Guide de survie pour enfin "se mettre à l'IA"
« J'aimerais me former à l'IA, mais je ne sais pas par où commencer. Tu peux m'aider à faire le tri ? »
Cette question, je l'entends souvent, et toujours, je réponds : « Ça dépend de ton objectif ».
Souvent, les objectifs oscillent entre enrichir son CV et ne pas être à la traîne car tout le monde en parle. Je me suis dit qu'un petit guide pourrait être utile, donc j'ai rassemblé un ensemble de pistes pour les gens qui souhaitent démarrer avec l'IA, en donnant une gradation depuis les bases que tout le monde devrait avoir jusqu'à l'obtention d'un vrai plus sur le CV.
Si l’objectif, c’est simplement l’efficacité personnelle.
Dans ce cas, il faut se focaliser sur les outils d'IA générative (ChatGPT, Claude Sonnet, etc.).
Savoir prompter, c'est la base. Ce n'est pas bien compliqué, et la plupart des gens apprennent sur le tas. Donc lancez-vous, testez des prompts, voyez par vous-même comment ça marche.
Il y a aussi des sites qui donnent des idées de prompts pour toutes les situations. J'aime bien celui-là : meilleurs-prompts.com
Si vous souhaitez passer au niveau supérieur et accélérer votre montée en compétence de prompteur, je recommande chaudement de vous abonner à l'excellente newsletter de Génération IA (Benoit Raphael etThomas Mahier)
Comprendre les limites : Il est aussi important de comprendre les limites de l'IA générative et de cerner les situations où il y a un risque d'erreur, d'hallucination, etc. Je recommande sur ce sujet mon propre article, qui fait le point sur les hallucinations, mais c'est peut-être un peu technique, à vous de juger : Dans quelle mesure les modèles d’IA hallucinent ?
Tester la version payante : Testez la version payante d'une IA (celle à 20 euros par mois) au moins pendant un mois. Les versions gratuites font des refus d'obstacles, du style : « Non, je ne vais pas scraper le web pour les 300 noms de société que tu m'as donnés » (d'ailleurs, il ne vous le dira pas comme ça, ce sera plutôt : « Voici l'info pour les 20 premiers »). Je pense qu'il est utile et important de se rendre compte de la différence de puissance entre les versions gratuites et la version payante.
Comparer les modèles : Je recommande aussi d'aller faire un peu de tourisme sur les autres grands modèles (ChatGPT, DeepSeek, Gemini, Claude, Mistral), pour voir comment varient les réponses à un même prompt. Par exemple, moi j'aime bien utiliser Claude pour les tâches de rédaction en français, j'aime bien le style.
Une façon ludique de comparer des modèles (en les utilisant gratuitement, y compris les versions bêta des tout derniers), c'est de prompter sur LMArena: 2 modèles au hasard vont être choisis pour générer la réponse (vous ne savez pas lesquels) ; et vous choisissez la réponse que vous préférez. LMArena s'en sert pour comparer les modèles entre eux et fournir des classements, c'est très malin.
Pour la génération d'images : C'est assez compliqué et je pense que cela demande un travail sur le prompt autrement plus ardu si on cherche à obtenir quelque chose de très spécifique (par exemple, des utilisations de textures ou de rendu de lumière). Honnêtement, comme je ne m'en sers pas beaucoup et en tout cas jamais dans un but artistique, je laisse aux spécialistes le soin de suggérer quelques conseils en commentaire.
Et pour la culture générale ?
Si vous voulez en savoir plus sur « l'IA » (car non, l'IA, ce n'est pas que ChatGPT) et si vous voulez avoir une vision plus large de l'IA, je vous recommande cette excellente vidéo de la chaîne YouTube IBM Technology, qui passe en revue les définitions de l'IA:
AI, Machine Learning, Deep Learning and Generative AI Explained
Je recommande d'ailleurs de suivre la chaîne IBM Technology tout entière si vous voulez en apprendre plus sur la technologie IA. C'est très bien vulgarisé.
Ensuite, cette excellente vidéo du CNRS vous donnera un aperçu des utilisations actuelles de l'IA : L'IA dans notre quotidien, démonstrations et illustrations !
D'ailleurs, la série entière de 20 vidéos est excellentissime (mais forcément ça se corse dès la quatrième vidéo, c'est le CNRS, quand même). Vous pouvez commencer par le parcours débutant.
Important : De façon générale, je dirais de vous tenir à l'écart des gourous autoproclamés qui nous expliquent que la fin du monde est proche et que nous sommes à deux doigts de créer une superintelligence qui dominera l'homme. Il y a beaucoup de bêtises qui sont dites, donc restez plutôt avec des gens qui pratiquent l'IA et qui auront une attitude beaucoup plus pragmatique, et moins croyante sur le sujet. (Ce qui ne veut pas dire qu'il ne faille pas s'inquiéter un peu, notamment sur les répercussions sur l'emploi.😱)
Si vous faites de la transformation
...et que les maths sont toujours fraîches dans votre mémoire, alors le cultissime cours en ligne d'Andrew Ng sur Coursera est une base de départ solide. Attendez-vous à des maths (pas trop dures, mais des maths quand même), de la programmation (pas compliquée) et beaucoup de clarté. Attention, intense.
https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-introduction
Comptez environ 50 euros par mois de formation pour obtenir le certificat.
Pour les poches plus profondes, ou pour ceux qui peuvent compter sur le financement de leur entreprise :
On m'a dit le plus grand bien de cette formation du MIT: Artificial Intelligence: Implications for Business Strategy, qui couvre vraiment tous les sujets de l'IA, du machine learning, Generative AI, robotique, etc. Comptez 3 273 euros, pour 6 semaines de cours (oui, pas donné, mais c'est le MIT !).
J'ai personnellement suivi celle-ci, à l'INSEAD: Transforming business with AI,
Pas mal pour les débutants – les participants ont beaucoup aimé. Personnellement, j'ai trouvé que c'était encore trop « qu'est-ce que l'IA », et pas assez « comment l'utiliser pour transformer un business ». Mais à part ça, très intense, full online, avec un devoir à rendre sur la base de cas et de données de votre entreprise – donc ne convient pas si on est entre deux jobs. Comptez 2 050 euros (formation online).
Si vous êtes dans les Ressources humaines
Alors la problématique pour vous est de deux ordres :
1/ Comprendre l'impact sur les systèmes RH
D'abord, comprendre comment les systèmes SIRH sont impactés par l'IA et comment ils l'intègrent. J'ai dressé un panorama des transformations RH dans cet article, utile pour commencer :
IA et RH – Les 5 transformations majeures
Après, je recommande d'aller « voir » par vous-même sur le site des vendeurs de solutions RH. Bien sûr, aujourd'hui tout a été repeint en IA, même les simples automatisations avec un formulaire ; donc pas toujours simple de s'y retrouver.
2/ Maîtriser les enjeux éthiques
Ensuite, il vous faut maîtriser les enjeux éthiques : transparence, protection des données personnelles, aspects légaux et obligations. Tous les processus touchant aux RH sont estampillés par l'IA Act comme étant sensibles, donc des règles s'appliquent, qu'il faut connaître.
Commencez par cette vidéo du CNRS (encore eux) : IA, droit, société et éthique : Vivre avec l'IA ! (épisode 4) avec notamment une explication très claire de la notion de biais et pourquoi c'est problématique en deuxième partie de vidéo.
Vous n’échapperez pas à la lecture de l’IA act. Voici ici un résumé très clair : https://artificialintelligenceact.eu/fr/high-level-summary/
Avoir une connaissance précise de ces règles vous permettra d'avoir les bonnes conversations avec les vendeurs de solutions pour les outils RH ou bien avec les équipes DSI ou métiers en interne pour leurs propres projets.
Ensuite, rendez-vous sur le site de la CNIL qui a créé des fiches sur l'IA pour simplifier le sujet : https://www.cnil.fr/fr/les-fiches-pratiques-ia. Ça reste quand même un peu aride. Je pense que pour bien les comprendre, il faut avoir visionné les 2 vidéos que je suggère dans la section transformation.
Et pour les plus enragés d’entre vous, la lecture de la norme ISO/IEC 42001. Bon courage.
Pour terminer, un rapide coup d’œil à l’impact de l’IA sur le RSE pour appréhender comment ces 2 sujets interagissent
Si vous êtes en Finance
..alors les données et les tableaux de bord n'ont pas de secret pour vous.
Il vous faut donc d'abord un aperçu de l'évolution de la technologie IA et des impacts sur l'automatisation des processus et l'organisation avec les Shared Service Centers. Cet article vous donnera quelques clés pour démarrer : IA et Finance :le guide du CFO
Comme pour les RH, il vous faudra faire un tour sur les nouvelles solutions, ce que propose votre éditeur d'ERP, ce que proposent les autres.
Python pour la Finance : Puis, si vous souhaitez vraiment renforcer votre CV, vous n'y couperez pas – Python est le langage de la finance. C'est la base pour faire des modèles de prédictions. Coursera et DataCamp proposent des cours spécifiquement adaptés à la finance : Datacamp : introduction to Python for Finance
À faire après le cours d'Andrew Ng sur Coursera que je suggère plus haut.
Impact environnemental : La frugalité de l'IA est aussi un sujet qui peut intéresser un financier : Google a publié une étude où est calculé l'impact énergétique de l'IA : Mesuring the environmental impact of an AI inference
Voilà, je pense que ces ressources peuvent donner un bon point de départ pour « se mettre à l'IA ». N'hésitez pas à partager en commentaire vos suggestions, j'ai certainement raté quelques pépites ! Et si vous testez une des ressources que j'ai mentionnées, je serais curieuse d'avoir vos retours.
