Apprendre les outils du développement IA, un sujet à la fois.

Ce site rassemble les technologies que je découvre en cours de DevIA.
Pour chacune : à quoi elle sert, un exemple concret, et un guide pas à pas pour l'installer et l'essayer.

Sujets disponibles

Chaque fiche suit la même structure : présentation, cas d'usage, installation et exemple à copier-coller.

IDE

Environnement

Web & API

Outils & Tests

MLOps

Messagerie & tâches

Logs

Monitoring

Scraping

Données

SQ

SQLite

Une base de données SQL dans un seul fichier — sans serveur, sans configuration.

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Pg

PostgreSQL

La base de données relationnelle open-source de référence. Le choix par défaut dès qu'on dépasse SQLite.

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DB

SQLAlchemy

Parler à une base de données SQL avec des objets Python plutôt que du SQL brut.

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Sb

Supabase

Un backend complet prêt à l'emploi : Postgres, auth, API REST, stockage, temps réel.

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Pd

pandas

Manipuler des données tabulaires en Python : charger, filtrer, grouper, agréger.

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Sp

PySpark

L'API Python d'Apache Spark : pandas-like, mais distribué sur un cluster pour traiter des téraoctets.

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Po

Polars

Une alternative à pandas écrite en Rust : multi-threadée, mode lazy, beaucoup plus rapide sur les gros fichiers.

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Mp

matplotlib

La bibliothèque de visualisation historique de Python : courbes, histogrammes, scatter, base de tout l'écosystème de viz.

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Np

NumPy

La brique fondamentale du calcul scientifique en Python : tableaux multidim, opérations vectorisées, algèbre linéaire.

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Dd

DuckDB

Le « SQLite de l'analytique » : base SQL embarquée, ultra-rapide sur les agrégations, lit Parquet et CSV directement.

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Mo

MongoDB

La base NoSQL « document » la plus connue : stocke du JSON sans schéma figé, utile quand les enregistrements sont hétérogènes.

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Stockage

Modèles IA

Documentation

Retours d'expérience