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Les bases

Comprendre comment une IA fonctionne pour savoir quoi en faire, et quoi ne pas en faire, au travail.

33 modules, 3 h 01. Mis à jour en octobre 2026.

EssentielÀ faire suivre à toute l'équipe : c'est le socle commun.

L'introduction et le premier module se font sans inscription. L'abonnement débloque tous les parcours : 7,99 € TTC par mois pour un indépendant, 8 € HT par siège et par mois pour une entreprise.

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Au programme

7 chapitres et 33 modules, à suivre à son rythme. Chaque module se termine par ce qu'il faut en retenir.

  1. Chapitre 0, 3 min

    Introduction

    À quoi sert ce parcours, comment il se déroule, et ce que vous saurez faire à la fin.

    1. À quoi sert ce parcours

      Sans inscription, 3 min
      • Mathurin vous accompagne, une leçon courte à la fois.
      • Chaque leçon : on manipule, on nomme, puis une question.
      • Un chapitre par jour se retient mieux que tout d'un coup.

  2. Chapitre 1, 25 min

    Ce qu'est une IA

    Machine learning, deep learning, IA générative : on emploie ces mots les uns pour les autres. Ce chapitre les range comme des poupées russes, pour savoir de quoi on parle quand quelqu'un dit « IA ».

    1. Un mot, plusieurs outils

      Sans inscription, 5 min
      • « IA » désigne des outils très différents.
      • Un outil à règles applique ce qu'on lui a écrit, au mot près.
      • Face à une erreur, cherchez la règle et le cas imprévu.

    2. La machine qui apprend

      5 min
      • Le machine learning déduit ses règles d'exemples étiquetés.
      • Le deep learning empile des couches de neurones et demande énormément de calcul.
      • Quand un modèle se trompe, demandez-vous ce qu'on lui a montré.

    3. Prédire, classer, regrouper

      5 min
      • Avant d'écrire, l'IA prédit, classe et regroupe : scores, prévisions, tri.
      • Elle apprend sur des cas passés, avec leurs erreurs et leurs injustices.
      • Un score oriente une décision ; il ne la prend pas à votre place.

    4. L'IA générative

      5 min
      • Les poupées s'emboîtent : IA, machine learning, deep learning, IA générative.
      • ChatGPT, Claude, Gemini ou Vibe, de Mistral, reposent sur des IA génératives de texte : des LLM.
      • Un modèle qui classe se mesure ; un modèle qui génère se relit.

    5. Pourquoi tout a basculé

      5 min
      • 2017 : le Transformer, la brique de tous les grands modèles de langage.
      • 2022 : ChatGPT ouvre l'accès au grand public.
      • Ce que vous savez d'une IA se périme : réévaluez vos usages.

  3. Chapitre 2, 39 min

    Comment elle produit une réponse

    Comment ChatGPT et ses cousins produisent une réponse, mot après mot. Une fois qu'on a vu ça, leurs erreurs n'ont plus rien de mystérieux.

    1. Le mot suivant

      5 min
      • Un LLM prédit le mot suivant, puis recommence.
      • Rien dans ce calcul ne garantit que c'est vrai.
      • Traitez chaque affirmation comme une hypothèse à contrôler.

    2. Les tokens

      5 min
      • La machine lit des tokens, des morceaux de mots, pas des lettres.
      • Le token est l'unité de la facture et des limites ; le français en consomme plus.
      • Ne lui faites pas compter des caractères sans outil.

    3. Comment elle comprend le sens des mots

      7 min
      • Chaque mot devient une liste de nombres : une position sur une carte du sens.
      • La recherche par le sens trouve sans le mot exact, parfois à côté.
      • Si la réponse est à côté, reformulez avec d'autres mots.

    4. L'attention : ce que le modèle regarde

      5 min
      • Le modèle pèse chaque mot : certains comptent beaucoup, d'autres presque pas.
      • Une information noyée ou implicite pèse peu.
      • Écrivez ce qui compte, et placez-le près de la question.

    5. La température et le hasard

      7 min
      • La température règle la part de hasard dans le choix des mots.
      • Deux réponses différentes ne sont pas une panne ; deux identiques, pas une garantie.
      • Pour du factuel, reposez la question et exigez la source.

    6. La fenêtre de contexte

      5 min
      • Le modèle ne lit qu'une fenêtre limitée de texte.
      • Ce qui en sort n'existe plus pour lui.
      • Conversation trop longue : repartez dans une nouvelle, avec un résumé.

    7. Le prompt système : les instructions qu'on ne voit pas

      5 min
      • Un texte caché, le prompt système, fixe le comportement de l'outil.
      • Même modèle, consignes différentes : des outils différents.
      • Avant de vous fier à un outil, demandez qui l'a configuré, et pour quoi.

  4. Chapitre 3, 45 min

    Comment elle a été fabriquée

    Savoir d'où vient le modèle explique ce qu'il connaît, ce qu'il ignore, pourquoi il a tendance à vous donner raison, et ce qui change, ou pas, quand vous l'utilisez. Avec deux coulisses : les personnes qui l'entraînent, et ce qu'il coûte à la planète.

    1. Le pré-entraînement

      6 min
      • Le pré-entraînement : des mois de lecture du web public, de livres et de code.
      • Le modèle retient ce qui est fréquent, pas ce qui est vrai.
      • L'interne, le récent et le confidentiel : il faut le lui donner.

    2. Du modèle brut à l'assistant : fine-tuning et RLHF

      6 min
      • Le fine-tuning lui apprend à répondre, le RLHF à être préféré.
      • Les humains préfèrent souvent ce qui va dans leur sens : le modèle apprend à plaire.
      • Son accord n'est pas une preuve : demandez-lui de critiquer.

    3. Les petites mains de l'IA

      5 min
      • Derrière l'IA, des humains étiquettent, évaluent et modèrent.
      • Souvent loin, souvent mal payés, parfois exposés au pire.
      • Achetez ou sous-traitez en sachant qui fait le travail, et à quelles conditions.

    4. La date de coupure des connaissances

      5 min
      • Le modèle ignore tout ce qui suit sa date de coupure.
      • Sur le récent, il répond quand même, avec la même assurance.
      • Prix, lois, actualité : recherche web, sources, et date.

    5. Les modèles qui « réfléchissent »

      6 min
      • Le mode réflexion écrit un brouillon avant de répondre.
      • C'est toujours le mot suivant : mieux, plus lent, plus cher.
      • Pour analyser ou calculer, demandez-lui de raisonner, puis relisez.

    6. Les modèles : qui est qui ?

      6 min
      • L'entreprise fabrique le modèle ; l'appli est ce qui l'habille.
      • Un nom de modèle se lit : famille, gamme, génération.
      • Les modèles frontière sont les plus capables du moment, et la frontière avance vite.

    7. Fabriquer, puis répondre : entraînement et inférence

      5 min
      • Entraînement : la fabrication, où les réglages changent.
      • Inférence : l'utilisation, réglages figés, sans rien apprendre.
      • Redonnez le contexte à chaque fois, mais ne comptez pas sur l'oubli.

    8. Ce que l'IA coûte à la planète

      6 min
      • Une question texte coûte peu ; une vidéo, un raisonnement ou un agent, bien plus.
      • Chaque requête devient plus sobre, mais le total grimpe : c'est l'effet rebond.
      • Le plus petit modèle qui suffit, et rien de généré « pour voir ».

  5. Chapitre 4, 39 min

    Pourquoi elle se trompe, et comment on s'en protège

    Vous avez maintenant le mécanisme. Ce chapitre en tire les quatre familles d'erreurs, ce qu'on peut expliquer d'une réponse ou d'une décision, et la méthode pour ne pas en être victime.

    1. Les hallucinations

      7 min
      • Une hallucination est un détail faux, dit avec aplomb.
      • Elle se cache dans les noms, les dates, les chiffres et les références.
      • Pas de source vérifiée, pas d'usage.

    2. Les biais

      7 min
      • Un biais est une erreur qui pèse toujours du même côté.
      • Invisible au cas par cas, il apparaît sur des centaines de résultats.
      • Sur des personnes : relecture humaine, jamais de décision automatique.

    3. La boîte noire

      7 min
      • Un score à points s'explique ; un grand modèle, même ses créateurs ne savent pas le lire.
      • L'explication qu'une IA donne d'elle-même est une reconstruction, pas un compte rendu.
      • Une décision qui vous concerne doit pouvoir s'expliquer : critères, données, recours humain.

    4. La complaisance

      6 min
      • L'IA penche du côté de celui qui demande, surtout dans sa première phrase.
      • Elle tient mieux sur les faits nets que sur les jugements.
      • Demandez les faiblesses avant l'avis.

    5. Calcul et logique

      7 min
      • En mode rapide, un LLM prédit un nombre qui ressemble à un total.
      • La précision au centime ne prouve rien.
      • Faites calculer un outil, ou refaites le calcul.

    6. Le triage : quand l'IA peut travailler seule

      5 min
      • Trois questions : puis-je vérifier, sais-je juger, l'erreur serait-elle sans gravité ?
      • Trois zones : l'IA presque seule, je contrôle, un expert valide.
      • Vérifier au bon endroit permet de déléguer le reste.

  6. Chapitre 5, 10 min

    Au-delà du texte

    Images, voix, vidéo : le même principe, prédire du plausible, appliqué à d'autres formats. Avec une conséquence directe pour la sécurité.

    1. Images, voix et vision

      5 min
      • Une image générée est fabriquée à partir de la consigne : plausible, pas réelle.
      • Une voix se clone avec quelques secondes d'enregistrement.
      • Vérifiez les chiffres que l'IA lit sur vos documents.

    2. Les deepfakes

      5 min
      • Un deepfake fait dire à une personne ce qu'elle n'a jamais dit.
      • Les indices visuels disparaissent, les détecteurs courent après.
      • Vérifiez par un canal que vous choisissez, avant d'agir ou de relayer.

  7. Chapitre 6, 20 min

    Sécurité et charte

    Tout ce que vous avez appris se concentre ici : où vont les données, comment on peut manipuler un assistant, ou vous-même, et ce que votre entreprise autorise.

    1. Fuites de données et Shadow AI

      5 min
      • Ce que vous collez part chez l'éditeur, parfois pour entraîner ses modèles.
      • Offre gratuite ou entreprise : même outil en apparence, autres règles pour vos données.
      • Données de l'entreprise : outil validé seulement ; dans le doute, anonymisez ou abstenez-vous.

    2. L'injection de prompt

      5 min
      • Un contenu lu par l'assistant peut cacher des ordres.
      • Le risque grandit quand l'assistant lit l'extérieur et peut agir.
      • Aucune action irréversible sans votre relecture.

    3. Faux fournisseur, faux président : l'arnaque dopée à l'IA

      5 min
      • L'IA rend les arnaques sans faute, crédibles et massives.
      • Le signal qui reste : l'urgence qui contourne la procédure.
      • Virement ou changement de RIB : rappel sur un numéro connu, toujours.

    4. La charte d'usage

      5 min
      • La charte met vos gestes par écrit ; derrière chaque règle, un mécanisme que vous connaissez.
      • Signaler une erreur est un réflexe, pas un aveu.
      • En cas de doute, appelez la personne indiquée dans la charte.

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L'introduction et le premier module se font sans inscription. L'abonnement débloque tous les parcours : 7,99 € TTC par mois pour un indépendant, 8 € HT par siège et par mois pour une entreprise.

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