Général
4 catégories de ressources
Prompt Engineering
Les 12 techniques de prompt qui changent tout
De zero-shot à Tree-of-Thought : maîtriser les techniques fondamentales du prompting.
Chain-of-Thought : faire raisonner le modèle
Implémenter CoT, Auto-CoT et leurs variantes pour des tâches de raisonnement.
Few-shot : enseigner par l'exemple
Sélectionner et formater des exemples pour maximiser l'apprentissage in-context.
Anti-patterns : les erreurs de prompting à éviter
Les 15 erreurs les plus courantes et comment les corriger immédiatement.
Prompt templates pour cas d'usage métier
Collection de templates prêts à l'emploi : résumé, extraction, classification, génération.
Meta-prompting : faire écrire des prompts au LLM
Utiliser le LLM pour générer et optimiser des prompts de manière itérative.
AI Product
UX patterns pour applications IA
Les patterns d'interface qui fonctionnent : streaming, feedback, incertitude, fallbacks.
Latency management : UX fluide malgré les LLMs
Techniques pour masquer la latence : streaming, optimistic UI, progressive disclosure.
Error handling gracieux pour apps IA
Gérer les erreurs, timeouts et hallucinations côté utilisateur avec élégance.
Feedback loops : améliorer avec les données utilisateur
Collecter et exploiter le feedback pour itérer sur la qualité du système.
De ChatBot à Copilot : évolution du paradigme
Comment passer d'une interface conversationnelle à un assistant intégré au workflow.
Business
Pricing models pour produits IA
Modèles de tarification : par token, par siège, par résultat, freemium IA.
Calculer le ROI d'un projet IA
Framework et spreadsheet pour estimer le retour sur investissement d'un déploiement IA.
Use case discovery : identifier les bons projets IA
Méthodologie pour trouver les cas d'usage IA à fort impact dans une organisation.
Pitcher un projet IA au COMEX
Template de présentation et arguments pour convaincre la direction d'investir en IA.
Veille IA : outils et méthodes
Organiser sa veille technologique IA : sources, outils, fréquence, partage.
Éthique & Sécurité
Biais dans les LLMs : détecter et mitiger
Identifier les biais de genre, culture et langue, et mettre en place des contre-mesures.
Privacy by design pour applications IA
Architectures et techniques pour protéger les données personnelles dans les apps IA.
Compliance RGPD pour systèmes IA
Checklist et guide pratique pour la conformité RGPD des applications utilisant des LLMs.
Prompt injection : attaques et défenses
Taxonomie des attaques par injection et stratégies de défense multicouches.
IA responsable : framework de décision
Checklist éthique pour évaluer si un cas d'usage IA est approprié et responsable.
Transparence algorithmique : communiquer sur l'IA
Comment informer les utilisateurs qu'ils interagissent avec une IA et pourquoi.