Comprendre, sans plus
Ce que c'est, où ça se trompe, où vont vos données.
Vous n'avez pas de projet particulier avec l'IA. Vous voulez savoir de quoi il retourne, pouvoir suivre une conversation sur le sujet sans acquiescer poliment, et vous faire une opinion qui ne dépende pas du dernier article lu.
Trois leçons suffisent. Elles ne feront pas de vous un praticien, ce n'est pas leur objet.
La première pose la mécanique, qui tient en une phrase : ces outils prédisent, élément par élément, la suite la plus probable de ce qu'on leur donne. Les réussites comme les échecs en découlent.
La deuxième traite de l'endroit où ça casse. Une IA générative se trompe avec aplomb, et sa façon de se tromper devient prévisible une fois qu'on l'a vue à l'œuvre. C'est la leçon qui vous évitera de croire une réponse fausse parce qu'elle était bien écrite.
La troisième répond à la question qui vient toujours en second : où vont mes données. Elle trace les trois étages d'hébergement des quatre outils grand public, et en tire quatre règles d'arbitrage pour les données professionnelles.
Ce parcours ne couvre pas l'usage. Si vous cherchez à vous en servir correctement, prenez plutôt « Bien s'en servir au quotidien » : il reprend ces trois leçons et en ajoute trois.
- Comprendre les IA générativesLa mécanique, en une phrase : prédire la suite la plus probable. Tout le reste en découle.
- Biais et hallucinations : démarche inverséeOù ça casse, et pourquoi ça casse toujours de la même façon.
- Souveraineté pratique : où vont vos promptsCe que devient ce que vous écrivez, éditeur par éditeur.