Construire avec l'IA
Comment structurer un projet IA, s'orienter dans le paysage des outils (RAG, agents, bases vectorielles, API), écrire du code de base et évaluer les résultats au regard du coût et de la latence.
Tout le monde parle de construire avec l'IA. La plupart en sont encore à admirer la démo. Ce bloc vous fait passer de spectateur à builder, sans prétendre qu'il faut un diplôme d'informatique pour avoir un avis qui compte dans la pièce.
Vous commencez là où tout projet sérieux devrait commencer, avant la moindre ligne de code. Cadrer le problème. Décider s'il vous faut un prompt, un dispositif RAG, un fine-tuning ou un agent. Fixer le périmètre, les données et les critères de succès pour savoir à quoi ressemble une réussite. C'est cette discipline qui sépare les vraies initiatives des expériences scientifiques coûteuses.
Ensuite, vous entrez dans la mécanique. Vous cartographiez le paysage des outils, des API aux plateformes no-code en passant par les bases vectorielles. Vous apprenez comment le retrieval-augmented generation met vos propres données derrière le modèle, pour qu'il cesse de deviner et se mette à répondre. Vous voyez comment les agents passent à l'action au lieu de produire du texte, et où cette puissance devient dangereuse si personne n'a cadré le périmètre.
Enfin, vous mettez les mains dedans. Votre premier appel d'API en Python, pour comprendre ce que font réellement vos équipes. De la vraie évaluation, parce qu'un système qui a l'air intelligent et un système qui fonctionne sont deux choses différentes. Et les arbitrages qui décident des budgets, coût, latence et choix du modèle, ces décisions qui font ou défont discrètement votre unit economics.
À la fin, vous pouvez vous asseoir face à n'importe quelle équipe technique et tenir la conversation d'égal à égal. Vous saurez ce qui est facile, ce qui est difficile, ce qui est un red flag et ce qui est un prétexte. C'est du levier. Les dirigeants qui comprennent comment l'IA se construit cessent de se faire vendre et commencent à diriger le travail.
Ce que vous allez maîtriser
- Cadrer un problème IA avant que quiconque ne touche un clavier
- Choisir entre prompting, RAG, fine-tuning et agents en toute confiance
- Cadrer un projet avec des besoins en données et des critères de succès clairs
- Concevoir un système RAG qui met vos propres données derrière le modèle
- Évaluer les résultats pour prouver qu'un système fonctionne vraiment
- Arbitrer coût, latence et choix de modèle comme un opérationnel
- Tenir une conversation d'égal à égal avec n'importe quelle équipe technique
Modules
Comment cadrer un problème d'IA, choisir une approche et définir le périmètre, les données et les critères de succès.
Un panorama des outils d'IA, et comment le RAG et les agents étendent les modèles avec des données et des actions.
Passer son premier appel API et évaluer les outputs sur la qualité, le coût et la latence.
Questions fréquentes
Faut-il savoir coder pour suivre Building with AI ?
Non. Building with AI ne suppose aucune expérience en programmation : la seule partie technique est un premier appel d'API en Python, présent pour que vous compreniez ce que font vos équipes. Le reste porte sur le cadrage, le choix d'approche et l'évaluation des résultats.
Que couvre concrètement Building with AI ?
Trois modules et neuf leçons : structurer un projet IA (cadrage, choix d'approche, périmètre et critères de succès), le paysage des outils avec le RAG et les agents, puis les bases du code et l'évaluation, coût, latence et choix de modèle inclus. Le bloc fait partie du parcours AI Essentials.
C'est fait pour un profil technique ou pour un dirigeant ?
Pour un dirigeant qui doit piloter des projets IA sans les construire lui-même. L'objectif affiché de Building with AI est de vous permettre de tenir la conversation d'égal à égal avec une équipe technique : savoir ce qui est simple, ce qui est difficile, et ce qui relève de l'excuse.
Comment choisir entre prompting, RAG, fine-tuning et agent ?
Ce choix fait l'objet d'une leçon dédiée, et il intervient après le cadrage du problème, jamais avant. Le raisonnement passe par ce que le modèle doit savoir, s'il doit agir, et ce qu'exigent réellement vos données et vos critères de succès, d'où les leçons suivantes sur le RAG et les agents.
Qu'est-ce que le RAG et pourquoi une leçon entière ?
Le RAG (retrieval-augmented generation) place vos propres données derrière le modèle, qui répond alors depuis vos documents au lieu de deviner. Il occupe une leçon complète parce que c'est la façon la plus courante de rendre un modèle généraliste utile sur un contenu spécifique, avec des choix à faire sur les embeddings et les vector databases.
Comment prouver qu'un système IA fonctionne vraiment et ne fait pas seulement illusion ?
Par l'évaluation, qui fait l'objet d'une leçon distincte dans Building with AI : un système qui paraît intelligent et un système qui fonctionne sont deux choses différentes. Les critères de succès se définissent au cadrage, puis on mesure les sorties par rapport à eux, en parallèle du coût et de la latence qui déterminent l'économie du projet.