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Performance, Scalabilité & Observabilité
Les fondamentaux pour concevoir et optimiser des applications Java backend à fort volume : architecture type (API temps réel, RabbitMQ, batch), Spring Batch, parallélisme, SQL et observabilité ELK.
Ouvrir la fiche →Spring Batch — l'essentiel
Chunk vs tasklet, architecture Job/Step/Chunk, config de base, retry/skip, reprise, et les 4 stratégies de parallélisation.
Ouvrir la fiche →Multithreading — Futures & Executors
Dimensionner un pool de threads, Future vs CompletableFuture, gestion d'erreur par tâche, chaînage non bloquant et pièges de la concurrence.
Ouvrir la fiche →Introduction à l'IA
Du modèle à l'agent : ce qui se passe entre « j'envoie » et « je lis », puis le RAG, la mémoire, les tools et l'orchestration. La fiche d'avant la prise en main de Claude.
Ouvrir la fiche →Créer mon premier chatbot
Du premier appel LLM jusqu'à un assistant qui interroge tes documents, se souvient de la conversation et décide seul quand chercher. Code réel, diagrammes de séquence, mise en prod.
Ouvrir la fiche →Prise en main de Claude
De zéro à agentique : LLM & copilot, CLI/permissions, mémoire, commands, agents, skills, rules, hooks, MCP, orchestration. Avec un repo fil rouge runnable.
Ouvrir la fiche →Modèle d'exécution de Python
Fiche experte : concurrence vs parallélisme, GIL, threads / process / asyncio, primitives de synchro, WSGI/ASGI (Uvicorn, Gunicorn) et calcul distribué (Celery, Dask, Ray) — reliés en un arbre de décision d'architecture.
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