Intelligence Artificielle Premiers pas vers le Deep Learning avec JavaScript

Alexandre BRILLANT

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Les points forts du livre :

Une introduction accessible à l’intelligence artificielle et aux réseaux de neurones, illustrée par des implémentations concrètes en JavaScript avec TensorFlow.js,
Un apprentissage progressif permettant de créer, entraîner et intégrer ses propres modèles d’IA dans des applications web ou Node.js,
Une exploration pratique de l’utilisation des LLM locaux et distants, incluant l’interaction via API REST et l’intégration d’outils modernes pour développer des projets d’IA personnels ou professionnels

Aperçu de la version papier

Niveau Confirmé à Expert
Nombre de pages 292 pages
Parution mars 2026

Présentation

L’intelligence artificielle est désormais omniprésente dans notre quotidien. Mais que signifie « intelligence artificielle » ? Cet ouvrage propose de découvrir le cœur de cette technologie à travers le concept de réseaux de neurones ayant donné naissance aux LLM comme ChatGPT.

La première partie porte sur les principes de base des réseaux de neurones à savoir le fonctionnement d’un neurone, l'inférence et l'entraînement. Grâce à ces bases, l'usage de toute API dédiée à la création et à l'usage de modèles d'intelligence artificielle sera facilité.

La deuxième partie pose les bases indispensables de JavaScript : de la syntaxe fondamentale aux opérations asynchrones. Ce langage universellement disponible dans les navigateurs web s'avère très pratique pour l’usage de l'IA. Vous apprendrez à construire pas à pas votre propre réseau de neurones avec TensorFlow.js, à l’entraîner, puis à l’intégrer dans vos projets.

La dernière partie explore l’accès à des LLM locaux à l’aide d’outils tels que LM Studio et Ollama. L’usage de l’API REST avec JavaScript et Node.js est détaillé pour permettre une interaction fluide avec ces modèles. Enfin, l’ouvrage présente également les grands LLM accessibles en ligne, comme ceux d’OpenAI (ChatGPT), de Mistral AI (Le Chat), afin de vous aider à intégrer des outils puissants et économiques dans vos projets personnels ou professionnels.

Caractéristiques

Livre (broché) - 17 x 21 cm
ISBN : 978-2-409-05313-9
EAN : 9782409053139
Ref. ENI : EIIAJS

Caractéristiques

HTML
ISBN : 978-2-409-05314-6
EAN : 9782409053146
Ref. ENI : LNEIIAJS

Téléchargements

Table des matières

Les principes de l'IA

1. Une intelligence répartie
1. 1.1 Les grandes catégories
2. 1.2 Le neurone
  1. 1.2.1 Le neurone biologique
  2. 1.2.2 Le neurone numérique
  3. 1.2.3 L'activation
3. 1.3 L'apprentissage
2. Les différents apprentissages
1. 2.1 La prédiction
  1. 2.1.1 Un problème linéaire
  2. 2.1.2 La régression linéaire
  3. 2.1.3 Un apprentissage maîtrisé
  4. 2.1.4 Le biais
2. 2.2 La classification
  1. 2.2.1 Le principe
  2. 2.2.2 La fonction d'activation
3. Couches de neurones
1. 3.1 Principes
2. 3.2 Topologie
3. 3.3 Inférence et entraînement
4. 3.4 Les hyperplans
4. Gestion de la perte
1. 4.1 Principe
2. 4.2 Gestion stochastique
3. 4.3 L'évaluation de l'erreur
  1. 4.3.1 Avec une valeur absolue
  2. 4.3.2 Avec un carré
4. 4.4 Le gradient
5. 4.5 La normalisation des données

Première approche

1. Concept
1. 1.1 Origine
2. 1.2 JavaScript n’est pas Java
3. 1.3 Son usage
4. 1.4 Un langage fonctionnel
2. Hello world
1. 2.1 Conception d’une première page
2. 2.2 Pour aller plus loin
3. 2.3 Test en ligne
3. Avant de commencer
1. 3.1 La console JavaScript
2. 3.2 Commentaires dans votre code
3. 3.3 Un code JavaScript indépendant
4. 3.4 Cas particulier par l’absence de prise en charge
5. 3.5 noscript
6. 3.6 Node.js
4. Conventions
1. 4.1 Une syntaxe proche du C
  1. 4.1.1 Comparatif
  2. 4.1.2 Casse
2. 4.2 Convention de nommage
  1. 4.2.1 Nommage de vos variables et fonctions
  2. 4.2.2 Mots réservés
  3. 4.2.3 Bloc d’instructions
  4. 4.2.4 Chaînes de caractères
5. Structure de données
1. 5.1 Les valeurs primitives
  1. 5.1.1 Chaîne de caractères
  2. 5.1.2 Booléen
  3. 5.1.3 Nombre
2. 5.2 Conversion de données
  1. 5.2.1 Conversion implicite
  2. 5.2.2 Conversion explicite
3. 5.3 Tableau de données
  1. 5.3.1 Introduction
  2. 5.3.2 Non uniforme
  3. 5.3.3 Matrice
4. 5.4 Autres valeurs
  1. 5.4.1 null
  2. 5.4.2 NaN
  3. 5.4.3 Undefined
5. 5.5 typeof
6. Variables
1. 6.1 Introduction
2. 6.2 Contexte d’usage d’une variable
  1. 6.2.1 Portée globale
3. 6.3 Portée locale
  1. 6.3.1 Portée de bloc
4. 6.4 Déclaration
  1. 6.4.1 Initialisation
  2. 6.4.2 Localisation des déclarations
  3. 6.4.3 Constantes
7. Opérateurs
1. 7.1 Calcul
2. 7.2 Affectation
3. 7.3 Comparaison
4. 7.4 Opérateurs binaires
8. Fonctions
1. 8.1 Déclaration
  1. 8.1.1 Introduction
  2. 8.1.2 Syntaxe de déclaration
  3. 8.1.3 Syntaxe avec paramètres
  4. 8.1.4 Cas des paramètres variants
2. 8.2 Appel de fonction
  1. 8.2.1 Appel sans paramètre
  2. 8.2.2 Appel avec paramètres
3. 8.3 Usage avancé
  1. 8.3.1 Ordre de déclaration
  2. 8.3.2 Surcharge de fonction
  3. 8.3.3 Paramètres manquants
  4. 8.3.4 Les valeurs par défaut
  5. 8.3.5 Le tableau arguments
  6. 8.3.6 Passage par référence
  7. 8.3.7 Déclaration imbriquée
  8. 8.3.8 Fonction anonyme
  9. 8.3.9 Fonctions fléchées
9. Contrôle de flux
1. 9.1 Test conditionnel
  1. 9.1.1 Expression booléenne implicite
  2. 9.1.2 If
  3. 9.1.3 If else
  4. 9.1.4 switch
2. 9.2 Boucles
  1. 9.2.1 for
  2. 9.2.2 while
  3. 9.2.3 do while
  4. 9.2.4 for in/for of
  5. 9.2.5 interruption
3. 9.3 Exceptions
  1. 9.3.1 Exception simple
  2. 9.3.2 Exception multiple

Module et développement objet

1. Modules
1. 1.1 Les causes
2. 1.2 Module
  1. 1.2.1 Export
  2. 1.2.2 Import
  3. 1.2.3 Export/import multiple
3. 1.3 Modules CommonJS
2. Développement Objet
1. 2.1 Concepts Objets
  1. 2.1.1 L'objet
  2. 2.1.2 La classe
  3. 2.1.3 Le constructeur
2. 2.2 Représentation JavaScript
  1. 2.2.1 Forme littérale
3. 2.3 Fonction constructeur
4. 2.4 Classe explicite
5. 2.5 Concepts avancés
  1. 2.5.1 Prototype
  2. 2.5.2 Propriétés privées
  3. 2.5.3 Héritage
6. 2.6 Objets prédéfinis
  1. 2.6.1 Chaîne de caractères
  2. 2.6.2 Les tableaux
  3. 2.6.3 Les dates

Interactions web

1. Notions de base
1. 1.1 Page HTML et arborescence
2. 1.2 Accès à un nœud de l’arborescence
3. 1.3 Accès à un nœud par le CSS
2. Modification de l’arborescence
1. 2.1 innerHTML
2. 2.2 API DOM
3. Interactions utilisateur
1. 3.1 L’événement
4. Promesses
1. 4.1 Principes
2. 4.2 La classe Promise
3. 4.3 async/await/fetch
  1. 4.3.1 async
  2. 4.3.2 await
  3. 4.3.3 Fetch
  4. 4.3.4 Usage avec Node.js

TensorFlow

1. Création d'un réseau
1. 1.1 Installation
  1. 1.1.1 Des performances élevées
  2. 1.1.2 Installation avec Node.js
  3. 1.1.3 Usage avec un navigateur
2. 1.2 Création d'un premier réseau
3. 1.3 Compilation du réseau
2. Entraînement d'un réseau
1. 2.1 Les tenseurs
2. 2.2 L'entraînement
  1. 2.2.1 Taille des lots
  2. 2.2.2 Les époques
  3. 2.2.3 Activation
  4. 2.2.4 Amélioration du résultat
  5. 2.2.5 Modification du jeu de données
3. 2.3 Gestion de la perte
  1. 2.3.1 Éviter le surentraînement/sous-entraînement
  2. 2.3.2 TensorFlow.js Vis
  3. 2.3.3 Seuil à atteindre
  4. 2.3.4 Exécution avec Node.js
4. 2.4 Sauvegarder le modèle
  1. 2.4.1 Usage avec Node.js
  2. 2.4.2 Usage par le navigateur
5. 2.5 Recharger le modèle
  1. 2.5.1 Usage avec Node.js
  2. 2.5.2 Usage par le navigateur
3. Inférence du réseau
1. 3.1 Tester le réseau
  1. 3.1.1 Données de test
  2. 3.1.2 Inférence

Utiliser des LLM locaux

1. Introduction
1. 1.1 Définitions
2. 1.2 L'inférence
3. 1.3 Accès
4. 1.4 Quantification
5. 1.5 Contexte du modèle
2. LM Studio
1. 2.1 Installation
2. 2.2 Sélection d'un modèle
3. 2.3 Test d'un modèle
4. 2.4 Accès par l'API REST
  1. 2.4.1 L'onglet Développeur
  2. 2.4.2 Lister les modèles
  3. 2.4.3 Interroger un modèle
  4. 2.4.4 Créer sa propre interface de prompt
3. Ollama
1. 3.1 Installation
2. 3.2 En ligne de commande
  1. 3.2.1 Commandes de base
  2. 3.2.2 Configuration manuelle
3. 3.3 Accès par l'API Rest
  1. 3.3.1 Requête simple
  2. 3.3.2 Libération mémoire
4. 3.4 Accès par une librairie Ollama

Utiliser des LLM distants

1. ChatGPT
1. 1.1 Introduction
  1. 1.1.1 Usage
  2. 1.1.2 Obtenir une clé d'accès
  3. 1.1.3 Tarification
2. 1.2 API REST
  1. 1.2.1 Récupérer les modèles disponibles
  2. 1.2.2 Requête simple
3. 1.3 SDK OpenAI
  1. 1.3.1 Installation
  2. 1.3.2 Obtenir les modèles disponibles
  3. 1.3.3 Requête simple
2. Mistral AI
1. 2.1 Introduction
  1. 2.1.1 Société
  2. 2.1.2 Tarifications
2. 2.2 API REST
  1. 2.2.1 Clé pour l'API
  2. 2.2.2 Liste des modèles
  3. 2.2.3 Requête simple
Index

Auteur

Alexandre BRILLANT

Alexandre BRILLANT est développeur indépendant depuis plusieurs années. Spécialiste des technologies Java et du développement web, il s’est naturellement orienté vers le langage JavaScript, devenu central dans ses projets. Fort d’une expérience riche et variée, il propose au lecteur un ouvrage clair, structuré et rigoureux, fondé sur les bonnes pratiques du développement logiciel, afin de permettre une montée en compétences progressive et efficace. L’émergence des LLM (Large Language Models) dans les entreprises l’a conduit à intégrer ces nouvelles technologies au cœur de son processus de développement, enrichissant ainsi ses méthodes et sa vision de l’ingénierie logicielle.