Ce cours explore les architectures et algorithmes du Machine Learning, considérés comme le noyau de l’intelligence artificielle moderne. À travers des exemples concrets, il présente les principaux types d’apprentissage, les méthodes emblématiques et les étapes clés du pipeline de développement d’un modèle. Les bases en statistiques et en probabilité sont simplifiés afin de mieux comprendre les mécanismes d’entraînement et d’évaluation. Enfin, des outils incontournables tels que NumPy, Pandas et scikit-learn intégrés au langage Python, servent à illustrer la mise en œuvre pratique et l’expérimentation des modèles.

Les RNN (Recurrent Neural Networks) sont des réseaux de neurones spécialisés dans le traitement des données séquentielles, capables de prendre en compte l’ordre et la dépendance temporelle entre les éléments d’une séquence. Leur fonctionnement repose sur l’état caché qui agit comme une mémoire dynamique reliant le passé au présent. Grâce à cette structure, ils trouvent des applications variées comme le traitement du langage naturel (NLP), la reconnaissance vocale ou la prédiction de séries temporelles.

Par Mohamed CHINY

Publié le 25/02/2026

Dans un monde où l’attention des internautes est de plus en plus volatile, la vitesse de chargement d’un site est devenue un critère essentiel pour l’expérience utilisateur et le référencement SEO. Un site lent se traduit par un taux de rebond élevé, une baisse des conversions et un mauvais positionnement dans les moteurs de recherche. Pour éviter ces écueils, il est indispensable d’intégrer des techniques éprouvées d’optimisation à savoir, le lazy loading, qui permet de ne charger que les ressources visibles...