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💡 Astuce IA de la semaine : le prompting réflexif
Chaque semaine, on me pose la même question :
“Grégoire, comment faire pour obtenir des résultats plus fiables et cohérents avec ChatGPT ou Mistral ?”
La réponse est simple… mais rarement appliquée.
Même le meilleur modèle du monde — GPT-5, Claude 3.5 ou Mistral Large — ne peut pas inventer ce qu’il ne sait pas.
Ce qui fait la différence, c’est votre capacité à lui fournir des données fiables et à les relier intelligemment à la question posée.
C’est exactement ce que permet une approche RAG (Retrieval-Augmented Generation) :
vous combinez la puissance d’un grand modèle de langage (LLM – ChatGPT, Gemini, Mistral, Claude …) avec vos propres sources (documents internes, bases métiers, PDF, CRM, etc.).
Le modèle devient alors capable de raisonner dans votre contexte, au lieu de répondre “au hasard statistique” ou pire avec des recherches sur internet sur des sites peu rigoureux.
🧩 Exemple concret :
👉 Mauvais prompt :
“Écris-moi un post LinkedIn sur la créativité en IA.”
Résultat : un texte générique, déjà lu mille fois.
👉 Meilleure approche RAG + contexte :
“À partir de ces trois articles internes sur la créativité en design produit et des chiffres de notre dernière étude, rédige un post LinkedIn original sur la créativité à l’ère de l’IA. Inspire-toi du ton MaCertif : pédagogique et accessible.”
Résultat : le modèle ne devine plus, il s’appuie sur des faits.
Il contextualise, cite des exemples pertinents, et crée un contenu ancré dans la réalité de votre métier.
💬 Conseil formateur : dans nos sessions MaCertif, j’insiste sur la boucle “Source → Contexte → Génération → Vérification”.
C’est la version 2025 du vieux “prompting réflexif” : on ne demande plus à l’IA de réfléchir toute seule, on lui donne les bonnes briques pour construire.
C’est ce qui transforme un utilisateur lambda en véritable architecte de l’intelligence artificielle.
📚 Définition IA – Comprendre les bases
Qu’est-ce que l’IA Générative ? Et que sont les LLMs ?
L’IA Générative (Generative AI) est une branche de l’intelligence artificielle qui ne se contente pas d’analyser ou de classer des données : elle crée.
Elle peut produire du texte, des images, du code, des sons ou des vidéos à partir d’instructions en langage naturel.
Le cœur de cette technologie repose sur les LLMs (Large Language Models) — de grands modèles de langage.
Ce sont des architectures neuronales (souvent de type Transformer) entraînées sur des milliards de textes.
Elles apprennent les structures, les contextes, les relations logiques, et deviennent capables de prédire la suite d’une phrase avec une cohérence quasi humaine.
🧠 En pratique :
ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Mistral (France) ou LLaMA (Meta) sont des LLMs.
Ils fonctionnent par inférence : vous leur donnez une entrée (“prompt”), ils calculent la probabilité du mot suivant… encore et encore.
Ce qui différencie ces modèles aujourd’hui, ce n’est plus seulement leur taille (en centaines de milliards de paramètres), mais leur capacité à raisonner, à s’adapter à un contexte, et à collaborer avec d’autres outils.
C’est ce que j’appelle en formation “l’ère post-LLM” : les modèles ne sont plus juste des cerveaux, mais des agents autonomes, capables d’agir, d’exécuter des tâches, de planifier.
🗞️ Actualité : la course aux infrastructures IA
Cette semaine, le monde de l’IA a encore accéléré — et pas qu’un peu.
🚀 OpenAI + Amazon : 38 milliards $
OpenAI vient de sécuriser l’une des plus grosses commandes de cloud computing de l’histoire.
Objectif : alimenter ses nouveaux agents autonomes et son futur écosystème d’outils connectés.
Le message est clair : l’IA a besoin de puissance, et beaucoup.
💰 Microsoft + Lambda : deal multi-milliardaire
Quelques heures seulement après son partenariat avec IREN, Microsoft a annoncé un accord avec Lambda (spécialiste du GPU cloud).
Les géants se battent pour sécuriser les puces Nvidia – l’or noir du XXIe siècle.
🇩🇪 Nvidia + Deutsche Telekom : 1 milliard €
Une “AI Factory” sera construite à Munich, augmentant la puissance de calcul de l’Allemagne de 50 %.
L’Europe veut rattraper son retard. Et cette fois, elle met les moyens.
🇦🇺 Microsoft + IREN : 9,7 milliards $
Ce partenariat permettra le déploiement massif des GPU Nvidia GB300, les plus puissants jamais produits, d’ici 2026.
🧾 Le chiffre qui fait tourner les têtes :
Anthropic (créateur de Claude) projette 70 milliards $ de revenus d’ici 2028.
Pour comparaison : c’est plus que le PIB de la Croatie.
💡 Preuve du terrain : Shopify
Shopify a récemment publié un chiffre étonnant : ses utilisateurs économisent 5 à 7 heures par semaine grâce aux intégrations IA (rédaction de fiches produits, gestion de stock, service client).
L’IA n’est plus un gadget. C’est un levier économique massif.
🎓 Retour d’expérience – “4 heures gagnées par semaine, sans effort”
Lors de notre dernière session de formation “Maîtriser ChatGPT, Mistral, LLaMA et autres modèles”, j’ai accompagné Audrane.
Au sein de notre formation, elle a expérimenté l’agent Data Analyst de Mistral – Le Chat Pro, elle a mis en place un assistant qui analyse ses rapports hebdomadaires, identifie les anomalies et génère des synthèses prêtes à envoyer au management.
⏱️ Bilan après 2 semaines :
“Je gagne environ 4 heures par semaine.”
Ce que j’aime dans ces retours, c’est cette bascule : l’IA n’est plus un outil, mais un collègue virtuel.
Quand je vois ces résultats, je me dis : voilà pourquoi je forme.
🔍 Analyse – L’ère des agents : vers la délégation intelligente
En 2024, on “parlait à ChatGPT”.
En 2025, on collabore avec lui.
Les modèles actuels (GPT-5, Claude 3.5, Mistral Large, Gemini 2) sont capables d’enchaîner plusieurs actions :
Chercher une information en ligne
Générer un rapport
L’envoyer dans un tableau ou un CRM
Et proposer un plan d’action
On ne parle plus de chatbots, mais d’agents autonomes.
Et cette révolution va transformer nos métiers autant qu’Internet en 1999 ou le smartphone en 2007.
Pour les entreprises, cela signifie deux choses :
Former rapidement leurs équipes à ces usages pour ne pas subir la transformation.
Intégrer l’IA de manière responsable, locale ou cloud, dans un cadre conforme (RGPD, IA Act).
C’est précisément ce qu’on enseigne dans nos formations MaCertif :
👉 Comment choisir entre RAG (modèle local connecté à vos données) et cloud LLM,
👉 Comment automatiser vos tâches tout en gardant la main sur la donnée.
🧭 Pour aller plus loin – Formation MaCertif
“Maîtriser ChatGPT, Mistral, Gemini et autres modèles”
La formation la plus complète en français pour comprendre et maîtriser l’IA Générative dans un contexte professionnel.
🧩 21 heures de formation hybride (en ligne + lives)
🎓 Éligible CPF et alignée sur la certification RS6776 – Création de contenus par l’usage responsable de l’IA générative
⚙️ Modules concrets :
ChatGPT & GPT-5 : prompts, agents, plugins
Mistral et modèles open source (local et cloud)
Claude, Gemini : comparatifs et cas d’usage
IA et RGPD / conformité IA Act
Création de contenu (textes, images, son, vidéos)
Atelier “Mon assistant IA personnel”
💬 Témoignage d’un participant :
“Avant, je me contentais d’utiliser ChatGPT. Aujourd’hui, je sais combiner plusieurs IA selon mes besoins — texte, rapport, image ou vidéo — et choisir l’outil le plus performant à chaque fois.”
💬 Mot de la fin
L’IA ne remplace pas les humains.
Elle augmente ceux qui prennent le temps de la comprendre.
Mon conseil cette semaine : ne vous laissez pas impressionnés par la vitesse de l’actualité.
Prenez plutôt un quart d’heure chaque jour pour jouer, tester, comparer.
C’est ainsi que la curiosité devient compétence.
Et si vous voulez aller plus loin, la formation est là pour ça :
👉 Formation IA – Maîtriser ChatGPT, Mistral, LLaMA et autres modèles
Merci,
Grégoire