IAMaîtriser l'IA générative Plan du corpus
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Plan du corpus

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15sections
108pages
34 485lignes

00Pour demarrer

  • Maîtriser l'IA générativeUn corpus de formation complet, en français, pour utiliser l'IA générative tous les jours en développement, en data engineering et en data analytics.
  • AntisècheUne seule page. À imprimer et à garder à côté du clavier.
  • Parcours en 8 semainesTrois à quatre heures par semaine, un livrable concret à chaque fois. Aucune théorie sans application immédiate sur ton vrai travail.

3 pages

01Fondamentaux des LLM

Comprendre ce qu'il y a sous le capot, juste assez pour prompter intelligemment. Pas de maths, pas de théorie inutile.

  • Vue d'ensemble de la sectionComprendre ce qu'il y a sous le capot, juste assez pour prompter intelligemment. Pas de maths, pas de théorie inutile.
  • Comment fonctionne un LLMComprendre la machine à prédire le mot suivant, juste assez pour arrêter de prompter au hasard.
  • Tokens, contexte et fenêtre de contexteLe token est l'unité de facturation, de vitesse et de limite. Savoir les compter, c'est savoir piloter le coût.
  • Les paramètres du modèleLes boutons que tu peux tourner : temperature, top_p, max_tokens, stop sequences, system prompt, effort de raisonnement.
  • Limites, hallucinations et biaisUn LLM se trompe avec assurance. Voici pourquoi, et les parades concrètes à mettre dans tes prompts.
  • Glossaire72 termes du domaine, en français et en anglais, une phrase chacun. À garder ouvert pendant les autres sections.

6 pages

02Prompt engineering — les fondamentaux

Savoir écrire un prompt qui marche du premier coup, même quand on a du mal à formuler ses idées.

  • Vue d'ensemble de la sectionSavoir écrire un prompt qui marche du premier coup, même quand on a du mal à formuler ses idées.
  • Anatomie d'un promptUn bon prompt n'est pas une phrase inspirée : c'est un assemblage de 6 briques que tu poses toujours dans le même ordre.
  • Être clair et directLe modèle ne devine pas ton intention : il complète ton texte. Tout ce que tu laisses implicite, il le remplace par une moyenne.
  • Les exemples (few-shot)Montrer deux entrées et leurs sorties attendues remplace une page de consignes — et marche mieux.
  • Le rôle et le system promptUne seule phrase de rôle change le vocabulaire, la profondeur et les priorités de toutes les réponses qui suivent.
  • Structurer avec des balisesQuand tu colles des données et des instructions dans le même bloc de texte, le modèle doit deviner où l'un s'arrête et où l'autre commence. Les balises suppriment cette devinette.
  • Contrôler le format de sortieUne réponse bien formatée se colle directement dans ton code, ton ticket ou ton tableur. Une réponse mal formatée, tu la retapes.
  • Templates prêts à remplir14 prompts à copier-coller. Tu remplis les champs entre crochets, tu envoies. Tu n'as jamais à inventer une formulation.
  • Les erreurs fréquentesDouze pièges qui expliquent presque tous les mauvais résultats. Chacun se reconnaît à un symptôme et se corrige en une ligne.

9 pages

03Prompt engineering : techniques avancees

Tu sais ecrire un bon prompt simple. Ici tu apprends a faire raisonner le modele, a enchainer plusieurs etapes, a lui donner des outils, et a payer moins cher.

9 pages

04Evaluer, fiabiliser, securiser

C'est la section que tout le monde saute. C'est aussi celle qui separe le bricolage du travail serieux.

  • Vue d'ensemble de la sectionC'est la section que tout le monde saute. C'est aussi celle qui separe le bricolage du travail serieux.
  • Construire un jeu de testsTant que tu n'as pas 20 cas de test et un chiffre, tu ne sais pas si ton prompt marche.
  • Le LLM comme jugeFaire noter une IA par une autre IA, c'est puissant et fragile. Voici quand l'utiliser et quand s'en passer.
  • Reduire les hallucinationsUne hallucination, c'est une reponse fausse ecrite avec assurance. C'est le pire defaut possible dans un pipeline de donnees.
  • Prompt injection et securiteTes donnees peuvent contenir des instructions. Si ton agent a des outils, ces instructions deviennent des actions.
  • Donnees sensibles et RGPDCe que tu colles dans un prompt sort de ton systeme d'information. Voici comment decider ce qui a le droit de sortir.
  • Mesurer qualite, cout et latenceTrois chiffres. Tu ne peux pas optimiser les trois a la fois, mais tu dois savoir ou tu en es sur chacun.

7 pages

05Claude Code : les bases

Claude Code, c'est Claude qui travaille directement dans ton terminal, sur ton vrai projet : il lit tes fichiers, les modifie, lance tes commandes.

8 pages

06Agents et sous-agents

Comprendre ce qu'est vraiment un agent, quand en construire un, et quand une bonne vieille requête SQL fait mieux.

  • Vue d'ensemble de la sectionComprendre ce qu'est vraiment un agent, quand en construire un, et quand une bonne vieille requête SQL fait mieux.
  • Qu'est-ce qu'un agent, vraiment ?Tout le monde dit « agent ». Presque personne ne parle de la même chose. Voici la définition qui te permet de décider.
  • Les sous-agents dans Claude CodeUn sous-agent, c'est un collègue spécialisé qui travaille dans son propre bureau, avec seulement les outils dont il a besoin, et qui te rend un rapport.
  • Orchestration multi-agentsFaire travailler dix agents en parallèle, c'est spectaculaire. C'est aussi environ quinze fois plus cher. Voici quand ça vaut le coup.
  • Le Claude Agent SDK : construire ton propre agentQuand Claude Code en interactif ne suffit plus et que tu veux mettre un agent dans ton pipeline, ton CI ou ton API interne.
  • Quand ne PAS utiliser un agentLe fichier le plus utile de la section. La plupart des tâches qu'on confie à un agent seraient mieux traitées par vingt lignes de Python.

6 pages

07Skills (Agent Skills)

Une skill, c'est ton savoir-faire range dans un dossier que l'agent ouvre tout seul, au bon moment, sans que tu aies a le reexpliquer.

6 pages

08Plugins et marketplaces

Un plugin, c'est ta boite a outils Claude Code rangee dans un seul dossier, installable en une commande par toute ton equipe.

  • Vue d'ensemble de la sectionUn plugin, c'est ta boite a outils Claude Code rangee dans un seul dossier, installable en une commande par toute ton equipe.
  • Qu'est-ce qu'un pluginUn plugin, c'est un dossier qui regroupe tes skills, agents, hooks et serveurs MCP, et que Claude Code charge comme une seule unite installable.
  • Installer et gerer des pluginsLes commandes exactes pour ajouter une marketplace, installer un plugin, le mettre a jour, le retirer, et verifier qu'il merite ta confiance avant de l'installer.
  • Creer un pluginDe zero a un plugin data complet : structure de dossiers, manifeste, composants, test en local, avec l'exemple integral de boite-a-outils-data.
  • Marketplace d'equipePublier tes plugins sur un depot Git pour que ton equipe les installe en une commande, avec des versions maitrisees et une gouvernance claire.

5 pages

09MCP, le Model Context Protocol

MCP est la prise standard qui branche l'IA sur tes vraies bases de donnees, tes fichiers et tes outils, au lieu de la laisser deviner.

7 pages

10Les ecosystemes compares

Quatre grands acteurs, quatre boites a outils. Cette section t'apprend lequel ouvrir selon la tache, sans perdre de temps.

7 pages

11Applications au developpement

Six situations de travail reelles, et pour chacune le prompt exact a copier-coller pour gagner du temps sans perdre la maitrise de ton code.

  • Vue d'ensemble de la sectionSix situations de travail reelles, et pour chacune le prompt exact a copier-coller pour gagner du temps sans perdre la maitrise de ton code.
  • Comprendre du code inconnuTomber dans un repo qu on ne connait pas est la situation la plus couteuse en temps du metier ; c est aussi celle ou l IA fait gagner le plus.
  • Ecrire et corriger des testsUn test genere en 10 secondes qui ne teste rien ne vaut rien ; ce fichier montre comment obtenir des tests qui attrapent de vrais bugs.
  • Refactoring et migrationRefactoriser, c est changer la forme sans changer le comportement ; tout l enjeu est de pouvoir le prouver a chaque lot.
  • Debug et analyse d erreurLe meilleur gain de temps au quotidien : un template de debug en quatre blocs que tu remplis en 90 secondes au lieu de raconter ton probleme pendant dix minutes.
  • Revue de codeUn modele a qui tu demandes "c est bon ?" repondra presque toujours oui ; la technique centrale de ce fichier est de lui demander l inverse.
  • Documentation, commits et ecritSi formuler tes idees a l ecrit te coute, ce fichier est le plus rentable du corpus : tu fournis des notes brutes, tu recuperes un texte professionnel.

7 pages

12Applications au data engineering et à la data analytics

Ici, on arrête la théorie. On applique l'IA générative à ta vraie matière : des tables, des pipelines, du SQL, des analyses, des tableaux de bord.

  • Vue d'ensemble de la sectionIci, on arrête la théorie. On applique l'IA générative à ta vraie matière : des tables, des pipelines, du SQL, des analyses, des tableaux de bord.
  • SQL et texte-vers-SQLUn modèle qui ne connaît pas ton schéma invente tes colonnes. Lui donner le schéma, c'est 80 % du travail.
  • Pipelines et orchestrationUn pipeline, ce n'est pas du code qui marche. C'est du code qui redémarre proprement quand il casse à 3 h du matin.
  • dbt et modélisationdbt est le terrain de jeu idéal pour l'IA : tout y est du texte versionné, SQL et YAML. Mais la convention de nommage, c'est toi qui la donnes.
  • Qualité des donnéesL'IA est très forte pour proposer 30 contrôles de qualité en deux minutes. C'est toi qui décides lesquels ont un sens et à quel seuil ils alertent.
  • Analyse exploratoire et insightsLe danger n'est pas que l'IA se trompe. C'est qu'elle formule une conclusion élégante à partir d'un chiffre qu'elle n'a jamais vu.
  • Restitution, dataviz et reportingUne analyse juste mais mal restituée ne sert à rien. Et l'IA, laissée seule, produit toujours le même graphique : un histogramme de tout, contre tout.
  • Documentation et gouvernanceLa documentation est le seul travail data que tout le monde reporte et que l'IA fait vraiment bien. Profites-en : c'est ton gain le plus rapide.

8 pages

13Bibliotheque de prompts prets a l emploi

Tu ne dois plus jamais chercher tes mots devant une IA : tu ouvres le bon fichier, tu copies le template, tu remplis les crochets.

6 pages

14Ressources externes verifiees

Une bibliotheque de liens officiels, ouverts et verifies un par un, pour que tu ne perdes plus de temps a chercher ou a tomber sur une page morte.

  • Vue d'ensemble de la sectionUne bibliotheque de liens officiels, ouverts et verifies un par un, pour que tu ne perdes plus de temps a chercher ou a tomber sur une page morte.
  • Documentation officielle par editeurLa liste des pages officielles a garder en favori, classees par editeur, avec ce que tu y trouves vraiment et le niveau requis.
  • Cours et tutoriels gratuits verifiesLes formations qui valent vraiment ton temps, avec pour chacune ce qu elle t apporte, combien d heures y consacrer et dans quel ordre les faire.
  • Guides et articles de referenceLes textes qui expliquent le pourquoi derriere les techniques : articles d ingenierie, guides d editeurs et papiers fondateurs, chacun resume en deux lignes.
  • Veille et communautesUne routine de 30 minutes par semaine pour rester a jour sur l IA generative, sans y passer tes soirees et sans dependre des influenceurs LinkedIn.
  • Outils a tester dans ton metierDes outils concrets, classes par usage, avec pour chacun ce qu il fait, son lien officiel, et l information de prix quand elle est publique et verifiable.
  • Les grands documents de reference des editeursLes guides de fond, livres blancs, cookbooks, articles d ingenierie et depots GitHub publies par les editeurs d IA : ce sont eux qui te font progresser, pas les pages de reference d API.
  • Les depots GitHub de referenceLes depots GitHub qui servent vraiment de source de contenu, d exemples et d inspiration sur l IA generative, classes par utilite pour un profil dev + data.

8 pages

15Exemples prets a l'emploi

Des fichiers complets a copier-coller dans ta configuration Claude Code, sans rien inventer.

6 pages

Plan genere le 26/09/2026 · 108 pages