Introduction Imaginez une salle de classe transformée en studio de musique : l’enseignant est aux commandes d’une guitare électrique branchée sur un amplificateur. De la même manière qu’un musicien module son son avec divers réglages, un utilisateur d’IA générative peut… Lire la suite »IA générative et amplificateur de guitare électrique : Prompt distorsion.
Introduction – Confondre chercher et générer : un glissement risqué Depuis l’arrivée spectaculaire de ChatGPT, une idée revient souvent : « Plus besoin de Google, je demande tout à l’IA. » Cette croyance repose pourtant sur une confusion entre deux… Lire la suite »L’IA n’est pas un moteur de connaissance
Les modèles de langage de grande taille (Large Language Models, LLM) ont connu un essor fulgurant, mais leur puissance a un coût énergétique élevé. Il est crucial de distinguer l’empreinte énergétique de l’entraînement de ces modèles, souvent très gourmande, de… Lire la suite »Consommation énergétique des LLM : état des lieux et perspectives en 2025
La vidéo Transformers (how LLMs work) explained visually | DL5 de 3Blue1Brown offre une explication visuelle et intuitive du fonctionnement des Transformers, l’architecture fondamentale derrière les grands modèles de langage (LLM) tels que ChatGPT. Comprendre les Transformers : Un Orchestre… Lire la suite »Explication visuelle et intuitive du fonctionnement des Transformers
Introduction : Démystifier l’« éthique intrinsèque » des IA génératives Les progrès fulgurants des Large Language Models (LLM) – modèles d’intelligence artificielle générative capables de produire du texte cohérent comme ChatGPT – ont suscité autant d’enthousiasme que d’inquiétudes. Dans le débat public, on… Lire la suite »Les modèles d’IA générative sont-ils non éthiques par essence ?
Introduction L’idée que « l’IA fait des erreurs » repose souvent sur une compréhension superficielle du fonctionnement des modèles de traitement du langage. En réalité, les erreurs apparentes ne sont pas dues à une défaillance intrinsèque des modèles, mais plutôt… Lire la suite »L’IA ne fait pas d’erreur
Résumé : L’IA révolutionne l’éducation physique et sportive (EPS), mais pose question. Les enseignants peuvent s’appuyer sur l’IA pour enrichir leurs cours, personnaliser l’apprentissage et analyser les performances. Cependant, une prudence s’impose face aux limites et erreurs potentielles de ces outils. Bien… Lire la suite »L’Intelligence Artificielle en EPS : Un outil précieux ou un rival ?
Lorsque vous rédigez un prompt en texte libre, vous dépendez surtout du langage naturel pour décrire ce que vous voulez accomplir. Le risque est de laisser place à des ambiguïtés, des imprécisions ou même des contradictions involontaires. Par exemple, si… Lire la suite »🐍 Prompter en python
📢 🚀🔥BREAKING NEWS🔥🚀 : LE PROMPT ULTIME EST ARRIVÉ ! 🎉🤯✨✨ Il écrit vos posts LinkedIn 📢, code votre site web 💻, rédige votre roman 📖, trouve votre âme sœur ❤️, vous fait un café ☕ et cerise sur le… Lire la suite »✨Le prompt Ultime et magique du mois✨
🚀 Vers une Ingénierie du Prompt Structurée : Dépasser le Zéro-Shot RCT pour Construire de Véritables Assistants et Agents Le Zero-Shot RCT (Rôle, Contexte, Tâches en zéro exemple) est souvent présenté comme la solution ultime pour structurer les interactions avec… Lire la suite »Prompting avancé