# Parcours d'apprentissage CoursIA Trois parcours narratifs — objectif, public, durée et sortie concrète — sont livrés par l'équipe `docs/curriculum/`. Cinq autres pages listent les notebooks par domaine thématique ; ce sont des **vues du catalogue**, pas des parcours d'apprentissage, et elles sont régénérées chaque jour par `catalog-cron.yml`. ## Parcours narratifs | # | Parcours | Public | Durée | Sortie | |---|---------|--------|-------|--------| | 1 | [Accéléré vers GenAI](docs/curriculum/genai-rush.md) | Développeur Python qui veut être opérationnel sur les APIs d'IA générative sans GPU | ~8-10 h | Boucle agentique texte, chaîne image, voix bidirectionnelle, agents `AgentGroupChat`, RAG Qdrant embarqué | | 2 | [IA Symbolique et Formalisation](docs/curriculum/symbolic-formalization.md) | Étudiant ou ingénieur qui veut passer du symbolique « qui marche » à la formalisation vérifiée par machine | ~20 h | Quatre familles logiques Tweety, SMT Z3 avec capstone d'optimisation, planification Fast-Downward, trois preuves Lean 4 rejouées | | 3 | [Recherche et Corpus (AIMA-inspired)](docs/curriculum/aima-walk.md) | Lecteur qui veut retraverser l'IA classique avec un manuel de référence (Russel & Norvig) et vérifier chaque concept sur du code | ~25-30 h | A*, CSP, logiques Tweety, Bayes PyMC, Nash, CFR, RL, pipeline LLM — plus la carte de ce que le corpus ajoute à AIMA | Les trois pilotes suivent le modèle « Parcours alternatifs » du [README GameTheory](MyIA.AI.Notebooks/GameTheory/README.md) : durée annoncée, liste numérotée, clause de prérequis qui dit ce qui est supposé **et ce qui ne l'est pas**. La matière première est l'inventaire des embryons de parcours ([`docs/curriculum/_inventory.md`](docs/curriculum/_inventory.md), EPIC [#13844](https://github.com/jsboige/CoursIA/issues/13844)). ### Parcours par contraintes d'infrastructure `[parcours.qmd](parcours.qmd)` répond à une question différente : *« avec quel matériel puis-je avancer ? »*. Trois profils y sont documentés : 1. **Local sobre** — Python + Jupyter, sans GPU, sans Docker. 2. **ML.NET + symbolique** — ajout de .NET Interactive pour C# et Lean 4. 3. **GenAI complet** — Docker (ComfyUI, Qwen), GPU RTX 3090, services cloud. C'est un axe orthogonal : les trois parcours narratifs ci-dessus sont chacun réalisables dans le profil *Local sobre*, à l'exception de `genai-rush.md` qui exige une clé OpenAI directe pour les étapes image et voix (deux endpoints non relayés par les tiers). Avant d'ouvrir le premier notebook d'un parcours, exécuter le préflight : ```bash python scripts/notebook_tools/learner_preflight.py --parcours ``` Le script vérifie la présence (jamais la valeur) de Python, Jupyter, des noyaux attendus, de .NET SDK, de Lean 4 sous WSL, du GPU NVIDIA et de Docker selon le profil, et liste pour chaque manque la commande de remédiation. Sortie humaine par défaut, JSON via `--json`. Code retour `0` = prêt, `1` = au moins un manque, `2` = profil inconnu. ## Vues du catalogue (par domaine) Cinq pages listent les notebooks par thème. Elles sont **régénérées automatiquement** chaque jour par [`scripts/notebook_tools/generate_parcours.py`](scripts/notebook_tools/generate_parcours.py) depuis `COURSE_CATALOG.generated.json`, et ne définissent aucun ordre pédagogique : elles disent *ce qui existe*, pas *dans quel ordre le faire*. | Page | Domaine | |------|---------| | [IA Classique](docs/curriculum/ia-classique.md) | Recherche, CSP, Sudoku | | [IA Symbolique](docs/curriculum/ia-symbolique.md) | Lean, Tweety, SemanticWeb, Planning | | [GenAI Multimodale](docs/curriculum/genai.md) | Image, Audio, Vidéo, Texte | | [Trading Algorithmique](docs/curriculum/trading.md) | QuantConnect, ML, Probas | | [Recherche Avancée](docs/curriculum/recherche.md) | Infer.NET, Pyro, IIT, RL, GameTheory | Les comptes vivent dans les pages générées elles-mêmes — ils ne sont pas épinglés ici, ou ils dériveraient silencieusement (constat 2026-08-05 : la colonne manuelle était fausse d'un ordre de grandeur). ## Légende maturité | Statut | Description | |--------|-------------| | PRODUCTION | Complets, exécutés, structure pédagogique finalisée | | BETA | Fonctionnels, outputs présents, structure partielle | | ALPHA | En cours de développement, outputs partiels | | DRAFT | Non exécutés ou structure minimale | ## Niveaux de difficulté - **Débutant** : PRODUCTION/BETA sans prérequis techniques (pas d'API/GPU/cloud) - **Intermédiaire** : BETA/ALPHA avec configuration requise (clés API, Docker) - **Avancé** : ALPHA/RESEARCH avec infrastructure spécialisée (GPU, QC Cloud, WSL) ## Comment choisir un parcours narratif 1. Lire la section « Public visé » du parcours pour vérifier que votre profil correspond. 2. Vérifier les prérequis : chaque pilote porte une table « Prérequis vérifiables en ~10 min » avec commande et succès attendu. 3. Suivre les étapes dans l'ordre : chaque étape porte explicitement ce qu'elle *suppose acquis* — la précédence n'est pas une convention, elle est lue sur la section Prérequis réelle du notebook (marquée « déclaré ») ou déduite de son contenu. 4. Si un parcours vous semble trop ambitieux ou pas assez, le tableau « Prolongements » à la fin de chaque pilote liste les briques voisines qui le prolongent. ## Génération des vues catalogue Les pages `genai.md`, `ia-classique.md`, `ia-symbolique.md`, `trading.md` et `recherche.md` sont générées automatiquement via : ```bash python scripts/notebook_tools/generate_parcours.py # Générer tout python scripts/notebook_tools/generate_parcours.py --check # Vérifier couverture python scripts/notebook_tools/generate_parcours.py --dry-run # Aperçu sans écriture ``` Source : `COURSE_CATALOG.generated.json` (mis à jour par `generate_catalog.py`). Les pages narratives `genai-rush.md`, `symbolic-formalization.md`, `aima-walk.md` et l'inventaire `_inventory.md` suivent la convention des pages manuelles (préfixe underscore ou hors liste des cinq ids du générateur) : elles n'appartiennent **pas** au catalogue et ne sont jamais écrasées par `catalog-cron.yml`. ## Voir aussi - [`README.md`](README.md) — racine du dépôt, section *Parcours recommandés*. - [`index.md`](index.md) — index des thématiques, *« quelles thématiques ? »*. - [`parcours.qmd`](parcours.qmd) — choix par contraintes d'infrastructure, *« avec quel matériel ? »*. - [`COURSE_CATALOG.generated.md`](COURSE_CATALOG.generated.md) — catalogue vivant, *« quel notebook précis dans quelle série ? »*.