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 LSTM (Long Short-Term Memory) sont une architecture particulière de réseaux de neurones récurrents introduite en 1997. Leur conception visait à résoudre le problème majeur du vanishing gradient rencontré dans les RNN classiques qui limitaient l’apprentissage des dépendances à long terme. Les LSTM se distinguent par l’ajout d’un mécanisme de mémoire interne et de portes de contrôle (oubli, entrée, sortie) permettant de réguler le flux d’information et mémoriser des séquences longues.

Par Mohamed CHINY

Publié le 07/03/2026

Le marketing d’influence est devenu en quelques années un pilier incontournable des stratégies digitales. Les marques, grandes ou petites, savent désormais qu’un message relayé par une voix crédible peut avoir plus d’impact qu’une campagne publicitaire classique. Pourtant, un dilemme persiste: faut-il miser sur les macro-influenceurs, figures médiatiques suivies par des centaines de milliers de personnes, ou sur les micro-influenceurs, profils plus modestes mais dotés d’une communauté fidèle et engagée? Ce choix n’est pas anodin car il conditionne la nature de...