2. 17.2 Créer un Bot Telegram et le Connecter à Notre IA
3. 17.3 Connecter WhatsApp avec Twilio
4. QUIZ - CHAPITRE 17
1. 18.1 Pourquoi Ajouter une Mémoire Persistante ?
2. 18.2 Installer et Configurer MongoDB
3. 18.3 Ajouter un Stockage de Conversation dans MongoDB
4. 18.4 Récupérer l’Historique Avant de Répondre
5. 18.5 Intégrer MongoDB dans l’API Telegram et WhatsApp
6. 18.6 Tester la Mémoire de Conversation
7. QUIZ - CHAPITRE 18
1. 19.1 Pourquoi Docker et Kubernetes ?
2. 19.2 Conteneuriser le Chatbot avec Docker
3. 19.3 Déployer sur Kubernetes pour la Scalabilité
4. 19.4 Déploiement sur un Cloud (Google Cloud, AWS, Azure)
5. QUIZ - CHAPITRE 19
1. 20.1 Sécuriser les Communications avec HTTPS
2. 20.2 Ajouter une Authentification avec JWT
3. 20.3 Optimiser les Performances du Chatbot
4. 20.4 Surveiller l’Activité du Chatbot
5. 20.5 Gérer les Erreurs et Logs
6. QUIZ - CHAPITRE 20
1. 21.1 Pourquoi Ajouter un Moteur de Recherche Documentaire ?
2. 21.2 Installer FAISS pour la Recherche Vectorielle
3. 21.3 Ajouter des Documents à la Base de Connaissances
4. 21.4 Rechercher un Document Pertinent pour une Question
5. 21.5 Fusionner la Recherche Documentaire avec la Génération de Texte
6. 21.6 Intégrer RAG dans l’API FastAPI
7. QUIZ - CHAPITRE 21
1. 22.1 Pourquoi une Interface Graphique ?
2. 22.2 Installer Streamlit et les Dépendances
3. 22.3 Construire l’Interface avec Streamlit
4. 22.4 Lancer l’Application Streamlit
5. 22.5 Déploiement de l’Application sur Hugging Face Spaces
6. QUIZ - CHAPITRE 22
1. 23.1 Pourquoi Ajouter un Chatbot avec RAG ?
2. 23.2 Créer un Bot Telegram avec RAG
3. 23.3 Connecter WhatsApp avec Twilio et RAG
4. QUIZ - CHAPITRE 23
1. 24.1 Pourquoi Ajouter une Mémoire Persistante ?
2. 24.2 Installer et Configurer ChromaDB
3. 24.3 Enregistrer l’Historique des Conversations
4. 24.4 Fusionner la Mémoire avec le RAG
5. 24.5 Intégrer ChromaDB dans l’API Telegram et WhatsApp
6. 24.6 Tester la Mémoire de Conversation
7. QUIZ - CHAPITRE 24
1. 25.1 Pourquoi Ajouter une Personnalisation des Réponses ?
2. 25.2 Ajouter un Système de Personnalisation avec ChromaDB
3. 25.3 Adapter la Génération de Texte en Fonction du Style
4. 25.4 Ajouter une Commande pour Changer de Style sur Telegram et WhatsApp
5. 25.5 Ajouter la Personnalisation sur WhatsApp avec Twilio
6. 25.6 Tester la Personnalisation des Réponses
7. QUIZ - CHAPITRE 25
1. 26.1 Pourquoi un Tableau de Bord ?
2. 26.2 Installer les Dépendances pour Streamlit
3. 26.3 Construire l’Interface du Tableau de Bord
4. 26.4 Lancer le Tableau de Bord
5. 26.5 Ajouter la Gestion du Chatbot avec une API FastAPI
6. 26.6 Déploiement du Tableau de Bord sur Hugging Face Spaces
7. QUIZ - CHAPITRE 26
1. 27.1 Pourquoi Ajouter une Synthèse Vocale ?
2. 27.2 Installer et Configurer TTS avec pyttsx3
3. 27.3 Intégrer Google Text-to-Speech (gTTS) pour des Voix de Haute Qualité
4. 27.4 Ajouter un Endpoint API pour Générer des Réponses Audio
5. 27.5 Ajouter le Mode Audio au Chatbot Telegram
6. 27.6 Ajouter le Mode Audio sur WhatsApp avec Twilio
7. 27.7 Ajouter un Mode "Assistant Vocal" en Temps Réel avec Microphone
8. QUIZ -CHAPITRE 27
1. 28.1 Pourquoi Ajouter des Personnalités Personnalisées ?
2. 28.2 Ajouter des Profils de Personnalités
3. 28.3 Générer des Réponses Basées sur la Personnalité Choisie
4. 28.4 Intégrer les Personnalités dans Telegram
5. 28.5 Ajouter la Personnalisation sur WhatsApp avec Twilio
6. 28.6 Ajouter une Interface Graphique pour Choisir la Personnalité
7. QUIZ - CHAPITRE 28
1. 29.1 Pourquoi Ajouter un Mode Multi-Utilisateurs ?
2. 29.2 Ajouter une Base de Données pour les Utilisateurs
3. 29.3 Ajouter une Fonction d'Inscription
4. 29.4 Ajouter une Fonction de Connexion
5. 29.5 Intégrer l'Authentification dans l'API
6. 29.6 Stocker les Préférences de Chaque Utilisateur
7. 29.7 Ajouter une Interface Graphique pour la Connexion
8. 29.8 Sécuriser l’Authentification avec JWT (JSON Web Token)
9. QUIZ - CHAPITRE 29
1. 30.1 Pourquoi Ajouter un Mode Recherche en Temps Réel ?
2. 30.2 Installer et Configurer une API de Recherche
3. 30.3 Écrire une Fonction de Recherche Web
4. 30.4 Intégrer la Recherche dans le Chatbot IA
5. 30.5 Ajouter la Recherche Web au Bot Telegram
6. 30.6 Ajouter la Recherche Web sur WhatsApp
7. 30.7 Ajouter une Interface Web pour Rechercher des Informations
8. 30.8 Optimiser l’Expérience Utilisateur avec un Mode "Auto-Search"
9. QUIZ - CHAPITRE 30
1. 31.1 Pourquoi Ajouter une Base de Connaissances Privée ?
2. 31.2 Installer les Dépendances pour Lire les Fichiers
3. 31.3 Ajouter une Fonction pour Lire les Documents
4. 31.4 Stocker les Documents dans une Base de Connaissances FAISS
5. 31.5 Ajouter un Mode Chatbot Basé sur les Documents Uploadés
6. 31.6 Ajouter un Formulaire d’Upload sur l’Interface Web
7. 31.7 Ajouter un Mode de Recherche sur Telegram et WhatsApp
8. QUIZ - CHAPITRE 31
1. 32.1 Pourquoi Ajouter un Mode Génération de Code ?
2. 32.2 Adapter l’IA pour Générer du Code
3. 32.3 Ajouter une Commande pour Choisir un Langage
4. 32.4 Ajouter une Commande /code sur Telegram
5. 32.5 Ajouter la Génération de Code sur WhatsApp
6. 32.6 Ajouter un Mode Génération de Code sur l’Interface Web
7. 32.7 Ajouter un Mode "Correction et Optimisation de Code"
8. QUIZ - CHAPITRE 32
1. 33.1 Pourquoi Ajouter un Mode d’Explication de Code ?
2. 33.2 Ajouter une Fonction d’Analyse et d’Explication de Code
3. 33.3 Ajouter un Mode Explication de Code sur Telegram
4. 33.4 Ajouter l’Explication de Code sur WhatsApp
5. 33.5 Ajouter un Mode Explication de Code sur l’Interface Web
6. 33.6 Ajouter un Mode "Débogage Automatique"
7. 33.7 Ajouter le Débogage sur WhatsApp
8. 33.8 Ajouter un Mode Débogage sur l’Interface Web
9. QUIZ - CHAPITRE 33
1. 34.1 Pourquoi Ajouter un Mode Pair Programming ?
2. 34.2 Installer un Éditeur de Code Interactif avec Pyodide et Streamlit
3. 34.3 Ajouter un Mode Auto-Suggestion avec l’IA
4. 34.4 Ajouter le Pair Programming en Temps Réel sur Telegram
5. 34.5 Ajouter un Mode Pair Programming sur WhatsApp
6. 34.6 Ajouter un Mode Collaboration en Temps Réel avec Firepad
7. 34.7 Tester et Déployer le Mode Pair Programming
8. QUIZ - CHAPITRE 34
1. 35.1 Pourquoi Transformer l’IA en Mentor ?
2. 35.2 Ajouter un Générateur d’Exercices de Programmation
3. 35.3 Ajouter une Fonction de Correction Automatique
4. 35.4 Ajouter un Mode IA Mentor sur Telegram
5. 35.5 Ajouter le Mode IA Mentor sur WhatsApp
6. 35.6 Ajouter une Interface Web pour Suivi de Progression
7. 35.7 Ajouter un Système de Suivi de Progression
8. QUIZ - CHAPITRE 35
1. 36.2 Ajouter un Système d’Analyse des Logs
2. 36.3 Intégrer l’Analyse de Logs dans Telegram
3. 36.4 Ajouter l’Analyse de Logs sur WhatsApp
4. 36.5 Ajouter une Interface Web pour Visualiser les Logs
5. 36.6 Ajouter une Fonction de Correction Automatique des Erreurs
6. 36.7 Ajouter la Correction de Logs dans Telegram et WhatsApp
7. QUIZ - CHAPITRE 36
1. 37.1 Pourquoi Intégrer l’IA dans un IDE ?
2. 37.2 Créer une Extension pour VS Code
3. 37.3 Ajouter un Serveur FastAPI pour Traiter les Requêtes VS Code
4. 37.4 Ajouter un Assistant IA dans Jupyter Notebook
5. 37.5 Ajouter un Mode Correction de Code en Temps Réel
6. 37.6 Tester et Déployer l’Extension VS Code
7. QUIZ - CHAPITRE 37
1. 38.1 Pourquoi Connecter l’IA à des API Externes ?
2. 38.2 Installer les Dépendances pour Faire des Requêtes API
3. 38.3 Ajouter une Fonction pour Obtenir la Météo
4. 38.4 Ajouter une Fonction pour Obtenir les Cours de la Bourse et des Cryptos
5. 38.5 Intégrer les API dans le Chatbot Telegram
6. 38.6 Intégrer les API dans le Chatbot WhatsApp
7. 38.7 Ajouter un Tableau de Bord avec Streamlit pour les API
8. 38.8 Ajouter la Capacité d’Interagir avec n’Importe Quelle API Externe
9. QUIZ - CHAPITRE 38
1. 39.1 Pourquoi Sécuriser le Chatbot ?
2. 39.2 Installer les Dépendances pour la Sécurité
3. 39.3 Ajouter une Base de Données des Utilisateurs
4. 39.4 Ajouter l’Authentification Sécurisée avec JWT
5. 39.5 Ajouter un Endpoint d’Authentification avec FastAPI
6. 39.6 Ajouter des Rôles et des Permissions avec FastAPI
7. 39.7 Ajouter OAuth2 pour les Connexions Google et GitHub
8. QUIZ - CHAPITRE 39
1. 40.1 Pourquoi Utiliser Docker et Kubernetes ?
2. 40.2 Conteneuriser l’API du Chatbot avec Docker
3. 40.3 Déployer le Chatbot sur Kubernetes
4. 40.4 Sécuriser le Chatbot avec Nginx et Traefik
5. 40.5 Configurer l’Auto-Scaling avec Kubernetes
6. QUIZ - CHAPITRE 40
1. 1.1 Installer deep-translator pour la Traduction
2. 1.2 Ajouter une Détection Automatique de la Langue
3. 1.3 Ajouter une Commande /langue pour Définir une Langue par Défaut
4. 1.4 Intégrer la Traduction dans le Chatbot Telegram
5. 1.5 Intégrer la Traduction dans WhatsApp
6. 1.6 Ajouter une Interface Web pour Changer la Langue
1. 2.1 Pourquoi Ajouter une Mémoire Contextuelle ?
2. 2.2 Installer Redis pour Gérer la Mémoire
3. 2.3 Ajouter une Fonction pour Stocker et Récupérer les Messages
4. 2.4 Intégrer la Mémoire dans le Chatbot Telegram
5. 2.5 Intégrer la Mémoire dans WhatsApp
6. 2.6 Ajouter une Option pour Effacer la Mémoire Contextuelle
1. 3.1 Pourquoi Ajouter une Analyse de Sentiment ?
2. 3.2 Installer TextBlob et VADER pour l’Analyse de Sentiment
3. 3.3 Ajouter une Fonction pour Détecter le Sentiment d’un Message
4. 3.4 Adapter les Réponses du Chatbot en Fonction du Sentiment
5. 3.5 Intégrer l’Analyse de Sentiment dans Telegram
6. 3.6 Intégrer l’Analyse de Sentiment dans WhatsApp
7. 3.7 Ajouter un Mode Visuel sur l’Interface Web
1. 4.1 Pourquoi Ajouter l’Automatisation ?
2. 4.2 Connecter le Chatbot à Zapier via Webhooks
3. 4.3 Automatiser l’Envoi d’E-mails via Zapier
4. 4.4 Ajouter un Webhook pour Google Calendar (Créer un Événement Automatiquement)
5. 4.5 Automatiser des Tâches avec RPA (Robotic Process Automation)
6. 4.6 Automatiser l’Envoi de Messages Slack
1. 5.1 Pourquoi Monétiser le Chatbot ?
2. 5.2 Créer un Compte Stripe et Obtenir une Clé API
3. 5.3 Installer Stripe dans le Projet
4. 5.4 Ajouter une API de Paiement Stripe dans le Chatbot
5. 5.5 Ajouter une Commande /premium sur Telegram pour Générer un Lien de Paiement
6. 5.6 Stocker les Abonnements des Utilisateurs
7. 5.7 Restreindre l’Accès aux Fonctionnalités Premium
1. 6.1 Pourquoi Ajouter la Recherche Web ?
2. 6.2 Obtenir une Clé API pour SerpAPI (Google Search API)
3. 6.3 Installer la Bibliothèque SerpAPI
4. 6.4 Ajouter une Fonction de Recherche Google
5. 6.5 Intégrer la Recherche Web dans Telegram
6. 6.6 Intégrer la Recherche Web dans WhatsApp
7. 6.7 Ajouter une Interface Web pour la Recherche
8. 6.8 Restreindre la Recherche aux Utilisateurs Premium
1. 7.1 Pourquoi Intégrer le Chatbot à d’Autres Plateformes ?
2. 7.2 Créer un Bot Discord
3. 7.3 Installer Discord.py pour Gérer le Bot
4. 7.4 Développer un Chatbot Discord
5. 7.5 Créer une Application Slack
6. 7.6 Installer la Bibliothèque Slack SDK
7. 7.7 Développer un Chatbot Slack
8. 7.8 Créer un Bot Microsoft Teams
9. 7.9 Installer microsoftbotframework pour l’Intégration Teams
10. 7.10 Développer un Chatbot Microsoft Teams
1. 8.1 Pourquoi Créer une API Publique ?
2. 8.2 Installer FastAPI pour Développer l’API
3. 8.3 Tester l’API avec Postman ou cURL
4. 8.4 Ajouter une Documentation Automatique de l’API
5. 8.5 Ajouter une Interface Web pour Générer des Clés API
6. 8.6 Déployer l’API sur un Serveur Cloud (AWS, GCP, Azure)
1. 9.1 Pourquoi Créer une Application Mobile ?
2. 9.2 Installer React Native
3. 9.3 Développer l’Interface de l’Application Mobile
4. 9.4 Ajouter la Recherche Google dans l’Application
5. 9.5 Ajouter une Authentification des Utilisateurs
1. 10.1 Pourquoi Ajouter un Mode Vocal ?
2. 10.2 Installer la Bibliothèque react-native-voice
3. 10.3 Ajouter un Bouton de Reconnaissance Vocale
4. 10.4 Installer react-native-tts pour Lire les Réponses
5. 10.5 Ajouter une Fonction pour Lire les Réponses du Chatbot
6. 10.6 Ajouter une Connexion avec l’API du Chatbot
7. 10.7 Installer SpeechRecognition et gTTS sur le Backend
8. 10.8 Création de l’Endpoint /speech-to-text pour la Reconnaissance Vocale
9. 10.9 Création de l’Endpoint /text-to-speech pour la Synthèse Vocale
1. 11.1 Pourquoi Transformer le Chatbot en Assistant Personnel ?
2. 11.2 Installer APScheduler pour Planifier des Tâches
3. 11.3 Créer un Système de Rappels Automatisés
4. 11.4 Ajouter une Commande /rappel pour Programmer un Rappel sur Telegram
5. 11.5 Intégrer les Rappels dans WhatsApp
6. 11.6 Intégrer Google Calendar pour Synchroniser les Événements
7. 11.7 Ajouter les Notifications Push sur Mobile
1. 12.1 Pourquoi Ajouter une Base de Connaissances ?
2. 12.2 Installer FAISS pour l’Indexation de Documents
3. 12.3 Créer une Base de Connaissances avec des Documents
4. 12.4 Ajouter la Recherche RAG dans l’API
5. 12.5 Ajouter la Recherche Intelligente dans Telegram
6. 12.6 Permettre au Chatbot d’Apprendre des Conversations
7. 12.7 Stocker les Questions Fréquentes (FAQ)
1. 13.1 Préparer l’Environnement React
2. 13.2 Créer le Composant Chat.js pour le Chatbot RAG
3. 13.3 Connecter le Composant Chat dans App.js
4. 13.4 Styliser l’Interface Web du Chatbot
5. 13.5 Déployer l’Application Web du Chatbot RAG
6. 13.6 Sécuriser l’Application Web avec JWT (JSON Web Token)
7. 13.7 Déployer l’Application React et l’API RAG en Production

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Chapitre 1 - Introduction aux LLMs

Chapitre 2 - Installation des outils et mise en place de l’environnement

Chapitre 3 - Collecte et Préparation des Données

Chapitre 4 - Construire son propre modèle LLM de A à Z

Chapitre 5 - Ajouter l'Attention et améliorer la performance

Chapitre 6 - Fine-tuning d’un LLM pré-entraîné sur nos propres données

Chapitre 7 - Optimiser et Déployer un LLM Fine-Tuné

Chapitre 8 - Ajouter des Fonctionnalités Avancées à notre LLM

Chapitre 9 - Ajouter des Capacités Multimodales (Texte + Image + Audio)

Chapitre 10 - Rendre le Modèle Plus Intelligent avec RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Chapitre 11 - Créer une Interface Web pour Tester le LLM avec Streamlit

Chapitre 12 - Ajouter une Mémoire Longue Durée avec une Base de Données

Chapitre 13 - Ajouter le Support Multilingue et Améliorer la Vitesse avec LLaMA et Quantization

Chapitre 14 - Personnalisation Avancée du Modèle avec Fine-Tuning et Prompt Engineering

Chapitre 15 - Construire un Assistant IA Vocal et Visuel (Speech-to-Text + Vision AI)

Chapitre 16 - Créer une Interface Graphique avec Streamlit pour Tester l’Assistant IA

Chapitre 17 : Connecter l’Assistant IA à un Bot Telegram et WhatsApp

Chapitre 18 - Ajouter une Mémoire Persistante avec MongoDB pour Sauvegarder les Conversations

Chapitre 19 - Déployer le Bot avec Docker et Kubernetes pour Supporter des Milliers d’Utilisateurs

Chapitre 20 - Sécuriser l’Assistant IA et Optimiser les Performances pour un Déploiement en Production

Chapitre 21 - Fusionner LLM et Recherche Documentaire avec RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Chapitre 22 - Ajouter une Interface Web avec Streamlit pour Interagir avec le RAG

Chapitre 23 - Connecter le RAG à un Bot Telegram et WhatsApp

Chapitre 24 - Rendre l’IA Capable de se Souvenir des Conversations Précédentes avec ChromaDB

Chapitre 25 - Permettre aux Utilisateurs de Personnaliser le Style et le Ton des Réponses

Chapitre 26 - Créer un Tableau de Bord avec Streamlit pour Gérer le Chatbot

Chapitre 27 : Permettre au Chatbot de Parler avec Text-to-Speech (TTS)

Chapitre 28 - Permettre aux Utilisateurs de Créer des Personnalités IA Personnalisées

Chapitre 29 - Permettre à Plusieurs Utilisateurs d'Avoir Leur Propre Assistant IA

Chapitre 30 - Permettre au Chatbot de Chercher des Informations en Temps Réel

Chapitre 31 - Permettre aux Utilisateurs d’Uploader des Documents pour un Chatbot Personnel

Chapitre 32 - Ajouter un Mode de Génération de Code IA Basé sur les Requêtes des Utilisateurs

Chapitre 33 - Permettre à l’IA d’Expliquer du Code Ligne par Ligne

Chapitre 34 - Permettre à l’IA de Coder en Direct avec les Utilisateurs (Pair Programming)

Chapitre 35 - Transformer l’IA en Professeur de Programmation (IA Mentor)

Chapitre 36 - Permettre à l’IA de Lire et Analyser des Logs d’Exécution (Debugging Avancé)

Chapitre 37 - Créer une Extension VS Code et un Assistant IA pour Jupyter

Chapitre 38 - Permettre au Chatbot d’Envoyer des Requêtes API et d’Analyser les Réponses

Chapitre 39 : Ajouter un Mode Sécurisé avec JWT et OAuth2

Chapitre 40 - Héberger le Chatbot en Production avec Docker et Kubernetes

Bonus 1 : Ajouter la Capacité Multilingue avec Traduction Automatique

Bonus 2 : Ajouter une Mémoire Contextuelle pour un Mode Conversationnel

Bonus 3 : Ajouter une Analyse de Sentiment pour Adapter les Réponses

Bonus 4 : Ajouter des Fonctionnalités d’Automatisation (Zapier, Webhooks, RPA)

Bonus 5 : Monétiser le Chatbot avec un Modèle Freemium et Stripe

Bonus 6 : Ajouter un Mode Recherche Web pour Réponses en Temps Réel

Bonus 7 : Intégrer le Chatbot avec Discord, Slack et Microsoft Teams

Bonus 8 : Ajouter une API Publique pour Permettre à d’Autres Services d’Utiliser le Chatbot

Bonus 9 : Créer une Interface Mobile avec React Native ou Flutter

Bonus 10 : Ajouter un Mode Vocal avec Speech-to-Text et Text-to-Speech

Bonus 11 : Ajouter un Mode "Assistant Personnel" avec Notifications et Rappels

Bonus 12 : Ajouter une Base de Connaissances avec GPT et RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Bonus 13 : Créer un site web interactif avec une interface de chatbot connectée à RAG

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