4 samedis
Sessions interactives de trois heures, de 12 h 30 à 15 h 30 (heure de Port-au-Prince), du 31 octobre au 21 novembre.
Quatre samedis pour se préparer. La formation Ayiti AI est gratuite, en ligne, interactive et accessible en différé grâce aux enregistrements. Elle est obligatoire pour les trente équipes sélectionnées et ouverte à toute la communauté en tant qu'auditeurs libres. Les équipes qui se préparent sérieusement sont celles qui parviennent à livrer un produit fonctionnel. C'est la principale leçon à retenir de l'édition 2025.
Chaque équipe choisit un axe thématique lors de la première session et développe le même prototype tout au long des quatre semaines. Le 27 novembre, chaque équipe devra arriver avec une application fonctionnelle, conçue autour d'un utilisateur réel, testée face à un scénario de défaillance concret et accompagnée d'un plan de réalisation sur 48 heures préalablement examiné par un mentor.
4 samedis
Sessions interactives de trois heures, de 12 h 30 à 15 h 30 (heure de Port-au-Prince), du 31 octobre au 21 novembre.
En direct sur Zoom
Cours interactifs, enregistrements disponibles le soir même et accompagnement quotidien sur Discord.
Un projet à faire avancer chaque semaine
Un axe thématique par équipe, un livrable à remettre chaque vendredi et des crédits API fournis par nos partenaires et distribués lors de la première session.
Concevoir, développer et déployer une application d'intelligence artificielle à l'aide d'API de LLM et d'outils de programmation assistée par l'IA, de l'idée au prototype fonctionnel.
Concevoir un agent IA capable d'utiliser des outils, de conserver une mémoire, de gérer les erreurs et d'exécuter des tâches concrètes via WhatsApp, SMS ou MonCash.
Exécuter un modèle localement ou directement sur un appareil — ordinateur portable, téléphone Android ou Raspberry Pi — sans dépendre du cloud.
Intégrer la reconnaissance et la synthèse vocales en créole haïtien dans un produit avec lequel les utilisateurs peuvent interagir oralement.
Connecter une application à vos propres données grâce au RAG, en évaluer les performances et la rendre opérationnelle hors ligne.
Concevoir des systèmes capables de résister aux défaillances, réussir un test en conditions de coupure et présenter une démonstration convaincante en cinq minutes.
Développer votre première application d'IA
API de LLM, techniques de prompting efficaces et outils de programmation assistée par l'IA (Claude Code, Cursor, GitHub Copilot). Passez de l'idée à un prototype déployé et utilisable par de vrais utilisateurs. Choisissez votre axe : A — un agent capable d'appeler des outils ; B — un modèle quantifié exécuté localement ; ou C — un assistant vocal en créole haïtien. Livrable : un prototype fonctionnel et une fiche utilisateur précisant un utilisateur cible, un problème à résoudre et une contrainte réelle du terrain.
Développer des agents IA capables d'agir concrètement
Appel d'outils (tool calling), mémoire, Model Context Protocol (MCP), orchestration des flux de travail et gestion des erreurs. Connectez votre agent à des services réels : A — WhatsApp ou SMS avec l'environnement de test (sandbox) de MonCash ; B — inférence directement sur un appareil Android ou un Raspberry Pi ; C — intégration de la reconnaissance et du traitement vocal en créole haïtien dans le fonctionnement de l'agent. Livrables : un agent opérationnel, trois conversations utilisateurs enregistrées et votre fiche utilisateur.
Développer des applications d'IA à partir de vos propres données
Génération augmentée par récupération (RAG), traitement de documents, embeddings (représentations vectorielles), recherche vectorielle, nettoyage des données, données synthétiques et évaluation des performances. A — un système RAG appliqué à des documents professionnels, avec références aux sources ; B — un système RAG conçu pour fonctionner hors ligne et se synchroniser au rétablissement de la connexion ; C — une chaîne de traitement de données textuelles ou vocales en créole haïtien. Livrables : un plan de gestion des données, un composant central fonctionnel et les premiers résultats d'évaluation mesurables.
Concevoir des systèmes d'IA résilients pour les conditions réelles
Dégradation contrôlée des fonctionnalités (graceful degradation), stratégies de repli progressives (cloud → SMS → hors ligne), reprise après des coupures d'électricité ou de réseau et conception de systèmes capables de passer à l'échelle au-delà d'Haïti. Les responsables des ateliers soumettront chaque prototype à un test en conditions de coupure. Livrables : un plan de réalisation sur 48 heures validé par un mentor, un script de démonstration de cinq minutes et un test en conditions de coupure réussi.
Livrables hebdomadaires
Samedi 1 : prototype fonctionnel et fiche utilisateur.
Samedi 2 : agent opérationnel et trois conversations enregistrées.
Samedi 3 : plan de gestion des données, composant central fonctionnel et premiers résultats d'évaluation.
Samedi 4 : plan de réalisation sur 48 heures validé par un mentor, script de démonstration et test en conditions de coupure réussi.
Entre les sessions
Démonstrations en direct et évaluations entre pairs chaque samedi.
Suivi de l'avancement des projets en cours de semaine, selon un calendrier communiqué à chaque cohorte.
Accompagnement sur Discord, tous les jours.
Préparez-vous sérieusement. C'est essentiel.
Deux absences non justifiées sur les quatre samedis entraîneront la réattribution de votre place à une personne sur la liste d'attente. Cette règle vise à préserver les places des trente équipes qui s'engagent à développer leurs projets. Toutes les autres personnes sont les bienvenues pour suivre la formation en tant qu'auditeurs libres.
Les samedis, du 31 octobre au 21 novembre 2026 · 12 h 30 – 15 h 30 · En direct sur Zoom
Ayiti AI