IA générative : ChatGPT, Prompt Engineering, API et Agents IA

Partie I — Comprendre l'IA générative

Chapitre 1 — Introduction générale à l'IA générative

1. Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?
2. IA classique, machine learning et IA générative
3. Qu'est-ce qu'un modèle génératif ?
4. Les différents contenus générés : texte, image, audio, vidéo et code
5. Qu'est-ce qu'un LLM ?
6. Comment fonctionne un LLM ?
7. Comprendre les tokens et la fenêtre de contexte
8. Qu'est-ce qu'un modèle multimodal ?
9. Qu'est-ce qu'une hallucination en IA ?
10. Les principales limites de l'IA générative
11. Confidentialité et protection des données
12. Les principaux domaines d'application de l'IA générative

Chapitre 2 — Les principales plateformes d'IA générative

1. Présentation des plateformes d'IA générative
2. Découvrir ChatGPT
3. Découvrir Google Gemini
4. Découvrir Claude
5. Découvrir Microsoft Copilot
6. Découvrir Perplexity et les IA orientées recherche
7. Les principales plateformes de génération d'images
8. Les principales plateformes de génération de vidéos
9. Les principales plateformes de génération audio et vocale
10. Modèles propriétaires et modèles open source
11. Applications web, applications mobiles et API
12. Comment choisir une plateforme d'IA selon ses besoins ?

Partie II — Utiliser efficacement les IA génératives

Chapitre 3 — Bien utiliser ChatGPT

1. Présentation générale de ChatGPT
2. Découvrir l'interface de ChatGPT
3. Créer et gérer une conversation
4. Comment poser efficacement une question à ChatGPT ?
5. Joindre et analyser des fichiers
6. Analyser des images avec ChatGPT
7. Rechercher des informations avec ChatGPT
8. Générer des images avec ChatGPT
9. Modifier et améliorer une image avec ChatGPT
10. Utiliser ChatGPT pour rédiger du contenu
11. Utiliser ChatGPT pour apprendre et réviser
12. Utiliser ChatGPT pour programmer
13. Travailler avec des documents
14. Analyser des données et des tableaux
15. Comprendre la mémoire et la personnalisation
16. Organiser son travail avec ChatGPT
17. Les bonnes pratiques d'utilisation de ChatGPT

Chapitre 4 — Prompt engineering : apprendre à communiquer avec une IA

1. Qu'est-ce qu'un prompt ?
2. Qu'est-ce que le prompt engineering ?
3. Les caractéristiques d'un bon prompt
4. Définir un rôle pour l'IA
5. Fournir suffisamment de contexte
6. Définir précisément la tâche à réaliser
7. Ajouter des contraintes au prompt
8. Imposer un format de sortie
9. Comprendre le zero-shot prompting
10. Comprendre le few-shot prompting
11. Utiliser des exemples dans un prompt
12. Créer des prompts structurés
13. Décomposer une tâche complexe
14. Améliorer progressivement un prompt
15. Créer des modèles de prompts réutilisables
16. Les erreurs fréquentes lors de la rédaction d'un prompt
17. Bonnes pratiques du prompt engineering

Chapitre 5 — Utiliser l'IA pour produire du contenu

1. Utiliser l'IA pour rédiger un article
2. Corriger un texte avec une IA
3. Reformuler et améliorer un texte
4. Résumer un document
5. Traduire du contenu
6. Générer des idées
7. Créer le plan d'un article ou d'un document
8. Créer un plan de cours
9. Créer des exercices avec une IA
10. Créer des QCM
11. Créer des tableaux
12. Analyser des documents PDF
13. Extraire des informations depuis un document
14. Transformer un contenu d'un format vers un autre
15. Utiliser l'IA dans l'enseignement
16. Utiliser l'IA dans un contexte professionnel

Chapitre 6 — Génération et traitement d'images par IA

1. Introduction à la génération d'images par IA
2. Comment fonctionne un générateur d'images ?
3. Qu'est-ce qu'un prompt d'image ?
4. Décrire correctement le sujet d'une image
5. Définir le style graphique
6. Définir la composition et le cadrage
7. Définir l'éclairage et l'ambiance
8. Générer une illustration
9. Générer une miniature
10. Créer un schéma avec une IA
11. Créer une infographie
12. Créer un organigramme
13. Modifier une image existante
14. Ajouter ou supprimer des objets
15. Modifier l'arrière-plan d'une image
16. Améliorer la qualité d'une image
17. Transformer le style d'une image
18. Les limites de la génération d'images par IA
19. Les erreurs fréquentes et comment les corriger

Chapitre 7 — IA générative pour le développement informatique

1. Utiliser l'IA comme assistant de programmation
2. Générer du code informatique
3. Expliquer un programme existant
4. Détecter et corriger des erreurs
5. Déboguer un programme avec une IA
6. Refactoriser et améliorer du code
7. Générer du code HTML et CSS
8. Générer du code JavaScript
9. Utiliser l'IA pour programmer en Python
10. Utiliser l'IA pour programmer en PHP
11. Utiliser l'IA avec SQL et les bases de données
12. Générer des expressions régulières
13. Générer des tests
14. Documenter automatiquement un programme
15. Comprendre un projet informatique existant
16. Vérifier le code produit par une IA
17. Identifier les risques de sécurité du code généré
18. Utiliser l'IA sans devenir dépendant du code généré

Partie III — Passer au niveau intermédiaire : les API d'IA

Chapitre 8 — Introduction aux API d'intelligence artificielle

1. Qu'est-ce qu'une API ?
2. Qu'est-ce qu'une API d'intelligence artificielle ?
3. Pourquoi utiliser une API d'IA ?
4. Différence entre une plateforme d'IA et une API
5. Comprendre le principe client-serveur
6. Comprendre le principe requête-réponse
7. Introduction aux API REST
8. Comprendre le format JSON
9. Qu'est-ce qu'une clé API ?
10. Comprendre l'authentification d'une API
11. Comprendre la notion de modèle
12. Comprendre les tokens dans une API d'IA
13. Comprendre la fenêtre de contexte
14. Comprendre la tarification des API
15. Calculer et contrôler le coût d'utilisation d'une API
16. Sécuriser une clé API
17. Effectuer son premier appel à une API d'IA

Chapitre 9 — Utiliser l'API OpenAI avec Python

1. Présentation de l'API OpenAI
2. Créer et configurer son environnement de développement
3. Installer le SDK OpenAI pour Python
4. Configurer une clé API
5. Stocker une clé API dans une variable d'environnement
6. Créer son premier programme utilisant l'API OpenAI
7. Envoyer un prompt à un modèle
8. Récupérer et afficher la réponse
9. Choisir un modèle
10. Configurer les principaux paramètres d'une requête
11. Gérer une conversation
12. Utiliser des instructions système
13. Obtenir des réponses structurées
14. Travailler avec le format JSON
15. Utiliser le streaming des réponses
16. Gérer les erreurs de l'API
17. Gérer les limites d'utilisation
18. Contrôler la consommation de tokens
19. Optimiser le coût des requêtes
20. Traiter plusieurs requêtes
21. Sécuriser une application utilisant l'API
22. Bonnes pratiques d'utilisation de l'API OpenAI

Chapitre 10 — Exploiter les capacités multimodales par API

1. Qu'est-ce qu'une API multimodale ?
2. Travailler avec du texte
3. Envoyer une image à un modèle
4. Analyser le contenu d'une image
5. Extraire des informations depuis une image
6. Générer des images par API
7. Travailler avec des documents
8. Analyser des fichiers
9. Travailler avec de l'audio
10. Transcrire un fichier audio
11. Transformer du texte en parole
12. Créer une interface vocale
13. Combiner texte, image et audio
14. Créer un workflow multimodal

Chapitre 11 — Utiliser d'autres API d'IA générative

1. Pourquoi utiliser plusieurs fournisseurs d'IA ?
2. Découvrir l'API Google Gemini
3. Utiliser Gemini avec Python
4. Découvrir l'API Anthropic
5. Utiliser Claude par API
6. Découvrir Hugging Face
7. Utiliser des modèles open source
8. Comparer OpenAI, Gemini et Anthropic
9. Comparer les fonctionnalités des différents modèles
10. Comparer les coûts
11. Comparer les fenêtres de contexte
12. Adapter une application à plusieurs fournisseurs
13. Choisir un modèle selon son projet

Partie IV — Créer ses propres applications IA

Chapitre 12 — Créer un chatbot avec une API d'IA

1. Qu'est-ce qu'un chatbot basé sur un LLM ?
2. Comprendre l'architecture d'un chatbot
3. Créer l'interface utilisateur
4. Créer le backend de l'application
5. Connecter l'application à une API d'IA
6. Envoyer les messages de l'utilisateur
7. Afficher les réponses du modèle
8. Conserver l'historique de la conversation
9. Gérer le contexte de la conversation
10. Créer un prompt système
11. Personnaliser le comportement du chatbot
12. Gérer les erreurs
13. Sécuriser la clé API
14. Limiter les abus et les requêtes excessives
15. Mettre le chatbot en ligne
16. Intégrer un chatbot dans un site web

Chapitre 13 — IA générative et bases de connaissances : introduction au RAG

1. Pourquoi un LLM ne connaît-il pas toutes vos données ?
2. Comment donner ses propres documents à une IA ?
3. Qu'est-ce qu'une base de connaissances ?
4. Qu'est-ce qu'un embedding ?
5. Comprendre la recherche sémantique
6. Qu'est-ce qu'une base de données vectorielle ?
7. Comprendre le chunking des documents
8. Qu'est-ce que le RAG ?
9. Comprendre l'architecture d'un système RAG
10. Préparer les documents
11. Découper et indexer les documents
12. Rechercher les informations pertinentes
13. Fournir le contexte au modèle
14. Interroger ses propres fichiers PDF
15. Créer un assistant basé sur ses documents
16. Ajouter des sources et des citations aux réponses
17. Réduire les hallucinations avec le RAG
18. Créer une base de connaissances pour un site web

Chapitre 14 — Agents IA et automatisation

1. Qu'est-ce qu'un agent IA ?
2. Différence entre chatbot et agent IA
3. Comprendre le fonctionnement général d'un agent
4. Qu'est-ce qu'un outil pour un agent IA ?
5. Comprendre le function calling
6. Permettre à un modèle d'appeler une fonction
7. Permettre à un agent d'utiliser une API externe
8. Permettre à un agent d'effectuer une recherche web
9. Permettre à un agent de manipuler des fichiers
10. Créer un workflow automatisé
11. Créer un agent IA simple
12. Comprendre les systèmes multi-agents
13. Exemples d'automatisation avec des agents IA
14. Les limites des agents autonomes
15. Les risques liés aux agents IA
16. Sécuriser les outils accessibles à un agent

Partie V — Sécurité, éthique et projets pratiques

Chapitre 15 — Sécurité de l'IA générative

1. Pourquoi la sécurité est-elle importante en IA générative ?
2. Confidentialité des données
3. Protection des données personnelles
4. Éviter de transmettre des informations sensibles
5. Qu'est-ce qu'une prompt injection ?
6. Comprendre les attaques par prompt injection
7. Qu'est-ce qu'un jailbreak d'IA ?
8. Comprendre les risques de fuite d'informations
9. Risques liés au code généré par une IA
10. Vérifier les dépendances proposées par une IA
11. Sécuriser une application utilisant un LLM
12. Valider les entrées utilisateur
13. Valider les sorties produites par le modèle
14. Protéger les clés API
15. Limiter les permissions accordées aux agents
16. Contrôler les outils accessibles aux agents
17. Journaliser les actions d'une application IA
18. Bonnes pratiques de sécurité

Chapitre 16 — Éthique, droit et utilisation responsable de l'IA

1. Pourquoi parler d'éthique en intelligence artificielle ?
2. Comprendre les biais des modèles
3. IA générative et désinformation
4. Comprendre les deepfakes
5. IA générative et droits d'auteur
6. IA et plagiat
7. Propriété des contenus générés
8. Utilisation de contenus protégés
9. IA générative dans l'enseignement
10. Utilisation responsable de l'IA par les étudiants
11. IA générative dans l'entreprise
12. Protection des données professionnelles
13. Transparence sur l'utilisation de l'IA
14. Vérification des informations produites par une IA
15. Responsabilité humaine face aux décisions de l'IA

Chapitre 17 — Travaux pratiques et projets en IA générative

1. TP 1 — Créer un générateur de contenu avec une IA
2. TP 2 — Créer un assistant de programmation Python
3. TP 3 — Analyser automatiquement un document PDF
4. TP 4 — Extraire et résumer les informations d'un document
5. TP 5 — Générer des images depuis une application
6. TP 6 — Créer un chatbot simple avec Python
7. TP 7 — Créer une interface web pour un chatbot
8. TP 8 — Créer un chatbot pour un site WordPress
9. TP 9 — Créer un assistant basé sur ses propres documents
10. TP 10 — Créer un système RAG
11. TP 11 — Créer une base de connaissances intelligente
12. TP 12 — Créer un système de transcription audio
13. TP 13 — Créer un système de synthèse vocale
14. TP 14 — Créer un assistant vocal simple
15. TP 15 — Créer un agent capable d'utiliser des outils
16. TP 16 — Connecter une IA à une API externe
17. TP 17 — Automatiser une tâche avec un agent IA
18. Projet final — Développer une application complète basée sur l'IA générative

Auteur : Younes Derfoufi
Lieu de travail : CRMEF OUJDA
Site Web : www.tresfacile.net
Chaine YouTube : https://www.youtube.com/user/InformatiquesFacile
Me contacter : https://www.tresfacile.net/me-contacter/