Outils de programmation assistée par l'IA
Toutes les ressources nécessaires pour les quatre samedis de formation, réunies au même endroit pour les Ayiti AI Hackathon participants. Outils de programmation assistée par l'IA, API de LLM, composants pour développer des agents IA et des systèmes RAG, traitement vocal en créole haïtien, intégration de la messagerie et de MonCash, inférence sur appareil et déploiement : tous les outils que vous utiliserez concrètement d'ici au 29 novembre.
Que vous développiez un agent capable d'appeler des outils, un modèle exécuté sur un téléphone ou un assistant vocal en créole haïtien, vous trouverez ici les ressources nécessaires pour démarrer. Les offres gratuites et les crédits fournis par nos partenaires couvrent l'ensemble des besoins du programme.
Outils de programmation assistée par l'IA
Agents IA, MCP et RAG
Modèles ouverts et inférence locale
Notebooks pratiques
Modèles et technologies vocales en créole haïtien
Qualité et évaluation des systèmes RAG
Déploiement
Données et technologies vocales en créole haïtien
Plateformes de déploiement
Qualité et évaluation des systèmes RAG
Claude Code: Outil de programmation agentique utilisé tout au long du programme pour développer, tester et livrer plus rapidement.
LangGraph: Orchestration de flux de travail avec état pour les agents IA, intégrant l'appel d'outils, la mémoire et le contrôle avec intervention humaine (human-in-the-loop).
Vercel AI SDK: Boîte à outils TypeScript indépendante des fournisseurs, destinée au développement d'applications basées sur des LLM, d'agents IA et d'interfaces utilisant le streaming.
Model Context Protocol: Protocole ouvert permettant de connecter les agents IA à des données et des outils externes.
Transformers: Modèles ouverts de pointe pour le traitement du texte, de l'image, de l'audio et des tâches multimodales.
llama.cpp: Exécutez des modèles quantifiés sur des processeurs, des téléphones et des ordinateurs monocartes. Le moteur au cœur de l'inférence locale.
Unsloth: Fine-tuning rapide et économe en mémoire de modèles ouverts, y compris de petits modèles en créole haïtien.
Gradio: Développez des démonstrations de machine learning ainsi que des interfaces vocales ou conversationnelles avec un minimum de code.
Datasets: Chargez, nettoyez et partagez des jeux de données textuelles, audio et visuelles, y compris des corpus en créole haïtien.
Evaluate et Ragas: Métriques reproductibles pour évaluer les modèles et les chaînes RAG : précision, pertinence, fidélité aux sources et taux d'erreur des mots (WER).
Configurer vos outils
Installez Claude Code ou Cursor, créez un compte GitHub et obtenez vos clés API pour Claude, OpenAI ou Gemini. Les crédits fournis par nos partenaires seront distribués lors de la première session.
Choisir votre axe thématique
A — agent capable d'appeler des outils ; B — modèle local ou exécuté directement sur un appareil ; C — assistant vocal en créole haïtien. Choisissez votre axe avec votre équipe en fonction de la problématique retenue et conservez-le pendant les quatre samedis.
Développer le cœur de votre application
Développez un premier prototype fonctionnel lors du premier samedi, ajoutez la couche agent IA lors du deuxième et connectez votre application à vos données lors du troisième.
Renforcer la résilience de votre solution
Anticipez les défaillances, réussissez le test en conditions de coupure et répétez votre démonstration de cinq minutes lors du quatrième samedi.
Ayiti AI
Outils du programme 2026
Outils de programmation agentique utilisés dès le premier samedi pour accélérer le développement et améliorer le débogage.
Agents IA et orchestration
Appel d'outils, mémoire et orchestration des flux de travail pour développer des agents capables d'exécuter des tâches concrètes.
Model Context Protocol (MCP)
Le standard ouvert permettant de connecter les agents IA à des données, des outils et des services externes.
RAG et recherche vectorielle
Chaînes de récupération d'informations, représentations vectorielles (embeddings) et bases de données vectorielles fonctionnant dans le cloud ou hors ligne.
Modèles ouverts et inférence locale
Modèles à poids ouverts et environnements d'exécution permettant de les faire fonctionner sur un ordinateur portable, un téléphone ou un Raspberry Pi.
Déploiement
Les plateformes sur lesquelles votre prototype sera mis en ligne : simples à utiliser, accessibles gratuitement pour commencer et adaptées aux démonstrations.