How To Create An AI Chatbot Using Python | Build Chatbot With Python And VS Code | Simplilearn

Dans cette vidéo, l'objectif est de montrer comment créer son propre chatbot IA à partir de zéro, en utilisant des outils accessibles et sans nécessiter de diplôme en informatique ni de mois d'apprentissage intensif. Le processus est décomposé en plusieurs étapes clés, commençant par l'installation des prérequis nécessaires. La première étape consiste à installer Python, et plus spécifiquement la version 3.11, car elle est compatible avec l'API Google Gemini. Le téléchargement se fait depuis le site officiel de Python. Une fois installé, il est crucial de vérifier que la bonne version est bien présente en utilisant la commande `python --version` dans l'invite de commande. Si la version n'est pas correcte, il faut désinstaller et réinstaller la version 3.11. Ensuite, il faut télécharger et installer Visual Studio Code (VS Code), un éditeur de code populaire. Le téléchargement s'effectue depuis le site officiel de VS Code. Après l'installation, il est recommandé d'installer l'extension Python pour VS Code afin de bénéficier d'une meilleure expérience de développement. La troisième étape, considérée comme essentielle pour éviter la majorité des erreurs rencontrées par les débutants, consiste à créer un environnement de projet propre. Cela implique de créer un dossier dédié au chatbot Python et, à l'intérieur de ce dossier, de configurer un environnement virtuel. Cet environnement agit comme un espace isolé pour le projet, garantissant que les dépendances n'interfèrent pas avec d'autres installations sur le système. Pour créer cet environnement virtuel, la commande `python -m venv .venv` est utilisée, suivie de son activation. L'activation se fait différemment selon le système d'exploitation, mais pour Windows, il s'agit généralement de `.venv\Scripts\activate`. Une fois l'environnement activé, il est possible de vérifier à nouveau la version de Python pour s'assurer qu'elle correspond bien à celle de l'environnement virtuel. La quatrième étape consiste à installer la bibliothèque Google Generative AI. Cela se fait avec une seule commande dans le terminal : `pip install google-generativeai`. Cette bibliothèque est le pont qui permettra au chatbot de communiquer avec les modèles d'IA de Google. La cinquième étape consiste à obtenir une clé API gratuite de Google. Pour cela, il faut se rendre sur le site `makersuite.google.com/app/apikey`. L'utilisateur doit alors créer une nouvelle clé API, qu'il devra ensuite copier. Cette clé sera essentielle pour authentifier les requêtes envoyées aux services de Google. La sixième étape est la rédaction du code du chatbot. Dans le fichier `chatbot.py` créé précédemment, le code est écrit ligne par ligne. Le script commence par importer la bibliothèque `google.generativeai` sous l'alias `genai`. Ensuite, la fonction `genai.configure()` est appelée, et c'est à cet endroit que la clé API copiée précédemment doit être insérée. Le reste du code est conçu pour permettre une interaction basique : le chatbot est prêt, affiche un message de bienvenue ("Hi") et attend les instructions de l'utilisateur. Une option "exit" permet de quitter le programme. Enfin, la septième étape consiste à exécuter le programme en direct. Une fois le code écrit et la clé API intégrée, le script est lancé. Le chatbot est alors opérationnel dans le terminal, prêt à interagir. L'utilisateur peut taper du texte, et le chatbot, grâce à l'API Google Gemini, est censé réfléchir et répondre. La vidéo se termine par un appel à l'action encourageant les spectateurs à ne pas se contenter de regarder, mais à expérimenter, modifier le code, casser et réparer pour apprendre. Il est également mentionné un programme de certification professionnelle en IA générative, machine learning et automatisation intelligente proposé par l'IIT Delhi et SimplyLearn, destiné aux professionnels souhaitant approfondir leurs compétences dans ce domaine, avec des projets pratiques et une immersion sur le campus. En résumé, cette démonstration vise à démystifier la création de chatbots IA, en la rendant accessible grâce à des outils courants comme Python et VS Code, et en soulignant la simplicité fondamentale des architectures qui sous-tendent même les produits d'IA les plus complexes.