Chapitre 1 — Comprendre l’IA

•       L’IA désigne des techniques permettant à un programme d’accomplir des tâches intellectuelles

•       Les LLM (Large Language Models) prédisent le prochain token pour générer du texte

•       Concepts clés : tokens, température, contexte, hallucination

•       Cas d’usage : assistants, génération de contenu, automatisation

Chapitre 2 — Utiliser l’IA dans une application

•       Une API IA fonctionne comme n’importe quelle API REST

•       Vous pouvez appeler l’API OpenAI depuis Node.js en quelques lignes

•       Les rôles system / user / assistant structurent la conversation

•       L’historique des messages est essentiel pour maintenir le contexte

Chapitre 3 — Prompt Engineering

•       La qualité du prompt détermine la qualité de la réponse

•       Un bon prompt doit être clair, spécifique et définir un format de sortie

•       Le few-shot prompting améliore la précision en donnant des exemples

•       Le prompt engineering est un processus itératif

🎯 Compétences à acquérir

🛠️ Projets à réaliser

•       Construire des applications IA avancées

•       Créer des chatbots intelligents avec mémoire

•       Développer des agents IA autonomes

•       Maîtriser RAG (Retrieval-Augmented Generation)

•       Intégrer des outils (function calling)

•       Assistant IA pour votre application SaaS

•       Chatbot support client intelligent

•       Outil d’analyse automatique de documents

•       Agent IA capable d’exécuter des tâches

•       API IA personnalisée pour votre domaine

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