Cours et vidéos sur l'IA, en cinq étapes

Montre comment poser une première question à ChatGPT en tapant ou en parlant, lire la réponse et poser une question de suivi pour la simplifier, avec un rappel de bien vérifier les conseils importants.

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Explique simplement comment un chatbot d'IA est entraîné et comment il construit une réponse mot par mot, puis donne quatre habitudes pour obtenir de meilleurs résultats.

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Présente l'IA générative et ce qui la distingue de l'IA antérieure : elle crée de nouveaux textes, images et autres contenus au lieu de seulement analyser ce qui existe déjà.

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Explique simplement comment des chatbots comme ChatGPT apprennent à partir de grandes quantités de texte pour produire des réponses, et se demande si cela revient à une véritable intelligence.

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Passe en revue ce que les outils d'IA générative actuels font bien ou mal à ce jour, et où se situent leurs limites.

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Explique comment l'IA, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, les modèles de fondation et l'IA générative s'emboîtent les uns dans les autres, et comment le domaine est passé de l'un à l'autre.

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Retrace environ 70 ans d'IA, des premiers programmes et systèmes experts à l'IA générative et aux agents d'IA, en passant par l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.

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Le premier module du cours AI Essentials de Google : ce que sont l'IA et l'apprentissage automatique, comment fonctionne l'IA générative, et ce que ces outils font bien ou mal.

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Montre comment dire ce dont vous avez besoin, pour qui et quel type de réponse vous voulez transforme une question vague en question utile, et comment ajuster la réponse sans tout recommencer.

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Montre comment interroger ChatGPT sur une facture d'énergie sans partager d'informations personnelles, et comment reconnaître quand une réponse doit être vérifiée ailleurs.

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Explique deux raisons courantes pour lesquelles une IA peut paraître sûre d'elle tout en se trompant (faits inventés et tendance à vous donner trop facilement raison) et quatre habitudes pour vérifier ses réponses.

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Traite du discernement : juger si ce que vous fournit un assistant d'IA, et la façon dont il se comporte en chemin, est exact et utile pour votre tâche.

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Explique ce que signifie l'hallucination dans les modèles d'IA, pourquoi elle peut se produire, et comment la repérer dans vos propres conversations.

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Montre comment créer un projet Claude, ajouter une base de connaissances, rédiger les instructions du projet et le partager avec vos collègues pour que le contexte se retrouve d'un chat à l'autre.

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Des prompt engineers d'Anthropic discutent de ce qui fait un bon prompt engineer, de la façon d'affiner les prompts, de l'honnêteté, des personas et des métaphores dans les prompts, et de l'évolution possible du prompting.

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Une longue visite guidée, riche en exemples, de la façon dont un chercheur en IA utilise les assistants de chat : choisir un modèle, quand utiliser les modes de réflexion, recherche web, import de fichiers, analyse de données, voix et images.

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Andrew Ng montre comment utiliser les outils de chat d'IA pour obtenir des réponses sourcées grâce à la recherche web et au Deep research, pour recevoir des retours et écrire, et pour créer des sites web et des applications simples sans code.

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L'équipe d'IA appliquée d'Anthropic construit pas à pas un prompt pour une tâche de déclaration de sinistre automobile : contexte de la tâche, ton, données de contexte, exemples, structure XML, format de sortie et préremplissage.

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Présente comment les étudiants peuvent utiliser Gemini comme aide aux études pour comprendre des matières difficiles, faire des recherches et rédiger des travaux, tester des arguments, et comment l'utiliser de manière responsable.

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Une responsable marketing d'OpenAI rassemble la documentation produit, des recherches et des notes de réunion dans un brouillon d'article de blog de lancement qui suit un modèle établi, puis le relit et le met à jour à mesure que les détails changent.

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Montre comment Khanmigo accompagne les élèves sans leur donner les réponses, aide les enseignants à préparer et à différencier leurs cours, et ce qu'il propose aux chefs d'établissement et aux responsables de district scolaire.

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Une courte vidéo pour les élèves et les familles sur le fonctionnement de l'IA et sur la façon de garder un esprit critique quand on l'utilise pour les devoirs.

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Montre aux enseignants de la maternelle au lycée (K-12) comment Gemini for Education adapte les explications avec des analogies et crée des supports progressifs, à partir d'une leçon de 5th grade (CM2) sur l'effet de serre.

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Montre comment Copilot dans Outlook rédige un e-mail à partir d'un court prompt, répond à des questions sur d'anciens e-mails et vérifie la grammaire et le ton avant l'envoi. Nécessite une offre Microsoft 365 avec Copilot.

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Leçon 1 du AI Boost Bootcamp de Google : où Gemini apparaît dans les applications de travail de Google, et une formule de prompt en quatre volets (persona, tâche, format, contexte).

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Montre Copilot apporter plusieurs modifications à une feuille de budget dans Excel et la recalculer, toujours avec votre accord, Copilot trouvant lui-même les cellules à ajuster.

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Montre aux étudiants comment formuler des prompts pour que Gemini joue le rôle de tuteur, d'assistant de recherche ou de partenaire de débat, et comment adapter ses réponses à leur propre façon d'apprendre.

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Présente l'agent Study and Learn de Copilot, qui guide les élèves étape par étape avec des questions et des exercices au lieu de leur donner les réponses, et comment les enseignants peuvent l'utiliser.

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Un cours Google sur l'utilisation de l'IA au travail au quotidien : comment fonctionne l'IA, rédiger et affiner des prompts, faire un brainstorming avec Gemini, l'utiliser dans Google Workspace et en faire une habitude.

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Une session pour les enseignants sur l'usage responsable de l'IA en classe : données et vie privée des élèves, droit d'auteur, garde-fous en classe, désinformation et biais des systèmes d'IA.

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Quatre membres d'Anthropic liés au monde de l'éducation discutent des avantages et des risques de l'IA dans l'apprentissage, de la façon dont élèves et enseignants devraient l'aborder, et de ce qui reste incertain.

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Une courte présentation de ChatGPT Work : connecter vos outils et fichiers de travail, configurer des tâches planifiées, et confier à ChatGPT des missions de marketing et d'analyse de données qu'il mène jusqu'au bout.

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Montre Claude dans Excel expliquer des formules sur plusieurs onglets avec des références au niveau des cellules et mettre à jour des hypothèses tout en préservant les formules existantes.

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Utilise Gemini, avec NotebookLM, dans la phase de planification d'un projet pour passer d'une page blanche à un plan de projet.

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Fait la démonstration de Copilot dans les réunions Teams : notes d'IA avec décisions et actions à mener, interprétation en direct entre langues, et récapitulatifs audio et vidéo pour rattraper ce que vous avez manqué.

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L'équipe produit éducation de Microsoft fait la démonstration du Teach Module de Microsoft 365 Copilot : création de plans de cours, de quiz et de fiches de révision, et adaptation de supports existants.

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David Malan explique comment le CS50 de Harvard a créé des outils d'IA, dont un tuteur en forme de canard en plastique qui guide les étudiants vers les réponses au lieu de les leur donner, et comment ces outils ont été déployés.

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Explique la génération augmentée par récupération (RAG) : faire consulter à un modèle de langage des sources actuelles et fiables avant qu'il ne réponde, pour que les réponses soient plus à jour et moins souvent fausses.

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Construit un agent d'IA simple avec Gemini 3 Pro et l'Agent Development Kit de Google, capable de chercher sur le web, puis l'exécute dans une interface web et examine comment il raisonne.

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Des membres de l'équipe Claude Code d'Anthropic montrent comment ils travaillent avec l'agent de programmation : lui donner des objectifs plutôt que des tâches isolées, exécuter des routines à distance et le laisser vérifier son propre travail.

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Des ingénieurs d'Anthropic expliquent d'où vient le Model Context Protocol, présentent les serveurs MCP distants et les registres, et montrent comment utiliser MCP avec l'API Claude.

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Des membres d'OpenAI montrent comment créer, avec la nouvelle version de l'Agents SDK, des agents de longue durée qui examinent des fichiers, exécutent des commandes et modifient du code au fil de tâches en plusieurs étapes.

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Configuration pas à pas de l'agent de programmation Codex d'OpenAI : installation de l'outil en ligne de commande et de l'extension VS Code, rédaction d'un fichier Agents.md, façons de formuler les prompts et connexion d'outils via MCP.

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Enseigne le développement piloté par les spécifications : rédiger une constitution de projet et des spécifications en markdown pour qu'un agent de programmation construise ce que vous avez demandé, y compris dans une base de code existante et ancienne.

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Dix leçons sur les agents d'IA : ce qu'ils sont, le choix d'un framework, les principes de conception, l'utilisation d'outils, le RAG agentique, la planification, les systèmes multi-agents et le déploiement, avec des exemples de code.

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Un cours pratique pour connecter un modèle à vos propres données par génération augmentée par récupération (embeddings, recherche vectorielle), puis relier des outils et des services via des serveurs MCP.

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Une courte introduction visuelle à la façon dont les grands modèles de langage prédisent le mot suivant, dont ils sont entraînés sur d'énormes quantités de texte, et à l'idée de base des transformers.

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Construit un réseau de neurones qui reconnaît des chiffres manuscrits, en montrant avec des animations ce que sont les neurones, les couches, les poids et les biais, et les mathématiques qui les relient.

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Une présentation visuelle du parcours des données dans un transformer : les tokens deviennent des vecteurs d'embedding, les couches d'attention et de perceptrons les mettent à jour, et la fonction softmax donne les probabilités du mot suivant.

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Cours magistral du CS50 de Harvard sur l'IA générative et les prompts, puis les arbres de décision, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, les grands modèles de langage et les hallucinations.

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Une longue conférence grand public sur la façon dont sont construits des modèles comme ChatGPT : textes d'internet, tokens, pré-entraînement, transformation d'un modèle en assistant, apprentissage par renforcement, et pourquoi ils inventent des choses.

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Premier cours de l'introduction à l'apprentissage profond du MIT de 2026 : perceptrons, fonctions d'activation, entraînement par descente de gradient et rétropropagation, et comment limiter le surapprentissage.

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Premier cours du CS336 de Stanford (Percy Liang, Tatsunori Hashimoto) : pourquoi construire des modèles de langage de zéro, le plan du cours, et comment les tokenizers comme BPE découpent le texte.

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Andrej Karpathy écrit un petit GPT en PyTorch, en construisant pièce par pièce l'auto-attention et le Transformer, et l'entraîne sur le jeu de données Tiny Shakespeare.

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Construit micrograd, un minuscule moteur de différentiation automatique en Python, pour montrer comment la rétropropagation calcule les gradients, puis l'utilise pour entraîner un petit réseau de neurones.

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Le cours complet CS50 AI de Harvard en une seule vidéo : recherche, connaissances, incertitude, optimisation, apprentissage automatique, réseaux de neurones et langage, avec des projets en Python.

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