Les tenseurs à partir de zéro

De la liste Python que l'on sait déjà écrire à un détecteur de fraude qui apprend à partir des données.

À qui il s'adresse : aux étudiants en informatique qui programment déjà un peu en Python, et aux personnes de la gestion qui veulent comprendre ce qu'il y a sous l'intelligence artificielle utilisée dans les banques, les compagnies d'assurance et les magasins. C'est un cours de niveau intermédiaire : on n'y explique pas ce qu'est une variable ni une boucle, mais chaque mot nouveau est expliqué au moment où il apparaît. Chaque session comprend un encadré « Si tu viens de la gestion » avec la question qui vaut la peine d'être posée en réunion.

Ce que tu sauras faire à la fin :

• Créer un tenseur PyTorch à partir de données réelles et donner sa forme avant d'exécuter le code.
• Extraire et résumer des données selon n'importe lequel de leurs axes, et vérifier chaque résultat par rapport au même calcul fait avec un for.
• Lire une erreur de forme de PyTorch, mot à mot, et la corriger.
• Entraîner un petit détecteur de fraude et expliquer pourquoi 91 % de bonnes prédictions ne suffisent pas.

Ce dont tu as besoin avant de commencer : des bases en Python (variables, listes, boucles for et fonctions ; les leçons 0 à 4 du cours de Python suffisent), Python 3.11 ou plus récent et un terminal. La première session n'installe rien ; PyTorch s'installe lors de la deuxième. Testé sous Linux (Mint 22.3 et Ubuntu 24.04) et sous macOS ; non testé sous Windows. Pas besoin de carte graphique.

Les huit sessions

Deux leçons de quatre sessions, d'environ 2 heures chacune : à peu près une pour lire et suivre l'exemple, et une autre pour pratiquer. Toutes suivent la même histoire : une papeterie, un terminal bancaire qui facture en trop et un étudiant qui a jusqu'au 23 décembre pour comprendre ce qui s'est passé.

Session		Ce que tu apprends
1	Un nombre, une liste, un tableau, un cube	ce qu'est un tenseur, avec les listes de Python ; compter les dimensions ; d'où vient ce mot
2	Ton premier tenseur	installer PyTorch ; torch.tensor, shape et dtype ; PyTorch et TensorFlow
3	Les axes ont un nom	extraire un morceau selon n'importe quel axe ; ce qui arrive à la forme
4	Additionner par onglet	additionner et calculer la moyenne sur un axe avec dim
5	Changer de forme sans changer les données	reshape et comment lire une erreur de forme
6	Opérer sur des tenseurs complets	le broadcasting, et le piège de * face à @
7	Un détecteur de fraude qui apprend à partir des données	la boucle d'entraînement ; exactitude (accuracy), rappel (recall) et précision
8	Les tenseurs à la banque, dans l'assurance et au magasin	lire un cas réel et donner la forme de son tenseur ; les précautions qui ne sont pas facultatives

Le code

Chaque session a son dossier dans ce dépôt (sesion-01 à sesion-08), avec chaque programme et la sortie qu'il doit te donner. verificar.py les exécute tous et les compare à ce qu'indique la leçon. L'installation pas à pas se trouve dans le README principal.

Où le cours est publié

Une session par semaine dans « En construcción », le Substack de Hábil, le mercredi à 8 h 00, du 4 novembre au 23 décembre 2026 : https://enconstruccionmx.substack.com