4 minutesUtiliser l’IA avec discernement pour réussir à l’école
Formuler une règle simple pour distinguer l'aide aux devoirs par l'IA de la triche à l'aide de l'IA.
Sélection éditoriale
Regardez les vidéos d’accompagnement les plus claires sans devoir tout parcourir d’un coup. Choisissez un parcours, reprenez là où vous en étiez ou utilisez les filtres si vous savez ce que vous cherchez.
Renforcez votre maîtrise des bases de l’IA, des prompts, de la confidentialité, des hallucinations et des usages quotidiens.
Comprendre ce que l'IA peut et ne peut pas faire avant d'automatiser quoi que ce soit.
Apprenez des flux de travail pour les réunions, la rédaction, la recherche, les outils sans code et les tâches métier répétitives.
Faites de l’IA, au-delà d’une simple interface de chat, une habitude de travail fiable.
Approfondissez les agents, le RAG, le MCP, les sorties structurées, les évaluations, les API et l’IA locale.
Évaluez et développez des systèmes d’IA sans confondre démonstration et production.
Abordez la gouvernance, la préparation à l’AI Act, les arbitrages entre développement interne et achat, le retour sur investissement et les choix d’IA privée.
Prenez des décisions plus sûres concernant l'adoption de l'IA au sein d'une équipe ou d'une entreprise.
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4 minutesFormuler une règle simple pour distinguer l'aide aux devoirs par l'IA de la triche à l'aide de l'IA.
5 minutesCiter deux indices visuels susceptibles de suggérer, sans le prouver, qu'une image a été générée par l'IA.
5 minutesRelever dans le reportage un exemple où la réponse de l'IA diverge du jugement d'un professionnel de santé, sans prendre le reportage pour un avis médical.
11 minutesIdentifier ce qui distingue une conversation avec l'IA d'une prise en charge thérapeutique assurée par un professionnel habilité, afin de savoir quand faire appel à une personne qualifiée.
20 minutesExpliquer la différence entre connexion et compagnie décrite par Turkle, puis l'appliquer à une habitude de conversation avec l'IA.
17 minutesExpliquer le concept d'« économie de l'attention » et citer une technique de conception utilisée pour capter l'attention.
1 minutesExpliquer en une phrase ce qu'un Content Credential est censé consigner au sujet d'un média, puis vérifier les détails dans la documentation actuelle de la C2PA ou d'Adobe, car une vidéo de 30 secondes ne constitue qu'une introduction.
57 minutesRelever deux risques précis des applications d'IA de type compagnon pour les enfants abordés pendant la table ronde.
11 minutesDéfinir l’« IA fantôme » et citer une catégorie de données qui ne devrait jamais être transmise à un chatbot d’IA grand public.
1 minutesNotez un comportement Study Mode revendiqué dans l'annonce (par exemple guider plutôt que déverser des réponses) — puis vérifiez la documentation produit actuelle, car les fonctionnalités changent.
15 minutesNommer un risque ou une préoccupation que l'épisode soulève au sujet des chatbots d'IA simulant un proche décédé, sans prendre le podcast pour un conseil clinique sur le deuil.
13 minutesNommer les risques qu'O'Neil associe aux systèmes de notation nuisibles — par exemple l'opacité, l'échelle et les préjudices — sans considérer la conférence comme une définition technique exhaustive.
5 minutesExpliquer en une phrase pourquoi un chatbot peut sembler sûr de lui tout en donnant une réponse factuellement erronée.
5 minutesRetenir un point concernant la vie privée, l'équité ou la responsabilité afin d'engager une conversation sur l'IA avec un adolescent.
16 minutesRédiger un prompt de tutorat qui demande à l’IA de guider l’apprenant par des questions plutôt que de lui donner directement la réponse.
4 minutesConvenez avec votre famille d'une phrase de vérification privée pour les appels urgents, puis confrontez les détails aux conseils actuels de protection des consommateurs plutôt que de vous fier au seul reportage.
8 minutesRésumer les résultats que ce sujet d'actualité attribue à l'étude sur l'écriture assistée par l'IA, tout en considérant la reproductibilité et les limites comme des questions encore ouvertes.
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.
17 minutesMettre en place un flux de travail de codage multi-agents avec des limites de revue explicites afin que les modifications générées restent petites, testées et maîtrisées.
56 minutesConstruire le dossier de rentabilité d'un workflow d'IA avec une situation de référence, des bénéfices directs et indirects, des seuils de qualité et une décision d'arrêt explicite.
41 minutesPrendre une décision de développement ou d'achat selon le résultat attendu, le contrôle des données, l'économie des charges de travail, la maturité de l'infrastructure et les responsabilités d'exploitation.
20 minutesÉvaluer des modèles pratiques de contrôle d'accès pour le RAG de connaissance d'entreprise avant d'indexer des documents internes sensibles.
30 minutesComparer le calendrier historique de la vidéo au droit actuel de l'Union, puis faire correspondre les échéances actuelles aux tâches de collecte de justificatifs et d'attribution des responsabilités qu'une PME doit planifier.
37 minutesÉvaluer une IA privée comme une décision d'infrastructure et de gouvernance, sans choisir par réflexe le SaaS ou l'auto-hébergement.
69 minutesIdentifier les modes de défaillance que vos propres agents rencontreront en premier et planifier à l'avance les tests, les mécanismes de secours et les critères de mise hors service pour chacun.
7 minutesComprendre pourquoi l'analyse des documents, la préservation de leur structure et les contrôles qualité à l'ingestion sont indispensables avant de construire un RAG sur des PDF et des formats de fichiers variés.
6 minutesIdentifier l'architecture centrale d'un agent vocal et les points de défaillance qui affectent la confiance des clients lors d'appels réels.
211 minutesComprendre suffisamment bien la pile LLM moderne pour analyser les tokens, l’entraînement, les outils et les défaillances.
40 minutesÉvaluer des idées de produits à autonomie partielle où les humains conservent le contrôle sur les décisions à risque élevé.
190 minutesVous saurez construire un agent LangGraph avec un état typé, un routage conditionnel, des points de contrôle et des outils, et comprendrez dans quels cas cette explicitation est avantageuse.
66 minutesVous saurez mettre en place une équipe CrewAI selon le modèle rôle-objectif-contexte et comparer sa boucle d'exécution masquée aux graphes explicites.
15 minutesConcevoir des boucles d'agents plus simples avec des règles d'arrêt claires, des limites de tâche et des points de contrôle humains.
18 minutesIdentifier les erreurs courantes de conception d'agents avant d'ajouter plusieurs agents, des prompts complexes ou un état caché.
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.
37 minutesUtiliser l'IA pour remettre en question les hypothèses, comparer les options et identifier les contre-arguments avant de prendre une décision.
10 minutesAdapter l'accroche d'une lettre de motivation et reformuler les points d'un CV en fonction d'une véritable offre d'emploi au moyen d'une suite de prompts.
9 minutesUtiliser l'IA pour préparer les prises de contact, les entretiens et les suivis tout en conservant un récit personnel, précis et honnête.
17 minutesCombiner le rappel actif, les exercices d’entraînement et les explications de l’IA dans une routine d’apprentissage reproductible.
22 minutesGénérer un plan d'étude réaliste à partir de votre objectif, de votre emploi du temps et de vos contraintes, puis l'adapter à mesure que vous apprenez.
13 minutesConcevoir une méthode de réunion qui recueille transcriptions, synthèses et actions à mener tout en maintenant une validation humaine.
4 minutesComparer une méthode de transcription autonome avec des assistants intégrés aux plateformes de réunion avant de choisir un outil.
18 minutesUtiliser ChatGPT pour expliquer des formules et améliorer progressivement la logique d'une feuille de calcul, tout en vérifiant chaque résultat dans Excel.
12 minutesComprendre comment l'IA intégrée aux feuilles de calcul peut structurer du texte désordonné et classer des données, puis vérifier soigneusement formules et étiquettes.
23 minutesComprendre comment un fil de discussion ChatGPT conservé dans la durée peut faciliter la planification des repas, les courses, la préparation des voyages et d'autres démarches quotidiennes à faible risque.
48 minutesApprenez l'intuition de prompting de Midjourney tout en séparant les concepts de prompts durables des contrôles d'interface changeants.
48 minutesComparez les générateurs d'images selon leur adéquation avec les tâches, leurs modes d'échec et leur coût, plutôt que de mémoriser un classement fixe.
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.
90 minutesUtiliser l'IA comme un éditeur critique pour la structure, l'argumentation et la révision sans externaliser votre propre voix.
18 minutesEnchaîner Perplexity et NotebookLM dans un même processus qui trouve les sources, puis les lit et les synthétise.
26 minutesConfigurer un carnet NotebookLM et l'utiliser pour résumer, interroger et recouper de longs documents provenant de vos propres sources.
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.
11 minutesApprendre ce qui compte pour la qualité d'enregistrement et les limites de consentement avant de créer un clone de voix.
16 minutesComprendre les principales catégories de processus audio assistés par l'IA : narration, transformation vocale, conception de voix et clonage.
10 minutesChoisir entre moteurs de recherche, moteurs de réponse et chatbots selon les besoins en sources, l'actualité des informations et les conséquences d'une erreur.
23 minutesÉtudier un pipeline de newsletter à plusieurs agents et déterminer où placer les sources, la validation et la gestion des défaillances.
20 minutesAcquérir un cadre synthétique pour rendre les prompts plus clairs et les améliorer par itérations, ainsi que des modèles appliqués aux e-mails, aux résumés et à l'analyse.
25 minutesConstruire des prompts plus robustes en ajoutant progressivement le rôle, le contexte de la tâche, les exemples, les contraintes et le format de sortie.
42 minutesVous saurez appliquer les bonnes pratiques fondamentales de conception de prompts et distinguer les approches zero-shot et few-shot dans votre travail.
20 minutesVous disposerez de la structure TCREI en cinq parties comme liste de contrôle réutilisable pour construire et affiner vos propres consignes.
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.
11 minutesUtiliser l'IA pour rédiger des e-mails plus rapidement, puis éprouver leur ton et leur clarté du point de vue du destinataire.
26 minutesComprendre pourquoi la voix conversationnelle en temps réel semble différente de la dictée ou des assistants vocaux classiques.
3 minutesDécouvrir rapidement l'interaction vocale multimodale, notamment l'interruption, le ton et la conversation consciente de la caméra.
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.
5 minutesComprendre pourquoi le pilotage d'un ordinateur par captures d'écran est puissant, mais aussi lent, coûteux et fragile par rapport à une automatisation fondée directement sur des API.
8 minutesDéterminer dans quels contextes des agents pilotant un navigateur ou un ordinateur peuvent présenter un intérêt commercial malgré leurs risques opérationnels.
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.
22 minutesAppliquer les modèles d'écriture, de sélection, de compression et d'isolement pour gérer délibérément le contexte des agents.
8 minutesComprendre comment le contexte long peut échouer en présence d'ambiguïté et d'éléments perturbateurs, puis concevoir des tests autour de ce risque.
19 minutesVous pouvez estimer quand la mise en cache des prompts est rentable en pesant les surcoûts de mise en cache en écriture par rapport aux économies en lecture pour vos charges de travail réelles.
56 minutesUtilisez la mise en cache des prompts uniquement lorsque les préfixes stables, le comportement de latence et de coût correspondent à la charge de travail.
12 minutesConstruire un petit assistant réutilisable avec des instructions, des fichiers de connaissances et des paramètres d’accès.
13 minutesComprendre le contexte au niveau du projet et savoir quand il convient mieux que de répéter les mêmes informations générales dans chaque conversation.
131 minutesComprendre comment un utilisateur avancé distingue les préférences durables des contextes ponctuels.
36 minutesConfigurer délibérément la personnalisation, sans confondre mémoire, instructions et contexte des projets.
22 minutesVoir le mode de recherche approfondie et les modes d'analyse appliqués à la recherche d'entreprise plutôt qu'aux seules revues de littérature académique.
14 minutesDéfinir une tâche de recherche approfondie, attendre le rapport, puis vérifier les citations et la qualité des sources avant de l'utiliser.
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.
55 minutesConcevoir une échelle d'évaluation qui détecte les régressions avant que les modifications de prompt ou de modèle n'atteignent les utilisateurs.
19 minutesVoir comment une équipe de production superpose assertions, validation humaine et LLM utilisés comme juges pour faire apparaître les régressions avant la publication.
42 minutesComprendre comment les exemples modifient le comportement du modèle et déterminer quand le prompting par exemples justifie le temps de préparation supplémentaire.
25 minutesInsérer des exemples dans une structure de prompt plus complète et anticiper la manière dont ils modifieront la réponse du modèle.
157 minutesRéaliser de bout en bout une quantification et des fine-tunings LoRA et QLoRA sur du matériel dont disposent déjà la plupart des développeurs.
59 minutesSituer le fine-tuning dans le pipeline global d’entraînement et déterminer quand il convient mieux que le prompting ou le RAG.
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.
29 minutesCréer votre premier Custom GPT de bout en bout et déterminer quels GPT existants méritent réellement d'être ajoutés à votre boîte à outils.
44 minutesComprendre comment les instructions, les actions et les fichiers de connaissances des Custom GPT s'articulent avant de faire évoluer un assistant simple au-delà du processus pour débutants.
30 minutesComprendre les déclencheurs, les actions et le flux d'automatisation simple avant d'ajouter l'IA à un processus métier.
12 minutesDécider quand un agent d’IA devrait gérer le déclencheur, le raisonnement et l’action, plutôt qu’un Zap classique doté d’une étape IA.
15 minutesVous pourrez déterminer si une offre ChatGPT payante est utile pour votre charge de travail actuelle, au lieu de choisir l'abonnement au nom le plus impressionnant.
131 minutesObserver comment un utilisateur expérimenté alterne entre outils, modes et stratégies de contexte tout en intégrant la vérification à son processus.
60 minutesConstruire un modèle mental rationnel des LLM en tant que systèmes de prédiction fondés sur des fenêtres de contexte, des données d'entraînement, l'échantillonnage et des modes de défaillance.
13 minutesComprendre comment des assistants intégrés peuvent relier e-mails, réunions et tâches dans un même cycle de travail contrôlable.
14 minutesIdentifier des usages pratiques de l'IA pour les e-mails : résumer des fils, rédiger des réponses, ajuster le ton et organiser le suivi.
32 minutesMettre en œuvre une boucle d'apprentissage centrée sur un projet, dans laquelle l'IA ne fait ressortir que les connaissances nécessaires à la réalisation d'un objectif concret.
10 minutesTransformer un sujet en programme d'étude composé d'explications, de questions d'entraînement et de boucles de retour vérifiables.
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.
104 minutesComprendre comment MCP s’intègre aux systèmes agentiques au-delà d’un serveur local de démonstration.
75 minutesCréer un premier serveur MCP et comprendre comment outils, schémas, prompts, ressources et transports s’articulent.
19 minutesAméliorer la conception des outils afin que les agents sélectionnent l'action correcte avec les bons paramètres.
29 minutesDécider quel comportement appartient au prompt système, à la description de l'outil ou aux préconditions de l'outil.
7 minutesSéparer les décisions concernant la mémoire à court terme et à long terme, et décider quand la mémoire de l'agent doit être écrite.
44 minutesVous pouvez intégrer en code la mémoire épisodique, sémantique, de travail et procédurale dans un agent, pas seulement nommer les catégories.
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.
28 minutesFaire évoluer NotebookLM d’un simple outil de synthèse vers une méthode reproductible de recherche et d’apprentissage.
35 minutesCréer un carnet de recherche fondé sur ses sources et le transformer en notes de synthèse, guides d’étude ou notes de travail.
9 minutesNaviguer parmi les traces, les projets et les jeux de données dans LangSmith, puis lire le coût des tokens, la latence, le taux d’erreur et le détail de chaque span.
154 minutesRelier le traçage, l’évaluation, les retours et l’examen de la production dans une boucle opérationnelle pour les systèmes LLM.
93 minutesComprendre que les conversations avec un chatbot ne sont pas automatiquement confidentielles, juridiquement protégées ni adaptées aux informations sensibles d'une entreprise.
13 minutesVous pouvez nommer les trois surfaces de risque que l'IA générative ajoute au travail — données, modèle, utilisation — et décrire les contrôles nécessaires pour chacune.
11 minutesExpliquez pourquoi les comptes d'IA personnels créent un risque pour les données au travail et comment établir des limites plus sûres.
17 minutesComprendre ce qui se brise lorsque le RAG est utilisé dans des entreprises réglementées pour des activités à forts enjeux.
19 minutesIdentifier les contrôles de RAG en production absents des démonstrations naïves de chat avec des documents.
13 minutesModéliser l'injection de prompt comme un mélange de données non fiables et définir des limites de conception autour de l'utilisation des outils.
17 minutesÉvaluez le modèle d'implémentation, les modes de défaillance et les garde-fous avant de construire.
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.
9 minutesExpliquer quand la récupération est la bonne solution et quand le fine-tuning pourrait effectivement aider.
13 minutesChoisir entre l’ingénierie des prompts, le RAG, le fine-tuning ou leur combinaison en fonction du véritable mode de défaillance.
77 minutesComprendre comment les spécialistes des prompts de production révisent les instructions, les exemples et les contraintes comportementales sous une pression réelle, au lieu de traiter les prompts comme du texte jetable.
25 minutesVoir une instruction vague sur les demandes d’indemnisation devenir un prompt structuré et testable, avec des exemples, des règles de sortie et un comportement de refus plus clairs.
39 minutesComparer récupération agentique et récupération par graphe dans une mise en œuvre concrète.
16 minutesComprendre le flux GraphRAG de Microsoft : extraction d’entités, communautés, résumés et synthèse ciblée par requête.
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.
131 minutesRépartir les tâches entre des outils rapides, économiques, capables d'un raisonnement approfondi ou ancrés dans des sources, au lieu d'employer un seul modèle pour tout.
17 minutesDécouvrir une méthode structurée et réutilisable pour déterminer quel modèle convient suffisamment bien à une tâche.
32 minutesComprendre pourquoi le moteur d'inférence, le traitement par lots et la mémoire du cache KV dominent l'économie d'une infrastructure auto-hébergée.
14 minutesVous choisirez quelques tâches quotidiennes à faible risque et testerez des consignes en comparant le résultat à votre propre jugement.
4 minutesUtiliser la caméra comme source, montrer un travail manuscrit à ChatGPT et bénéficier d'un accompagnement sans que la réponse soit révélée d'emblée.
42 minutesÉvaluer quand des agents d'IA verticaux créent un véritable avantage défendable et quand ils ne sont que de minces surcouches.
34 minutesÉvaluer la tarification d'un produit IA et la spécialisation autour de résultats mesurables plutôt que du nombre d'utilisateurs.
131 minutesReconnaître quand approfondir par une question, changer de modèle ou ouvrir une nouvelle conversation, à partir d'un usage quotidien réel.
41 minutesExpliquer ce que garantit le mode strict, en quoi il diffère de l’ancien mode JSON et comment le traitement des refus s’intègre au contrat des sorties structurées.
18 minutesComprendre pourquoi les appels de LLM fondés sur des schémas exigent des objets typés, des validateurs, des nouvelles tentatives et un traitement explicite des champs mal formés ou hallucinés.
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.
34 minutesRépondre aux grilles de lecture fondées sur la médiocrité, la magie ou le vol grâce à une compréhension plus claire du fonctionnement réel des modèles génératifs.
12 minutesDéfendre, dans le débat sur l'IA, une position mesurée entre catastrophisme et utopie, et reconnaître les questions qui comptent réellement.
9 minutesVous pouvez assembler la tâche, le contexte, les exemples, le rôle, le format et le ton en prompts fonctionnels pour les tâches de bureau quotidiennes.
26 minutesIdentifier des modèles de prompt réutilisables et les combiner en instructions, exemples et étapes d'évaluation plus claires.
36 minutesVous comprendrez de manière réaliste les capacités actuelles de l'IA, ses limites et les opportunités qui méritent d'être prises au sérieux.
8 minutesVous pourrez expliquer simplement comment un LLM prédit le token suivant et pourquoi le comparer à une autocomplétion sous stéroïdes est à la fois juste et incomplet.
19 minutesVous comprendrez suffisamment le paysage des produits et familles de modèles pour choisir un premier outil et cesser de comparer constamment plusieurs onglets.
10 minutesVous pourrez nommer les quatre types d'hallucinations et reconnaître celui auquel vous êtes confronté lorsque le chatbot se trompe.
36 minutesVous pourrez expliquer pourquoi un modèle entraîné à prédire du texte plausible invente parfois des faits, quelle que soit l'assurance avec laquelle il s'exprime.
90 minutesUtiliser l'IA pour la recherche, la structuration et la révision tout en conservant un contrôle humain sur la formulation finale et le jugement.
36 minutesIdentifier les principales interfaces de ChatGPT afin de pouvoir explorer de manière délibérée plutôt que de cliquer au hasard.
39 minutesVous saurez vous orienter dans ChatGPT sans penser devoir maîtriser chaque élément de la barre latérale dès le premier jour.
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