# ai-engineering-hub — Avis de citation & licence

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La liste de cas et catégories dans une partie du [`04_Scenarios/LLM_APPS_CASE_INDEX.md`](../04_Scenarios/LLM_APPS_CASE_INDEX.md) (index de cas d'application LLM) de cette méthodologie est référencée depuis **patchy631/ai-engineering-hub**. Ce document enregistre la source upstream, les termes de licence et le scope de citation.

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## 1. Projet upstream

| Champ | Valeur |
| --- | --- |
| **Projet** | ai-engineering-hub |
| **Auteur** | patchy631 (incl. newsletter « Daily Dose of Data Science ») |
| **URL GitHub** | <https://github.com/patchy631/ai-engineering-hub> |
| **Licence** | **MIT License** |
| **Contenu** | 93+ projets d'AI engineering exécutables sur niveaux beginner / intermediate / advanced ; inclut Jupyter Notebooks et code source Python |

## 2. Ce que c'est

Un **hub d'apprentissage AI engineering code-first** — 93+ projets prêts pour production sur OCR & Vision, interfaces chat, systèmes RAG, agents & multi-agent, voice & audio, fine-tuning, infrastructure avancée (MCP) et comparaisons de modèles. Contrairement à un simple répertoire de liens, il fournit des implémentations de code exécutables et un parcours d'apprentissage structuré et progressif.

## 3. Ce que nous avons cité

| Scope | Traitement |
| --- | --- |
| **Noms de projets représentatifs et catégories** | Cités comme entrées d'index dans `LLM_APPS_CASE_INDEX.md` (source tag H) |
| **Mapping L1-L5, mapping cours, notes de scénario d'application** | Travail original de cette méthodologie |
| **Code source / Notebooks des projets** | Non reproduits, non forkés ; les apprenants clonent depuis upstream s'ils veulent construire |

> L'index couvre les projets représentatifs nommés d'ai-engineering-hub ; pour la liste complète 93+ voir le repo upstream — d'autres peuvent être ajoutés à l'index au fil du temps.

## 4. Résumé de la licence

ai-engineering-hub est sous **MIT License** — permettant usage libre, modification, redistribution et usage commercial, y compris comme partie d'un produit propriétaire. La seule condition est de préserver l'avis de copyright MIT et le texte de licence lors de la redistribution de la source.

Cette méthodologie **ne redistribue pas** son code source — elle cite uniquement noms de projets représentatifs et catégories comme index dans `LLM_APPS_CASE_INDEX.md`. Les apprenants souhaitant réellement exécuter un projet doivent l'obtenir du repo upstream et se conformer à ses termes MIT.

## 5. Format de citation pour les apprenants

> Projets indexés depuis ai-engineering-hub par patchy631 — <https://github.com/patchy631/ai-engineering-hub> (MIT License)

## 6. Disclaimer

Tout mapping de projets ai-engineering-hub sur L1-L5 et cours dans cette méthodologie représente l'interprétation de l'auteur de la méthodologie (Morris Lu / Tiger AI 虎智科技) et ne représente pas la position officielle de patchy631. Les projets sont principalement des implémentations d'apprentissage / starter ; l'adoption en entreprise doit appliquer les mécanismes de gouvernance de cette méthodologie (Human Gate, Evidence, Stage Gate, revue de sécurité). Si la liste de projets upstream change dans des versions plus récentes, voir le [repository upstream](https://github.com/patchy631/ai-engineering-hub).
