{"id":4287,"date":"2025-08-01T11:40:00","date_gmt":"2025-08-01T10:40:00","guid":{"rendered":"https:\/\/apoioaempresas.pt\/carnet-dia-savez-vous-ce-que-cest-et-comment-lutiliser\/"},"modified":"2025-08-01T11:40:00","modified_gmt":"2025-08-01T10:40:00","slug":"carnet-dia-savez-vous-ce-que-cest-et-comment-lutiliser","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/apoioaempresas.pt\/fr\/carnet-dia-savez-vous-ce-que-cest-et-comment-lutiliser\/","title":{"rendered":"Carnet d’IA : savez-vous ce que c’est et comment l’utiliser ?"},"content":{"rendered":"\n

\u00c0 l’\u00e8re de l’intelligence artificielle (IA) et de la science des donn\u00e9es, la fa\u00e7on dont les sp\u00e9cialistes travaillent a profond\u00e9ment chang\u00e9. Les environnements de programmation complexes ont \u00e9volu\u00e9 vers des outils qui rassemblent dans un m\u00eame espace du texte explicatif, du code ex\u00e9cutable et des visualisations de donn\u00e9es. C’est dans ce contexte que le concept largement r\u00e9pandu de Notebook AI<\/em> gagne en pertinence. <\/p>\n\n\n\n

Un AI Notebook n’est pas un logiciel <\/em>autonome, mais un format d’environnement de d\u00e9veloppement interactif, dont les exemples les plus connus sont Jupyter Notebook <\/a>et Google Colab<\/a>. Son utilit\u00e9 pratique est \u00e9norme, car il permet aux scientifiques des donn\u00e9es, aux ing\u00e9nieurs en apprentissage automatique<\/em> et aux analystes de partager leur raisonnement, les m\u00e9thodes appliqu\u00e9es et les r\u00e9sultats obtenus, garantissant ainsi la transparence et la reproductibilit\u00e9 de leur travail. <\/p>\n\n\n\n

Cet article vise \u00e0 d\u00e9mystifier le concept, \u00e0 expliquer les outils les plus couramment utilis\u00e9s et \u00e0 fournir un guide pratique sur la mani\u00e8re d’utiliser un carnet de notes pour la science des donn\u00e9es et les projets d’IA, en remplissant sa double fonction : \u00eatre un carnet de notes de laboratoire num\u00e9rique et une puissante plateforme de communication.<\/a><\/p>\n\n\n\n

Qu’est-ce que c’est et pourquoi est-ce crucial pour l’IA ?<\/h2>\n\n\n\n

Tout d’abord, le terme Notebook AI fait r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 une application web<\/em> qui vous permet de cr\u00e9er et de partager des documents contenant du code actif, des \u00e9quations, des visualisations et du texte narratif. Ces documents, souvent stock\u00e9s avec l’extension .ipynb (Interactive Python Notebook), constituent l’\u00e9pine dorsale d’innombrables projets mondiaux d’IA et de science des donn\u00e9es<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

Sa nature interactive est en fin de compte ce qui le rend crucial. Contrairement aux fichiers de code traditionnels (.py<\/em>), dans lesquels vous devez ex\u00e9cuter l’int\u00e9gralit\u00e9 du script<\/em> pour voir le r\u00e9sultat, un bloc-notes<\/em> est divis\u00e9 en cellules. Vous pouvez, par exemple, ex\u00e9cuter une seule cellule \u00e0 la fois, ce qui permet une exp\u00e9rimentation incr\u00e9mentale et un d\u00e9bogage beaucoup plus efficace. <\/p>\n\n\n\n

La pertinence dans la pratique :<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
    \n
  1. Exploration des donn\u00e9es :<\/strong> permet de charger et de visualiser les donn\u00e9es \u00e9tape par \u00e9tape. Les analystes peuvent ensuite nettoyer, transformer et tracer des ensembles de donn\u00e9es<\/em> pour d\u00e9couvrir des mod\u00e8les avant d’\u00e9crire le code final du mod\u00e8le. <\/li>\n\n\n\n
  2. D\u00e9veloppement de mod\u00e8les d’IA :<\/strong> id\u00e9al pour la formation it\u00e9rative de mod\u00e8les d’apprentissage automatique<\/em>. Ainsi, le scientifique peut ajuster les param\u00e8tres dans une cellule et ex\u00e9cuter la formation dans la cellule suivante, en comparant rapidement les performances. <\/li>\n\n\n\n
  3. Communication scientifique :<\/strong> sert de rapport de laboratoire complet. Ainsi, n’importe qui peut suivre la m\u00e9thodologie, ex\u00e9cuter le code et obtenir les m\u00eames r\u00e9sultats, ce qui am\u00e9liore la reproductibilit\u00e9 scientifique<\/strong>. <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    En bref, un carnet de notes d’IA<\/strong> constitue un pont essentiel entre la th\u00e9orie (code) et la pratique (r\u00e9sultats), facilitant ainsi le flux de travail du scientifique des donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

    L’histoire de Notebook AI : de l’id\u00e9e \u00e0 la r\u00e9alit\u00e9 interactive<\/h2>\n\n\n\n

    La gen\u00e8se du bloc-notes<\/em> interactif moderne remonte au projet IPython<\/strong> (Interactive Python), cr\u00e9\u00e9 par Fernando P\u00e9rez en 2001. L’intention initiale \u00e9tait de fournir un shell<\/em> (interface de ligne de commande) plus puissant et interactif pour Python, ax\u00e9 sur l’informatique scientifique. <\/p>\n\n\n\n

    En 2011, le concept a \u00e9volu\u00e9 avec la cr\u00e9ation de IPython Notebook<\/strong>, qui combinait l’ex\u00e9cution de code Python avec une interface web<\/em> bas\u00e9e sur une cellule. Cependant, le v\u00e9ritable bond en avant a eu lieu en 2014, lorsque le projet s’est \u00e9largi pour prendre en charge d’autres langages que Python (comme R, Julia, entre autres) et a \u00e9t\u00e9 rebaptis\u00e9 Project Jupyter<\/strong>, un acronyme repr\u00e9sentant les trois langages principaux : Julia<\/strong>, Python<\/strong>et R.<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

    Son adoption par les g\u00e9ants de la technologie et les plateformes d’apprentissage en ligne<\/em> (telles que Coursera ou edX) a donc consolid\u00e9 sa position en tant qu’\u00e9talon-or de l’informatique interactive, culminant dans le d\u00e9veloppement de variantes telles que JupyterLab<\/strong> (une \u00e9volution plus compl\u00e8te de l’environnement du bloc-notes<\/em>) et Google Collaboratory<\/strong> (Colab).<\/p>\n\n\n\n

    \u00c9volution du concept IPC (Interactive Programming Concept) :<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

    L’id\u00e9e de l’informatique interactive n’est pas nouvelle, mais Jupyter<\/strong> l’a d\u00e9velopp\u00e9e en int\u00e9grant les \u00e9l\u00e9ments cl\u00e9s :<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • Noyau :<\/strong> le moteur qui ex\u00e9cute le code dans la langue s\u00e9lectionn\u00e9e.<\/li>\n\n\n\n
    • Interface web :<\/strong> permet une \u00e9dition conviviale et multiplateforme<\/em> (fonctionne sur n’importe quel syst\u00e8me d’exploitation via un navigateur<\/em>).<\/li>\n\n\n\n
    • Format de fichier standardis\u00e9 :<\/strong> le fichier .ipynb<\/code> est bas\u00e9 sur JSON, ce qui facilite le contr\u00f4le et le partage des versions sur des plateformes telles que GitHub.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      Cet historique montre que l’outil est n\u00e9 de la n\u00e9cessit\u00e9 de rendre la programmation scientifique plus accessible, transparente et collaborative.<\/p>\n\n\n\n

      Les outils les plus utilis\u00e9s : Jupyter vs. Colab et autres options<\/h2>\n\n\n\n

      Lorsque l’on parle de Notebook AI<\/strong>, le lecteur est in\u00e9vitablement confront\u00e9 \u00e0 deux plateformes principales : Jupyter Notebook<\/strong> (ou JupyterLab) et Google Collaboratory<\/strong> (Colab). Le choix entre ces deux plateformes d\u00e9pend des besoins du projet, notamment en termes de mat\u00e9riel<\/em> (GPU\/CPU) et de collaboration. <\/p>\n\n\n\n

      Fonctionnalit\u00e9s<\/td>Jupyter Notebook (ou JupyterLab)<\/td>Google Collaboratory (Colab)<\/td><\/tr><\/thead>
      Acc\u00e8s\/Ex\u00e9cution<\/strong><\/td>Local<\/strong> (install\u00e9 sur l’ordinateur de l’utilisateur)<\/td>En nuage<\/strong> (ex\u00e9cut\u00e9 sur les serveurs de Google)<\/td><\/tr>
      Ressources mat\u00e9rielles<\/strong><\/td>Utilise le CPU, la RAM et le GPU de la machine locale.<\/strong><\/td>Offre un acc\u00e8s gratuit<\/strong> (limit\u00e9) ou payant (Colab Pro) aux GPU et TPU.<\/td><\/tr>
      Collaboration<\/strong><\/td>Faible en mode natif ; n\u00e9cessite des outils de partage tels que GitHub\/Git.<\/td>\u00c9lev\u00e9e<\/strong> (similaire \u00e0 Google Docs) ; permet l’\u00e9dition en temps r\u00e9el.<\/td><\/tr>
      D\u00e9pendances<\/strong><\/td>L’utilisateur est responsable de l’installation de toutes les biblioth\u00e8ques et de la gestion de l’environnement.<\/td>Pr\u00e9-configur\u00e9 avec les biblioth\u00e8ques de science des donn\u00e9es les plus courantes.<\/td><\/tr>
      Personnalisation<\/strong><\/td>Maximum<\/strong> (contr\u00f4le total de l’environnement et du noyau<\/em>).<\/td>Limit\u00e9e par les r\u00e8gles et param\u00e8tres de Google.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

      Jupyter Notebook : L’\u00e9talon-or de la localisation<\/h3>\n\n\n\n

      Jupyter Notebook<\/strong> (et sa version plus avanc\u00e9e, JupyterLab) est l’outil de choix pour les projets locaux ou dans les environnements professionnels priv\u00e9s. Il offre un contr\u00f4le total<\/strong> sur l’environnement, ce qui est essentiel pour les projets complexes qui n\u00e9cessitent un mat\u00e9riel<\/em> sp\u00e9cifique ou des versions exactes de biblioth\u00e8ques. Il est le plus souvent utilis\u00e9 pour le prototypage et le d\u00e9veloppement initial de mod\u00e8les d’apprentissage automatique<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

      Google Colab : la puissance du nuage gratuit<\/h3>\n\n\n\n

      Google Collaboratory<\/strong> (ou simplement Colab) est devenu extr\u00eamement populaire pour deux raisons : la facilit\u00e9 de collaboration<\/strong> et l’acc\u00e8s gratuit<\/strong> aux GPU et TPU (acc\u00e9l\u00e9rateurs mat\u00e9riels essentiels pour l’entra\u00eenement des mod\u00e8les de Deep Learning<\/em>). En tant que telle, cette plateforme est id\u00e9ale pour les \u00e9tudiants, les ind\u00e9pendants<\/em> et les petites \u00e9quipes qui n’ont pas acc\u00e8s \u00e0 du mat\u00e9riel<\/em> informatique avanc\u00e9, ou pour partager des d\u00e9monstrations rapides. <\/p>\n\n\n\n

      Autres options pertinentes :<\/strong><\/p>\n\n\n\n

        \n
      • Kaggle Notebooks :<\/strong> Similaire \u00e0 Colab, ax\u00e9 sur les concours de science des donn\u00e9es<\/em> et le partage de code.<\/li>\n\n\n\n
      • Azure Notebooks\/Amazon SageMaker Notebooks :<\/strong> Solutions cloud<\/em> int\u00e9gr\u00e9es pour les projets d’IA \u00e0 l’\u00e9chelle de l’entreprise.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        Comment utiliser un carnet d’IA dans la pratique<\/h2>\n\n\n\n

        L’utilisation d’un carnet d’IA<\/strong> suit une logique simple mais puissante. Si vous d\u00e9butez, il est donc essentiel de comprendre sa structure modulaire \u00e0 base de cellules. <\/p>\n\n\n\n

        Installation et premier contact<\/h3>\n\n\n\n

        Pour commencer \u00e0 utiliser Jupyter Notebook sur votre ordinateur local, nous vous recommandons vivement d’utiliser Anaconda<\/strong>, une distribution gratuite qui inclut Python et la plupart des biblioth\u00e8ques de science des donn\u00e9es<\/em> (telles que NumPy, Pandas et Scikit-learn), ce qui facilite la gestion de l’environnement.<\/p>\n\n\n\n

          \n
        1. Installation d’Anaconda :<\/strong> t\u00e9l\u00e9chargez et installez la version appropri\u00e9e \u00e0 votre syst\u00e8me d’exploitation.<\/li>\n\n\n\n
        2. D\u00e9marrez Jupyter :<\/strong> Ouvrez la ligne de commande (terminal) et tapez jupyter notebook<\/code>. Le navigateur<\/em> par d\u00e9faut ouvrira un nouvel onglet<\/em> avec le tableau de bord<\/em> Jupyter. <\/li>\n\n\n\n
        3. Cr\u00e9ez un nouveau carnet de notes :<\/strong> Sur le tableau de bord<\/em>, cliquez sur Nouveau<\/em> et s\u00e9lectionnez Python 3<\/em> (ou le noyau<\/em> que vous avez install\u00e9).<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

          Pour Google Colab<\/strong>, aucune installation n’est n\u00e9cessaire : il vous suffit de vous rendre sur colab.research.google.com<\/code> et de vous connecter avec votre compte Google.<\/p>\n\n\n\n

          Les 3 \u00e9tapes essentielles : code, texte et visualisation<\/h3>\n\n\n\n

          Tout d’abord, un carnet de notes<\/em> est construit \u00e0 partir de deux types de cellules principales : Code<\/strong> et Markdown<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

            \n
          1. Cellules de texte (Markdown) :<\/strong> elles sont utilis\u00e9es pour la documentation. Utilisez-les pour \u00e9crire des titres, des descriptions, expliquer votre raisonnement, \u00e9num\u00e9rer des sources et commenter les r\u00e9sultats. Le format Markdown<\/strong> vous permet de cr\u00e9er des sous-titres (\u00e0 l’aide de #), des listes (*) et de formater le texte (gras, italique). <\/li>\n\n\n\n
          2. Cellules de code :<\/strong> c’est ici que le code Python (ou d’un autre langage) est \u00e9crit et ex\u00e9cut\u00e9.\n
              \n
            • Exemple pratique (IA\/Science des donn\u00e9es):<\/strong>Python# C\u00e9lula 1: Importar bibliotecas import pandas as pd # Para manipula\u00e7\u00e3o de dados import matplotlib.pyplot as plt # Para visualiza\u00e7\u00e3o # C\u00e9lula 2: Carregar e explorar dados dados = pd.read_csv('dataset_exemplo.csv') print(dados.head()) # Apresenta as primeiras 5 linhas # C\u00e9lula 3: Visualiza\u00e7\u00e3o dos dados plt.figure(figsize=(10, 6)) dados['coluna_alvo'].hist(bins=20) plt.title('Distribui\u00e7\u00e3o da Vari\u00e1vel Alvo') plt.show()<\/code><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n
            • Visualisation :<\/strong> le r\u00e9sultat de l’ex\u00e9cution (tel que le r\u00e9sultat print<\/code> ou le graphique plt.show()<\/code>) appara\u00eet imm\u00e9diatement sous la cellule de code, cr\u00e9ant ainsi un flux coh\u00e9rent de code -> r\u00e9sultat -> documentation.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

              Cette approche progressive permet \u00e0 l’utilisateur de se concentrer sur de petites t\u00e2ches \u00e0 la fois (telles que le nettoyage d’une colonne, l’entra\u00eenement d’un mod\u00e8le ou l’\u00e9valuation d’une mesure), ce qui facilite la d\u00e9tection et la correction des erreurs.<\/p>\n\n\n\n

              Avantages et d\u00e9fis de l’IA sur ordinateur portable dans le domaine de la science des donn\u00e9es<\/h2>\n\n\n\n

              La popularit\u00e9 de l’IA sur ordinateur portable<\/strong> n’est pas une co\u00efncidence. Toutefois, il est important d’adopter un point de vue critique et de reconna\u00eetre ses limites, en particulier lorsqu’il s’agit de faire passer le projet d’une phase de prototypage \u00e0 un environnement deproduction<\/em>. <\/p>\n\n\n\n

              Avantages de la science des donn\u00e9es (Mythes et v\u00e9rit\u00e9s)<\/h3>\n\n\n\n
              Avantage<\/td>Description pratique<\/td><\/tr><\/thead>
              Reproductibilit\u00e9<\/strong><\/td>Permet d’ex\u00e9cuter le code dans le m\u00eame ordre que celui dans lequel il a \u00e9t\u00e9 \u00e9crit, en s’assurant que le coll\u00e8gue ou le r\u00e9viseur obtienne exactement les m\u00eames r\u00e9sultats. VRAI.<\/strong><\/td><\/tr>
              Acc\u00e8s au mat\u00e9riel<\/strong><\/td>Des plateformes comme Colab offrent un acc\u00e8s gratuit (limit\u00e9) aux GPU, d\u00e9mocratisant ainsi le d\u00e9veloppement de mod\u00e8les complexes de Deep Learning<\/strong>. V\u00c9RIT\u00c9.<\/strong><\/td><\/tr>
              Exploration agile<\/strong><\/td>L’ex\u00e9cution par cellule permet au scientifique de tester rapidement des hypoth\u00e8ses sans avoir \u00e0 r\u00e9ex\u00e9cuter l’ensemble du programme.<\/td><\/tr>
              Communication coh\u00e9rente<\/strong><\/td>Il int\u00e8gre la narration<\/strong>, le code<\/strong> et les r\u00e9sultats<\/strong> dans un seul fichier, ce qui en fait un excellent moyen de partager les connaissances.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

              L’avenir de l’informatique interactive et de l’IA<\/h2>\n\n\n\n

              L’avenir de Notebook AI<\/strong> est donc ax\u00e9 sur la r\u00e9solution de ses limites actuelles, \u00e0 savoir le versionnage, la modularit\u00e9 et l’int\u00e9gration dans les flux de travail MLOps (Machine Learning Operations).<\/p>\n\n\n\n

              Tendances actuelles de l’IA des ordinateurs portables :<\/h3>\n\n\n\n
                \n
              1. Les carnets de notes en tant que pipelines :<\/strong> Des outils tels que JupyterLab<\/strong> et des services en nuage<\/em> permettent de programmer et d’ex\u00e9cuter automatiquement des carnets de notes<\/em> dans le cadre d’un traitement de<\/em> donn\u00e9es et d’une formation de mod\u00e8les.<\/li>\n\n\n\n
              2. Int\u00e9gration avec l’IA g\u00e9n\u00e9rative :<\/strong> la capacit\u00e9 des carnets<\/em> \u00e0 s’int\u00e9grer avec des outils d’IA g\u00e9n\u00e9rative<\/strong> (tels que GitHub Copilot ou les plugins<\/em> ChatGPT) est de plus en plus grande. Ces outils aident l’utilisateur \u00e0 \u00e9crire du code, \u00e0 expliquer le code et m\u00eame \u00e0 corriger les erreurs dans la cellule de code, ce qui acc\u00e9l\u00e8re le d\u00e9veloppement. <\/li>\n\n\n\n
              3. \u00c9volution de JupyterLab :<\/strong> JupyterLab<\/strong> remplace le Notebook<\/em> classique, offrant une interface plus compl\u00e8te (avec terminal, \u00e9diteur de fichiers et environnement modulaire) qui s’apparente davantage \u00e0 un IDE(environnement de d\u00e9veloppement int\u00e9gr\u00e9<\/em>), tout en conservant des capacit\u00e9s interactives.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

                La tendance est que le Notebook AI<\/strong> cesse d’\u00eatre un simple carnet num\u00e9rique et devienne une plateforme plus robuste capable d’int\u00e9grer le d\u00e9veloppement, la documentation et la mise en \u0153uvre de mod\u00e8les d’intelligence artificielle.<\/p>\n\n\n\n

                Questions fr\u00e9quemment pos\u00e9es sur les ordinateurs portables d’IA<\/h2>\n\n\n\n

                Qu’est-ce qu’un noyau dans un cahier d’IA (Featured Snippet) ? <\/h4>\n\n\n\n

                Le noyau<\/strong> est le moteur de calcul qui ex\u00e9cute le code \u00e9crit dans les cellules du carnet<\/em>. Le noyau<\/em> le plus courant est IPython<\/strong> (pour Python), mais il existe des noyaux<\/em> pour des dizaines d’autres langages, tels que R et Julia. Lorsqu’une cellule est ex\u00e9cut\u00e9e, le noyau<\/em> la traite et renvoie le r\u00e9sultat. <\/p>\n\n\n\n

                Quelle est la principale diff\u00e9rence entre Jupyter Notebook et Google Colab ?<\/h4>\n\n\n\n

                La principale diff\u00e9rence r\u00e9side dans le lieu d’ex\u00e9cution<\/strong>: Jupyter Notebook<\/strong> ex\u00e9cute le code sur votre ordinateur local et utilise votre mat\u00e9riel<\/em>, tandis que Google Colab<\/strong> ex\u00e9cute le code sur les serveurs de Google(cloud)<\/em>, offrant ainsi un acc\u00e8s facile aux GPU.<\/p>\n\n\n\n

                Est-il possible d’utiliser un cahier d’IA pour cr\u00e9er une application web ?<\/h4>\n\n\n\n

                Pas directement. Notebook AI<\/strong> est cependant un outil d’exploration, de prototypage et d’analyse. Pour cr\u00e9er une application web<\/em> qui utilise un mod\u00e8le d’IA d\u00e9velopp\u00e9 dans le notebook<\/em>, le code final du mod\u00e8le doit \u00eatre extrait et remani\u00e9 pour \u00eatre int\u00e9gr\u00e9 dans un autre framework<\/em> (tel que Flask ou Django). <\/p>\n\n\n\n

                Puis-je utiliser les carnets d’IA avec des langages autres que Python ?<\/h4>\n\n\n\n

                Oui, le projet Jupyter<\/strong> (qui a donn\u00e9 son nom au format) prend en charge plusieurs langues gr\u00e2ce \u00e0 diff\u00e9rents noyaux<\/em>. Outre Python, les carnets de notes<\/em> dot\u00e9s de noyaux<\/em> pour R<\/strong> (utilis\u00e9 dans les statistiques) et Julia<\/strong> (utilis\u00e9 dans le calcul scientifique \u00e0 haute performance) sont tr\u00e8s populaires. <\/p>\n\n\n\n

                Notebook AI : Ma\u00eetriser l’outil essentiel<\/h3>\n\n\n\n

                Notebook AI<\/strong> est, en fait, l’outil le plus essentiel dans la trousse de<\/em> tout professionnel de la science des donn\u00e9es et de l’intelligence artificielle. En combinant le code, la visualisation et la narration dans un format transparent et interactif, il a transform\u00e9 la fa\u00e7on dont les projets sont d\u00e9velopp\u00e9s et communiqu\u00e9s. <\/p>\n\n\n\n

                En bref : que vous optiez pour la flexibilit\u00e9 locale de Jupyter Notebook\/JupyterLab<\/strong> ou pour la puissance en nuage<\/em> de Google Colab<\/strong>, la ma\u00eetrise du concept d’informatique interactive est la premi\u00e8re \u00e9tape vers le d\u00e9veloppement de mod\u00e8les d’IA d’une mani\u00e8re efficace, collaborative et reproductible. Bien qu’elle pr\u00e9sente des d\u00e9fis dans les environnements de production, sa fonction de laboratoire pour l’exp\u00e9rimentation et la narration de<\/em> donn\u00e9es est irrempla\u00e7able. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

                \u00c0 l’\u00e8re de l’intelligence artificielle (IA) et de la science des donn\u00e9es, la fa\u00e7on dont les sp\u00e9cialistes travaillent a consid\u00e9rablement \u00e9volu\u00e9. Des environnements de programmation complexes, nous sommes pass\u00e9s \u00e0 des outils qui combinent texte explicatif, code ex\u00e9cutable et visualisation de donn\u00e9es en un seul endroit. C’est dans ce contexte que l’expression populaire \u00ab\u00a0Notebook AI\u00a0\u00bb est apparue. <\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":4057,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[90,72],"tags":[],"class_list":["post-4287","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-marketing-numerique","category-technologie","category-90","category-72","description-off"],"yoast_head":"\nCarnet d'IA : savez-vous ce que c'est et comment l'utiliser ?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Notebook AI : int\u00e9gration de texte, de code et de visualisation de donn\u00e9es qui red\u00e9finit la fa\u00e7on dont nous travaillons \u00e0 l'\u00e8re de l'intelligence artificielle.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" 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