Mythes sur l’IA et modèles mentaux
Comprenez ce que fait l’IA, où elle échoue et quels mythes courants font perdre du temps.
26 contenus (12 articles · 14 vidéos)
Commencez ici
Quelques bons contenus pour débuter avant de parcourir l’ensemble du flux.
6 min de lectureL'IA, ce qu'elle est vraiment (et ce qu'elle n'est pas) : une introduction sans battage médiatique
En 2026, l'IA désigne une chose bien précise pour la plupart des gens — et ce n'est pas celle que le cinéma vous a présentée. Une explication accessible de son fonctionnement réel, de ses points forts et de ses limites.
Découvrir l’IA
6 min de lectureComment l'IA génère des réponses : le modèle mental qui rend les prompts plus faciles à maîtriser
L'IA ne pense pas comme vous. Elle génère des continuations probables à partir du contexte. Une fois ce modèle mental simple assimilé, tous les conseils sur les prompts deviennent plus faciles à comprendre.
Découvrir l’IA
7 min de lectureLes dix mythes sur l'IA qui vous empêchent d'avancer
Les croyances persistantes sur l'IA qui empêchent même des adultes avisés de l'essayer. Chacune est examinée honnêtement : ce qui est vrai, ce qui est exagéré et ce que vous pouvez faire.
Découvrir l’IAPlus de contenus sur ce thème
7 min de lectureWhy AI explanations feel like learning—and often aren't
A fluent explanation can make a subject feel familiar before you can actually use it. These three tests reveal whether AI helped you learn or merely helped you follow along.
Découvrir l’IA
Le paysage des agents – enseignements tirés de leur mise en production
Le paysage des agents – enseignements tirés de leur mise en production
Avancé
10 min de lectureModes de défaillance de l'IA en production : ce qui échoue après la démonstration
Les systèmes d'IA échouent généralement de manière prévisible : hallucinations, contexte obsolète, complaisance, injection de consignes, usage non sûr des outils, dérive de schéma et mécanismes de repli insuffisants. Voici un registre des modes de défaillance pour les équipes qui mettent de véritables processus en production.
Avancé
6 min de lectureIA vs Google : quand chercher, quand demander
Les moteurs de recherche et les assistants d'IA ne sont pas interchangeables. Un guide pratique pour savoir quel outil convient à quelle question — avec des exemples côte à côte et les cas où il faut utiliser les deux.
Découvrir l’IA
8 min de lectureL'anatomie d'un prompt : rôle, contexte, tâche, contraintes, format
Un modèle en cinq parties qui fait passer la qualité des réponses de « médiocre » à « utile », quel que soit le prompt ou l'outil d'IA. Avec des exemples résolus, les erreurs courantes et l'ordre à respecter.
Débutant
10 min de lectureChaîne de pensée, autocritique, arbre de pensées — quand utiliser chaque technique
Trois techniques de raisonnement qui améliorent réellement les résultats de l'IA sur les problèmes difficiles, avec une analyse de leur rapport coût-bénéfice, des prompts concrets, des comparaisons directes et les pièges propres aux modèles de raisonnement modernes.
Intermédiaire
11 min de lectureSegmentation, reclassement et recherche hybride : rendre le RAG réellement efficace
La plupart des systèmes RAG fonctionnent mal à cause de trois erreurs. Voici un guide pratique pour segmenter les documents, reclasser les résultats et combiner recherche par mots-clés et recherche sémantique, sans devenir ingénieur de recherche.
Intermédiaire
10 min de lectureIngénierie des prompts pour les modèles de raisonnement (o3, R1, réflexion étendue de Claude)
Les modèles de raisonnement ne sont pas des modèles rapides avec des étapes supplémentaires. Ils récompensent un style de prompt différent, ignorent certains schémas conventionnels et ont leurs propres pièges. Un guide pratique pour bien les utiliser.
Intermédiaire
7 min de lectureChoisir le bon modèle selon la tâche : aide-mémoire 2026
Quel modèle choisir selon le type de tâche ? GPT, Claude, Gemini, modèles de raisonnement et modèles à poids ouverts, classés selon leurs véritables points forts, avec des règles de décision simples.
Débutant
6 min de lecturePourquoi l'IA donne des réponses fausses avec assurance : comprendre les hallucinations
L'IA ne ment pas comme une personne. Elle peut produire avec fluidité de faux détails, car plausibilité et vérification sont deux tâches distinctes. Voici pourquoi cela se produit et comment éviter de vous faire piéger.
Découvrir l’IA
Apprenez 80 % de Perplexity en moins de 10 minutes !
Apprenez 80 % de Perplexity en moins de 10 minutes !
Découvrir l’IA
Arbre de pensées : résolution délibérée de problèmes avec de grands modèles de langage (analyse complète de l’article)
Arbre de pensées : résolution délibérée de problèmes avec de grands modèles de langage (analyse complète de l’article)
Intermédiaire
Les fondamentaux du prompting
Les fondamentaux du prompting
Intermédiaire
Comment j'utilise les LLM
Comment j'utilise les LLM
Découvrir l’IA
[1h de conférence] Introduction aux grands modèles de langage
[1h de conférence] Introduction aux grands modèles de langage
Découvrir l’IA
La création d’OpenAI o1
La création d’OpenAI o1
Intermédiaire
o1 : que se passe-t-il ? Pourquoi o1 représente un troisième paradigme de modèle, plus dix faits méconnus
o1 : que se passe-t-il ? Pourquoi o1 représente un troisième paradigme de modèle, plus dix faits méconnus
Intermédiaire
L'« IA générative » n'est pas ce que vous croyez
L'« IA générative » n'est pas ce que vous croyez
Découvrir l’IA
Ce que nous comprenons mal à propos de l'IA (avec l'ancien PDG de Google)
Ce que nous comprenons mal à propos de l'IA (avec l'ancien PDG de Google)
Découvrir l’IA
Andrew Ng : Opportunités en IA - 2023
Andrew Ng : Opportunités en IA - 2023
Découvrir l’IA
Explication brève des grands modèles de langage
Explication brève des grands modèles de langage
Découvrir l’IA
Pourquoi les grands modèles de langage hallucinent
Pourquoi les grands modèles de langage hallucinent
Découvrir l’IA
ChatGPT avec Rob Miles - Computerphile
ChatGPT avec Rob Miles - Computerphile
Découvrir l’IA