n'est pas un centre de robotique futuriste — c'est un environnement informatique structuré conçu pour enseigner : 

• Programmation pour l'IA 

• Fondamentaux de l'apprentissage automatique 

• Gestion des données 

• Formation et évaluation des modèles 

• Déploiement de l'IA introductif 

Caractéristiques clés : 

• 24 stations de travail haute performance (en rangées ou en forme de U) 

• Station d'instructeur à l'avant 

• Grand affichage / projecteur 

• Coin de rack de serveur dédié 

• Tableau blanc pour explications mathématiques 

• Refroidissement fort (les charges de travail IA génèrent de la chaleur) 

Exigences matérielles (niveau fondamental) 

Vous n'avez PAS besoin d'un superordinateur. 

Stations de travail pour étudiants (24 unités) 

Minimum : 

• CPU : i7 / Ryzen 7 

• RAM : 32 Go (important pour les ensembles de données ML) 

• Stockage : 1 To SSD 

• GPU : NVIDIA RTX 3060 ou similaire (8-12 Go VRAM) 

Pourquoi un GPU ? 
Les frameworks d'apprentissage automatique comme TensorFlow et PyTorch utilisent l'accélération CUDA. 

Si le budget est limité : 

• Commencer sans GPU 

• Utiliser l'entraînement à l'IA basé sur le cloud (AWS, Azure, Google Colab) 

Serveur IA (facultatif mais recommandé) 

Spécifications : 128 Go de RAM, plusieurs GPU (2-4 RTX ou série A), stockage NVMe à haute vitesse 

Réseau 10 Gb (facultatif) 

But : formation de modèle partagé, projets de fin d'études, simulations de recherche,  

• Pour une école professionnelle, un serveur GPU puissant suffit. 

Pile logicielle (core) 

Programmation & Frameworks 

• Python (langue principale) 

+ Jupyter Notebook, Anaconda, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas,   NumPy et Matplotlib 

Outils de développement : VS Code, Git, Docker (pour les bases du déploiement de modèles) 

Systèmes d'exploitation : Ubuntu Linux (préféré pour l'IA), Windows (dual boot facultatif) 

Structure du curriculum pour un laboratoire IA fondamental (Accent : laboratoires pratiques > théorie). 

Niveau 1 : Fondations 

• Programmation Python 

• Notions de base de l'algèbre linéaire 

• Statistiques pour l'IA 

• Nettoyage des données 

• Visualisation 

Niveau 2 : Apprentissage automatique de base 

• Apprentissage supervisé 

• Régression 

• Classification 

• Évaluation des modèles 

• Surdimensionnement & biais 

Niveau 3 : Introduction à l'apprentissage profond 

• Réseaux neuronaux 

• Reconnaissance d'image 

• NLP de base 

• Déploiement simple de l'IA 

Ce qui le rend "fondamental" 

Un laboratoire IA fondamental est : 

• Éducatif, pas de niveau recherche 

• Concentré sur l'apprentissage automatique appliqué 

• Conçu pour le développement des compétences 

• Construit autour de l'écosystème Python 

• Intégré avec des chemins de certification industriels 

Ce n'est pas : un laboratoire de robotique, un laboratoire humanoïde, une usine de robotique ou un centre de données ! 

Contactez-nous pour un devis détaillé si vous souhaitez moderniser ou convertir votre département informatique avec une option IA fondamentale. 

Votre équipe DMH !