Pratiquer
Construire de vraies applications : API, données, intégrations.
Courses 6
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Extraire des données fiables : sorties structurées et validation
Transformer des CV, des e-mails de commande et des comptes rendus en JSON fiable avec Gemini : schémas Pydantic, validation, réparation, revue humaine et précision mesurée par champ sur un jeu annoté.
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Function calling : brancher l'IA sur vos API métier
Connecter Gemini à une API REST interne avec google-genai : déclarer des fonctions, enchaîner des appels parallèles, valider les arguments, confirmer les actions sensibles et tout tracer dans un journal d'audit.
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Embeddings et recherche sémantique
Construire un moteur de recherche sémantique sur 60 fiches produit avec gemini-embedding-2, numpy et sqlite : recherche multilingue, produits similaires, dédoublonnage, clustering, et rappel@5 mesuré pour de vrai.
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Une API IA en production : FastAPI puis Cloud Run
Construire une API FastAPI qui résume et classe des tickets de support avec Gemini (validation, streaming SSE, délais), puis la déployer sur Cloud Run en service privé, sans clé, avec journaux structurés.
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Traiter des milliers de documents : IA en lot
Classer des milliers d'avis clients avec Gemini sans exploser quotas ni budget : concurrence bornée, réessais exponentiels, reprise après incident, Batch API et Vertex AI batch prediction, suivi des coûts et contrôle qualité.
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La voix : transcription, synthèse vocale et conversation en temps réel
Transcrire et diariser un appel, générer des voix naturelles et tenir une conversation vocale en temps réel avec l'API Gemini, jusqu'à un pipeline « compte rendu d'appel » testé de bout en bout.