Generative AI Guide

Source: https://github.com/aishwaryanr/awesome-generative-ai-guide at f0185981c19f
License: MIT
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This edition is an AI-assisted translation.

:star: :bookmark: awesome-generative-ai-guide

L’IA générative évolue rapidement. Ce dépôt rassemble des recherches, des cours, des ressources d’entretien, des notebooks et bien plus encore, organisés autour d’une question : que souhaitez-vous faire ?

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Que souhaitez-vous faire ?

Choisissez le parcours qui vous convient. Chaque itinéraire propose une progression de 101 à 301.

• 🧑‍💻 Je veux utiliser l’IA dans mon travail → Use AI
• 🏗️ Je veux créer des systèmes d’IA → Build AI
• 🔬 Je veux comprendre la recherche → Understand AI
• 💬 Je prépare un entretien → Interview Prep hub
• 📚 Je veux parcourir tous les cours gratuits → All free courses, by topic
• 📺 Je préfère regarder → Video transcripts and resources

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Matrice des parcours et des niveaux

Choisissez la ligne correspondant à votre profil et la colonne correspondant à votre objectif, puis lancez-vous. La signification des niveaux varie selon le parcours : la profondeur dépend de son objectif.

Parcours	101 Débuter 🟢	201 Pratique 🟡	301 Avancé 🔴
🧑‍💻 Use AI	ce que sont les LLM ; bases du prompting ; bien utiliser les outils de chat	prompting avancé ; projets ; connexion d’outils ; frameworks d’agents au travail	automatisation personnelle ; workflows d’agents en plusieurs étapes
🏗️ Build AI	comprendre assez le fonctionnement des LLM pour développer ; stack applicative ; première application LLM	RAG, agents, évaluation, fine-tuning, garde-fous	LLMOps, production à grande échelle, agents et RAG avancés, sécurité, conception système
🔬 Understand AI	transformers ; articles clés ; lire un article de recherche	domaines de recherche actifs : raisonnement, agents, RAG, évaluation	à la frontière : articles mensuels, tableaux de recherche, State of AI

Build est le parcours phare et le plus approfondi. Les plus de 90 cours gratuits et notebooks de code autrefois réunis dans une longue liste sont répartis dans ces cellules par niveau et thème.

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Parcourir par thème

Vous connaissez déjà votre sujet ? Accédez-y directement. Chaque page thématique rassemble les ressources correspondantes et indique le parcours et le niveau adaptés à chacune.

LLM Foundations · Prompting and Context · Retrieval and RAG · Fine-tuning · AI Agents · Evaluation and Observability · Multimodal · Production and LLMOps · Safety and Security

Retrouvez aussi tous les cours gratuits au même endroit : Tous les cours gratuits, par thème.

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:mortar_board: Cours à la une de LevelUp Labs

Gratuits, ces cours sont créés par Aishwarya Naresh Reganti et l’équipe de LevelUp Labs ; plusieurs proposent une certification :

• AI Evals for Everyone (certifié): 10 chapitres sur l’évaluation des LLM et des systèmes agentiques.
• OpenClaw Mastery for Everyone (certifié): Un parcours de 10 jours pour configurer et exécuter votre assistant IA personnel.
• Agentic AI Crash Course: 10 parties sur les agents, les outils, le RAG, le MCP, la planification, la mémoire et les systèmes multi-agents.
• Generative AI Genius: Une introduction à l’IA générative pour débutants, sans mathématiques.
• Applied LLMs Mastery (2024 edition): Un cours fondamental de 11 semaines, archivé dans son édition 2024. Course website.

Pour consulter la liste complète des cours gratuits classés par thème (originaux de LevelUp Labs et cours externes vérifiés), voir Tous les cours gratuits, par thème.

Envie d’apprendre en direct avec nous ? Les cours ci-dessus sont gratuits. Nous proposons aussi des formations par cohortes sur Maven, suivies à ce jour par plus de 3 000 créateurs : AI System Design (concevoir des systèmes d’IA générative de bout en bout en partant du problème) et Advanced AI Evals (les boucles d’évaluation et d’amélioration qui rendent fiables les produits LLM et agents). Découvrez tous nos cours en direct.

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:star: Liste des meilleurs outils d’IA

Découvrez nos outils d’IA préférés, couvrant toutes les couches du développement d’applications d’IA. Voir Nos outils d’IA préférés.

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:computer: Préparation aux entretiens

Un centre complet de préparation aux entretiens par métier : choisissez un métier et parcourez son dossier (présentation, étapes d’entretien, banque détaillée de questions avec réponses, ressources, cours et plan de préparation).

• 🏗️ AI Engineer: développer des applications LLM, du RAG, des agents, de l’évaluation et de la conception système.
• 📋 AI Product Manager: sens produit, indicateurs, compromis et IA responsable.
• 🚀 Forward-Deployed Engineer: développer, intégrer et déployer chez le client dans un contexte ambigu.
• 🧭 AI Strategist: stratégie, ROI, choix entre développer ou acheter, gouvernance et conduite du changement.

Tout le monde commence par les 60 questions d’entretien sur l’IA générative, puis poursuit avec le contenu de son métier. Des exercices d’entretien sur la conception de systèmes sont prévus lors d’une phase ultérieure.

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:speaker: Nouveautés

Du plus récent au plus ancien :

• OpenClaw Mastery for Everyone is live with certification. (Course)
• AI Evals for Everyone is live with certification. (Course)
• State of AI 2025 Report published, with its own build pipeline. (Report)
• Agentic AI Crash Course released in 10 parts. (Course)
• Living research tables for evaluation, agentic search and retrieval, and RAG are being kept current. (Research updates)

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:paperclip: Ressources

• ICLR 2024 Paper Summaries
• LLM Lingo: a 6-part glossary of common LLM terms.
• Monthly Best GenAI Papers: the les listes mensuelles d’articles (see Understand AI).

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:black_nib: Contribuer

Pour ajouter du contenu ou signaler un problème, n’hésitez pas à ouvrir une PR. Placez votre ajout dans le parcours, le niveau et le thème appropriés à l’aide de la matrice des parcours et des niveaux et de l’index Parcourir par thème.

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:pushpin: Citer le guide

Pour citer ce guide, utilisez le format suivant :

@article{areganti_generative_ai_guide,
author = {Reganti, Aishwarya Naresh},
journal = {https://github.com/aishwaryanr/awesome-generative-ai-guide},
month = {01},
title = {{Generative AI Guide}},
year = {2026}
}

Licence

MIT License

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