Cours sur l'IA et ChatGPT

Leçon 1 • Applications de l'IA dans tous les secteurs

Cartographie les cas d'usage de l'IA dans la santé, la finance, l'éducation et les secteurs créatifs. Ancre les concepts abstraits dans des contextes professionnels tangibles que les apprenants rencontreront.

Leçon 2 • Types de systèmes d'IA

Catégorise l'IA par capacité – étroite, générale et super-intelligente – et par fonction – générative, discriminative et prédictive. Aide les apprenants à situer ChatGPT dans le paysage plus large de l'IA.

Leçon 3 • Fondements éthiques de l'IA

Introduit les biais, l'équité, la transparence et la responsabilité comme piliers éthiques fondamentaux. Établit l'état d'esprit d'utilisation responsable nécessaire avant que les apprenants ne commencent à travailler avec des outils d'IA.

Leçon 4 • Concepts fondamentaux et terminologie de l'IA

Introduit l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et les réseaux de neurones comme concepts imbriqués. Fournit des définitions précises qui évitent les idées fausses dans les chapitres suivants.

Leçon 1 • Entraînement, ajustement fin et RLHF

Décrit le pré-entraînement sur de grands corpus, l'ajustement fin supervisé et l'apprentissage par renforcement à partir du feedback humain. Explique pourquoi ChatGPT suit les instructions et évite les sorties nuisibles.

Leçon 2 • Capacités et limites des modèles

Identifie les hallucinations, les coupures de connaissances et les lacunes de raisonnement comme des limites structurelles. Prépare les apprenants à vérifier les sorties et à concevoir des requêtes qui minimisent les erreurs.

Leçon 3 • Comparaison des principaux modèles de langage

Benchmark ChatGPT par rapport à d'autres LLM leaders en termes de capacité, de longueur de contexte et d'adéquation aux cas d'usage. Permet une sélection éclairée du modèle pour les tâches professionnelles.

Leçon 4 • L'architecture Transformer

Couvre les mécanismes d'attention et la structure encodeur-décodeur qui alimentent les LLM modernes sans nécessiter de profondeur mathématique. Développe l'intuition pour comprendre pourquoi la taille de la fenêtre de contexte est importante.

Leçon 1 • Utilisation des outils et fonctionnalités intégrés

Présente les téléchargements de fichiers, la génération d'images, la navigation et l'interpréteur de code comme capacités natives. Élargit la perception des apprenants de ce que ChatGPT peut accomplir au-delà du chat textuel.

Leçon 2 • Comprendre les réponses du modèle

Apprend aux apprenants à lire, évaluer et régénérer les réponses de manière critique. Relie la connaissance du comportement du modèle du chapitre 2 à l'interaction pratique.

Leçon 3 • Sécurité, confidentialité et pratiques en matière de données

Explique quelles données ChatGPT conserve, comment désactiver le partage des données d'entraînement et ce qu'il ne faut pas soumettre. Établit des habitudes d'utilisation responsables avant que les apprenants ne commencent les tâches professionnelles.

Leçon 4 • Démarrer et gérer des conversations

Couvre comment lancer des discussions, renommer des fils et utiliser efficacement l'historique des conversations. Établit des habitudes d'organisation qui montent en puissance à mesure que les apprenants constituent des bibliothèques de requêtes plus importantes.

Leçon 1 • Anatomie d'une requête efficace

Décompose une requête en composants : rôle, contexte, tâche, format et contraintes. Fournit un modèle réutilisable qui structure tous les exercices de requête suivants.

Leçon 2 • Erreurs courantes de requête à éviter

Cataloguer les instructions vagues, les contraintes conflictuelles et les requêtes surchargées comme des schémas d'échec. Empêche les apprenants de répéter des erreurs qui gaspillent du temps et des jetons.

Leçon 3 • Techniques de base de requête

Couvre le requêtage zero-shot, one-shot et few-shot avec des exemples concrets. Les apprenants pratiquent chaque technique et observent comment les exemples modifient la qualité de la sortie.

Leçon 4 • Contrôle du ton, du style et de la longueur

Montre comment les instructions de style explicites façonnent la formalité, le niveau de lecture et le nombre de mots. Directement applicable aux tâches d'écriture professionnelle couvertes au chapitre 5.

Leçon 1 • Méta-requêtage et auto-critique

Demande aux apprenants de demander à ChatGPT d'évaluer et d'améliorer ses propres réponses. Produit des sorties de meilleure qualité sans nécessiter de révision manuelle de chaque version.

Leçon 2 • Conception de conversations multi-tours

Couvre la façon d'architecturer des dialogues prolongés qui maintiennent la cohérence sur de nombreux tours. Prépare les apprenants à des scénarios complexes de recherche, de tutorat et d'automatisation de flux de travail.

Leçon 3 • Sorties structurées et formatées

Montre comment demander de manière fiable du JSON, des tableaux Markdown, des listes numérotées et des schémas personnalisés. Permet l'intégration directe des sorties de ChatGPT dans les flux de travail et les applications.

Leçon 4 • Requêtage par chaîne de pensée

Apprend aux apprenants à demander au modèle de raisonner étape par étape avant de répondre. Améliore considérablement la précision sur les tâches analytiques, mathématiques et logiques.

Leçon 1 • Création d'une bibliothèque de requêtes personnelle

Guide les apprenants pour cataloguer, étiqueter et versionner leurs meilleures requêtes en vue de leur réutilisation. Transforme les gains de productivité individuels en un actif professionnel durable.

Leçon 2 • Rédaction et édition assistées par IA

Couvre la rédaction d'e-mails, de rapports, de propositions et de publications sur les réseaux sociaux avec ChatGPT comme partenaire de rédaction. Enseigne les requêtes de révision et d'édition qui préservent la voix de l'auteur.

Leçon 3 • Soutien aux réunions et aux projets

Applique ChatGPT à la création d'ordres du jour, à la synthèse de notes de réunion, à l'extraction d'éléments d'action et à la planification de projets. Réduit la charge administrative des chefs d'équipe et des managers.

Leçon 4 • Recherche, synthèse et synthèse

Montre comment synthétiser de longs documents, extraire des informations clés et synthétiser plusieurs sources. Développe des compétences d'évaluation critique pour détecter les citations hallucinées.

Leçon 1 • Évaluation et optimisation des automatisations

Introduit des métriques pour mesurer les performances, la fiabilité et le ROI de l'automatisation. Ferme la boucle construire-mesurer-améliorer pour une gestion durable des flux de travail IA.

Leçon 2 • GPT et assistants personnalisés

Parcourt la création, la configuration et la publication de GPT personnalisés avec des connaissances et des outils spécifiques. Permet aux apprenants de déployer des assistants IA spécialisés pour les équipes ou les clients.

Leçon 3 • Automatisation sans code avec les outils d'IA

Montre comment connecter ChatGPT à des applications de productivité à l'aide de plateformes d'automatisation sans code. Les apprenants créent des automatisations fonctionnelles sans écrire une seule ligne de code.

Leçon 4 • Conception de flux de travail IA multi-étapes

Couvre la cartographie des flux de travail, la logique conditionnelle et la gestion des erreurs pour les pipelines pilotés par l'IA. Prépare les apprenants à concevoir des automatisations robustes qui gèrent les cas particuliers avec élégance.

Leçon 1 • Élaborer des politiques d'IA organisationnelles

Guide les apprenants dans la rédaction de politiques d'utilisation acceptable, de flux de travail d'approbation et de directives pour les employés concernant les outils d'IA. Produit un modèle de politique que les apprenants peuvent adapter à leurs organisations.

Leçon 2 • Considérations réglementaires et de conformité

Passe en revue les cadres mondiaux de gouvernance de l'IA, les principes de protection des données et les exigences de conformité sectorielles. Prépare les apprenants à aligner l'utilisation de l'IA sur les obligations légales de l'organisation.

Leçon 3 • Conduire l'adoption de l'IA et la gestion du changement

Couvre la communication avec les parties prenantes, la conception de programmes pilotes et la gestion de la résistance pour les déploiements d'IA. Transforme les apprenants techniquement compétents en agents de changement efficaces pour l'IA.

Leçon 4 • Détection des biais et audit d'équité

Enseigne des méthodes pratiques pour identifier et réduire les biais dans les contenus et décisions générés par l'IA. Relie les fondements éthiques du chapitre 1 à des procédures d'audit actionnables.