Apprendre pas à pas
Chapitres, leçons, quiz et certificat - du débutant à l'avancé.
Comprendre ce qu'est l'IA et comment elle fonctionne, sans aucune connaissance en informatique. Mots simples, comparaisons du quotidien.
Zapier, Make, n8n : connecter des applications et intégrer l'IA dans des workflows automatisés, sans écrire une ligne de code.
GitHub Copilot, Codeium, Tabnine, Amazon Q : comprendre la différence entre autocomplétion et agent complet, et bien utiliser ces outils au quotidien.
Comment les modèles multimodaux analysent images et documents, génèrent des visuels et traitent la voix, pour des usages professionnels concrets.
Comparer les modèles IA sur des critères mesurables, puis maîtriser la facture : coût par token, mise en cache, routage économique et budget.
Connecter un modèle à vos données privées sans le réentraîner, et choisir entre RAG, fine-tuning et prompt engineering selon le besoin réel.
Prompt injection, shadow AI, fuite de données, biais : les risques propres à l'IA générative en entreprise, et comment les encadrer.
Le standard ouvert qui connecte les agents IA à des outils et données externes, supporté par Claude, et de plus en plus par d'autres écosystèmes.
Du concept d'agent IA à l'architecture multi-agents en production : boucle agentique, construction d'un agent, coordination, skills et plugins.
Formuler des demandes précises, structurer un contexte, itérer efficacement : les techniques transférables entre GPT, Claude, Gemini et tout autre modèle.
Comprendre les grands modèles de langage (GPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral...), leurs usages concrets et leurs limites, sans jargon technique.
Guides sur ce thème