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PILIER 01 2h30 de formation · 5 sous-parties

Les bases des LLM

Penser avec l'IA

Comprenez l'IA. Utilisez-la vraiment.

Tout commence par la compréhension. Comment fonctionne un modèle de langage ? Pourquoi le même prompt donne des résultats différents selon la façon dont on le formule ? Ce pilier pose le socle : prompt engineering, personnalisation, RAG et agents. Sans cette base, tout le reste est du bricolage.

Ce que vous apprendrez

  • Fonctionnement des LLM
  • Prompt engineering avancé
  • Contexte, RAG et agents
  • Cas d'usage concrets
  • Accès à vie au contenu acheté

Programme détaillé

01

Fondations LLM

  • Comprendre ce qu'est un LLM sans jargon et comment ça fonctionne
  • Panorama des modèles 2026 : Claude, ChatGPT, Gemini, Mistral, Grok, DeepSeek
  • Choisir le bon modèle pour la bonne tâche (matrice de décision)
  • Fenêtre de contexte, hallucinations, confidentialité et coûts
  • Les 10 erreurs de débutant à éviter
02

Prompt engineering opérationnel

  • Les 5 briques d'un prompt qui marche : rôle, contexte, tâche, contraintes, format
  • Few-shot prompting, chain-of-thought et raisonnement par étapes
  • Prompts négatifs et garde-fous pour cadrer les réponses
  • Construire et gérer sa bibliothèque de prompts réutilisables
  • Audit et optimisation de vos prompts existants
03

Personnalisation

  • Custom Instructions, Projects (Claude), Custom GPTs (ChatGPT), Gems (Gemini)
  • Créer des assistants spécialisés par mission (1 assistant = 1 mission)
  • Mémoire conversationnelle et knowledge files persistants
  • Faire écrire l'IA exactement dans votre ton et votre voix
  • Maintenir et faire évoluer sa flotte d'assistants
04

RAG & bases de connaissances

  • Comprendre le RAG : faire lire vos propres documents à l'IA
  • NotebookLM, Claude Projects, Custom GPTs avec fichiers
  • Préparer ses documents pour un RAG efficace
  • Cas d'usage : CRM augmenté, archives, seconde mémoire
  • Bases vectorielles et outils avancés (quand aller plus loin)
05

Agents & automatisation

  • Chatbot vs agent : la vraie différence (répondre vs agir)
  • MCP (Model Context Protocol) : la prise USB des LLM
  • Premiers agents no-code avec ChatGPT Agent et Claude
  • Workflows multi-agents et orchestration
  • 10 agents concrets pour créateurs et freelances

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