Faire ses premiers pas avec l’IA quand on n’est pas technique
Trois semaines, trois usages, une heure par semaine. Un parcours d’entrée dans l’IA pensé pour un profil métier, sans jargon et sans installation.
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Intelligence artificielle
Modèles, agents, usages : ce qui change vraiment pour les organisations.
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Recruter pour un projet IA : les compétences qui comptent vraiment
Au démarrage un profil produit qui sait cadrer, ensuite une compétence d'intégration, rarement un chercheur. Trame de fiche de poste et signaux d'alerte dans les CV trop génériques.
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Souveraineté des données : héberger son IA en France, concrètement
Du fournisseur européen à l'auto-hébergement sur GPU loués : les options réelles, ce que chacune coûte en compétences et en facture, et la différence entre localisation des serveurs et droit applicable.
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Embeddings et vectorisation : le vocabulaire minimum pour suivre
Ce que représente un vecteur, pourquoi la recherche sémantique trouve ce que les mots-clés ratent, et les cas où elle rate ce qu'ils trouvaient. Le vocabulaire de base, sans équations.
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Rédiger une charte d'usage de l'IA pour ses équipes
Une trame en huit sections, les formulations qui tiennent dans le temps et celles qui deviennent inapplicables au bout d'un mois. Partir des usages autorisés plutôt que d'une liste d'interdits.
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Shadow AI : quand vos équipes utilisent des IA sans vous le dire
L'usage clandestin d'outils d'IA est d'abord le symptôme d'un besoin non couvert. Ce qu'on risque réellement côté données, et pourquoi le blocage réseau ne fait que déplacer le problème.
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Combien coûte vraiment un projet d'IA générative en entreprise
Cadrage, données, développement, consommation, exploitation, accompagnement : la décomposition d'un budget réel, et les ordres de grandeur par taille de projet.
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Fine-tuning ou RAG : quand faut-il vraiment entraîner un modèle
La connaissance qui change souvent contre le comportement qu'on veut figer : les deux approches mises face à face, avec un arbre de décision et les cas où ni l'une ni l'autre n'est la réponse.
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Écrire un bon prompt : la méthode en cinq points
Rôle et contexte, données fournies, format attendu, critères de réussite, exemples : cinq points qui portent l'essentiel du résultat, illustrés avant et après réécriture.