Ressources
Articles et guides pratiques, rédigés par le formateur.
Pourquoi l'accuracy ne suffit pas : précision, rappel, F1
Un modèle « précis à 99 % » peut être inutile. Comprenez l'accuracy, la précision, le rappel et le F1, et choisissez la métrique qui correspond au coût réel des erreurs.
23/10/2026
Qu'est-ce qu'un agent IA, et quand en avez-vous vraiment besoin ?
Le mot « agent » est partout, souvent à tort. Définition claire, différence avec un simple assistant ou un workflow, et critères pour décider si votre besoin justifie réellement un agent.
23/10/2026
Cinq questions à poser avant de lancer un projet de ML
Avant de réunir une équipe et un budget, cinq questions simples permettent de savoir si le machine learning est la bonne réponse, et à quelles conditions il peut réussir.
23/10/2026
Combien coûte une fonctionnalité IA ? Une méthode de calcul avec des prix fictifs
Le coût d'une fonctionnalité IA dépend des volumes, de la longueur des textes et du modèle. Apprenez à l'estimer pas à pas, avec des prix fictifs à remplacer par les vôtres.
23/10/2026
Du prompt engineering au context engineering
Peaufiner une phrase ne suffit plus quand l'assistant doit travailler sur vos documents et vos outils. Le context engineering consiste à composer ce que le modèle voit à chaque étape.
23/10/2026
Écrire un bon prompt : une méthode en cinq éléments
Des réponses vagues viennent presque toujours de consignes vagues. Une structure en cinq éléments (rôle, contexte, tâche, format, critères) rend vos prompts fiables et réutilisables.
23/10/2026
Évaluer une fonctionnalité IA : au-delà du « ça marche sur ma démo »
Trois exemples réussis ne prouvent rien. Constituez un jeu de cas, définissez des critères clairs et mesurez avant et après chaque changement pour piloter la qualité d'une fonctionnalité IA.
23/10/2026
Faire adopter l'IA dans une équipe : ce qui marche, ce qui échoue
Acheter des licences ne suffit pas. Découvrez les leviers qui favorisent un usage durable de l'IA en équipe, et les erreurs courantes qui laissent les outils inutilisés.
23/10/2026
IA, machine learning, deep learning, IA générative : la différence
Quatre termes employés comme des synonymes en réunion. Voici comment les distinguer, comment ils s'emboîtent, et pourquoi cette précision change vos décisions produit.
23/10/2026
Injection de prompt : comprendre le risque pour mieux le réduire
Un texte reçu par votre assistant peut-il lui donner des ordres ? L'injection de prompt est un risque structurel des applications d'IA. Voici comment le comprendre et le limiter.
23/10/2026
RAG : pourquoi votre assistant « invente » et comment y remédier
Un assistant sans accès à vos documents comble les vides avec du plausible. La génération augmentée par recherche (RAG) ancre ses réponses dans vos sources, à condition d'être bien conçue.
23/10/2026
Vibe coding : prototyper une idée en un après-midi, et ses limites
Décrire une application en langage naturel et la voir apparaître : le vibe coding accélère le prototypage. Voici comment l'utiliser utilement, et où s'arrête sa fiabilité.
23/10/2026