Le Deep Learning (ou apprentissage profond) est une branche de l’intelligence artificielle qui s’appuie sur des réseaux de neurones profonds pour apprendre à partir de grandes quantités de données. Il permet de modéliser des relations complexes grâce à des couches successives qui extraient des représentations de plus en plus abstraites. Les architectures courantes incluent les réseaux convolutifs (CNN) pour les images et les réseaux récurrents (RNN, LSTM) pour les séquences. Le Deep Learning constitue un pilier des applications modernes de l’IA capable d’atteindre des performances à peine imaginables.

Le Natural Language Processing (NLP) est né dans les années 1950, avec les premiers essais de traduction automatique et les approches basées sur des règles. Le NLP se définit aujourd’hui comme une discipline de l’IA qui permet aux machines de comprendre, analyser et générer du langage humain. Ses applications couvrent un large éventail comme les assistants virtuels, les chatbots, la traduction, l'analyse de sentiments ou la recherche d’information. Cette leçon introduit l’histoire, les concepts fondamentaux et les usages concrets du NLP...

Par Mohamed CHINY

Publié le 21/03/2026

Le OWASP Top 10 est bien plus qu’une simple liste: c’est une véritable référence internationale qui guide développeurs, entreprises et enseignants dans la compréhension des menaces les plus critiques du web. Publié par l’Open Worldwide Application Security Project, ce classement est régulièrement mis à jour pour refléter l’évolution des attaques et des pratiques de développement. La version 2025 marque un tournant majeur en intégrant des risques émergents comme les Software Supply Chain Failures et l’Insecure Design, tout en conservant les...