Techniques avancées — agents, automatisation, IA locale et orchestration des flux de travail.
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17 minutesApprendre à concevoir des flux de travail d’IA capables de s’interrompre, de reprendre, de demander un jugement humain et de séparer l’état métier des hypothèses du modèle.
18 minutesComprendre comment mettre en œuvre les points d’approbation comme des contrôles explicites du flux de travail, plutôt que comme une vérification manuelle informelle après un incident.
32 minutesApprendre à introduire l’IA dans la localisation sans retirer aux humains la responsabilité du sens, du ton, de la terminologie et de l’approbation finale.
4 minutesComprendre l’importance des plongements vectoriels multilingues pour la recherche interne privée et les situations où une récupération locale peut réduire le risque d’exposition des données.
66 minutesDécouvrir le flux de travail complet pour créer un petit projet avec Cursor, notamment la configuration, la rédaction de prompts, le débogage, les bases de Git et les limites du développement assisté par l’IA.
5 minutesNommer les trois garde-fous à mettre en place avant de laisser l’IA écrire du code et comprendre le mode de défaillance précis que chacun aide à prévenir.
31 minutesObserver comment un flux de support n8n rédige des réponses fondées sur la récupération et propose des mises à jour de connaissances, puis identifier les contrôles nécessaires avant la production.
231 minutesComprendre comment un agent de support combine la recherche d’informations, le transfert et les outils de flux de travail avant sa sécurisation pour la production.
24 minutesConcevoir un flux de travail marketing dans lequel l’IA rédige et achemine les tâches, tandis que les humains gardent le contrôle de la stratégie, du ton de la marque et de la publication.
30 minutesCartographier le paysage actuel des outils de marketing avant de décider quels flux de travail méritent l'automatisation.
26 minutesÉvaluer la place éventuelle des agents vocaux dans les flux de travail commerciaux et déterminer où la transparence, le consentement et le transfert à un humain deviennent des obstacles.
30 minutesComprendre le pipeline d’enrichissement des données et de personnalisation qui sous-tend la prospection assistée par l’IA, sans confondre automatisation et qualité.
23 minutesÉtudier un pipeline de newsletter à plusieurs agents et déterminer où placer les sources, la validation et la gestion des défaillances.
24 minutesIdentifier la boucle d'action de l'agent navigateur, là où elle aide et là où une confirmation humaine est toujours nécessaire.
2 minutesComparer le comportement d’un agent qui contrôle directement l’ordinateur à celui d’un agent limité au navigateur.
11 minutesIdentifier les étapes de sélection des sources, de question, d'artefact généré et d'inspection des citations dans un assistant documentaire hébergé.
26 minutesObserver un flux de carnet fondé sur des sources et identifier les contrôles de récupération, de citation, de provenance et d'autorisation nécessaires avant de s'y fier.
29 minutesComprendre les schémas de raisonnement génération-évaluation-élagage et savoir quand ils sont trop coûteux pour un travail réel.
25 minutesAjouter un rôle, des sections structurées et des étapes de réflexion explicites à un prompt sans transformer la chaîne de pensée en rituel.
69 minutesDévelopper une intuition sur les choix de segmentation avant de régler un véritable système de récupération.
24 minutesVoir comment la réécriture des requêtes, la récupération hybride, le reclassement et les boucles correctives s’intègrent dans un même pipeline RAG.
25 minutesUtiliser les catégories de risque OWASP pour les LLM pour examiner l'accès aux outils, le traitement des sorties et l'exposition des données sensibles.
11 minutesDistinguer l'injection de prompt directe et indirecte et comprendre pourquoi le filtrage seul n'est pas suffisant.
107 minutesApprendre le cycle d’évaluation destiné aux concepteurs de produits : examiner les traces, étiqueter les défaillances, définir des critères, tester les modifications et les comparer au jugement humain.
3 minutesVoir la version la plus simple sans code d'une évaluation de prompt répétible.
26 minutesConstruire un premier flux de travail d’agent d’IA dans n8n en sachant où placer l’accès aux outils, la mémoire et les garde-fous.
92 minutesFaire évoluer un agent simple vers des flux de travail en plusieurs étapes avec mémoire, gestion des erreurs et intégrations métier réalistes.
14 minutesInstaller un moteur d’exécution de modèles locaux, télécharger un petit modèle et comprendre le compromis entre confidentialité et performances avant de l’utiliser pour un véritable travail.
6 minutesEssayer l’IA locale dans une interface graphique et comparer le comportement de petits modèles à celui de modèles de pointe hébergés.
20 minutesComprendre les rôles du protocole : hôte, client, serveur, outils, ressources, prompts et transports.
16 minutesExpliquer en termes simples ce que change MCP et déterminer si une connexion à un outil doit utiliser MCP ou une intégration plus simple.
19 minutesComparer les modèles phares, légers, intermédiaires et spécialisés afin de fonder les décisions de routage sur l’adéquation à la tâche, le coût et la latence plutôt que sur une préférence de marque.
9 minutesÉvaluer les compromis de routage entre qualité, coût et fiabilité avant d'ajouter de la complexité d'orchestration.
30 minutesIdentifier des étapes distinctes du flux et créer pour chacune des critères de sélection d'outils vérifiables.
14 minutesTransformer plusieurs idées de cas d'usage en étapes candidates à tester selon les critères de capacité et de relais de l'article.
10 minutesChoisir une plateforme d’automatisation selon l’hébergement, l’adéquation aux agents d’IA, les intégrations et les contraintes de maintenance, plutôt que d’après le discours marketing.
3 minutesDécouvrir le cadrage original du lancement de o1 et distinguer ce récit historique des recommandations actuelles d'implémentation.
28 minutesComprendre un récit historique de o1, puis comparer une spécification directe de la tâche à d'autres variantes prises en charge sur votre modèle et votre charge actuels.
10 minutesÉvaluer C.R.A.F.T. comme structure candidate de génération de prompts au moyen de cas représentatifs et de critères d'acceptation explicites.
20 minutesExtraire une structure candidate de prompt, puis ajouter responsabilité, versionnage, évaluation, limites et solution de repli avant la revue.
8 minutesUtiliser plusieurs scénarios pour l'avenir de l'IA afin de planifier l'adoption sans tout miser sur une seule prévision.
60 minutesStructurer l’adoption de l’IA autour de l’évolution des flux de travail, du développement des compétences et d’une vision réaliste des risques organisationnels.
