IACAcadémie · École de l'IA · Parcours 7

Fondamentaux techniques

Sans être ingénieur16 notions clésLe voyage d'un prompt

iactoi.fr · L'IA c'est toi.

Le voyage d'un prompt

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Le fil rouge du parcours : chaque étape que ta question traverse avant de te revenir en réponse.

ToiTu appuies sur Entrée… et là : GPU, RAG, embeddings, MCP. Un vrai mur de jargon. C'est pas pour moi, si ?
MoiChaque mot compliqué n'est qu'une étape du trajet. Une image concrète par étape, et le mur s'effondre.
C'est ce voyage qu'on suit ensemble, étape par étape.
Monte à bord.

À la fin de ce parcours, tu sauras…

📖 Lire

Un devis technique sans te perdre dans le jargon

🗣️ Dialoguer

Avec un développeur ou un prestataire sur un pied d'égalité

⚖️ Arbitrer

Cloud ou local, RAG ou fine-tuning

MoiCe parcours ne fait pas de toi un·e ingénieur·e. Il te sort du rôle de spectateur·rice des décisions techniques.

Étape 1 · Le tri des bagages — le token

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💬Ta question« L'informatique »
→
✂️Tri des bagages« L' » « inform » « atique »
→
🔢Numéroschaque token le sien
→
🎯Prédictiondu token suivant
À retenir : l'IA ne voit pas des mots — elle voit des tokens numérotés. Prix, limites, mémoire du modèle : tout se compte en tokens.

Étape 2 · La valise du voyage — le contexte

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Une valise qu'on ne peut pas refermer indéfiniment : le modèle ne « sait » que ce qui y tient — ta question, tes documents, la conversation en cours.
ToiDonc quand un assistant « oublie » le début d'une longue conversation…
Moi… la valise était pleine, ce qui était rangé au fond est tombé. Retiens l'image : le RAG, bientôt, répond à ce problème.

Étape 3 · Le moyen de transport — GPU vs CPU

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Le CPU est un chef cuisinier étoilé : seul, précis, redoutable sur une tâche complexe à la fois. Le GPU est une brigade de mille cuisiniers, chacun simple, mais tous en même temps.

🧑‍🍳 CPU

Précis, séquentiel — fait tourner ton ordinateur

👥 GPU

Massivement parallèle — le moteur des modèles d'IA

Ce que ça change pour toi : le coût et l'empreinte environnementale d'une IA, c'est le GPU qu'elle mobilise. Choisir un modèle sobre, c'est choisir un moteur sobre.

Étape 4 · La destination — cloud ou local

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☁️ Cloud

  • Modèle hébergé chez un fournisseur
  • Puissant, rien à gérer
  • Tes données sortent de ton réseau

🏠 Local

  • Modèle installé sur ta machine
  • Données 100 % chez toi
  • Pas réservé aux grandes entreprises
Ce que ça change pour toi : pour un usage RH, médical ou juridique, la vraie question n'est pas « quel modèle est le plus fort ? » mais « où passent mes données ? »

Le véhicule t'appartient-il ? Open source vs open weights

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À côté de la route : à qui appartient le véhicule que tu conduis ?

🔓 Open source

Le plan complet est public — code et données d'entraînement. Rarissime en IA.

⚖️ Open weights

Le véhicule fini, prêt à conduire — installable chez toi, mais pas reproductible depuis zéro (Llama, Mistral, Gemma).

Ce que ça change pour toi : ça s'installe chez toi et s'audite partiellement — déjà une indépendance vis-à-vis d'un fournisseur unique.

Consulter la carte — les embeddings

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Des coordonnées GPS dans un espace de sens : « voiture » et « automobile » atterrissent au même endroit ; « symphonie », à l'autre bout de la carte.
📝Un texte« voiture »
→
🔢Vecteur[0.12, −0.87, …]
→
📍« automobile »juste à côté
Ce que ça change pour toi : tu retrouves une information sans te souvenir du mot exact utilisé.

L'itinéraire rangé par le sens — la base vectorielle

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Une bibliothèque qui classe les livres par proximité de contenu, pas par auteur — le stress à côté de la respiration.
📄Tes documents
→
🗄️Base vectoriellerangement par le sens
→
🎯Ta questionressort les passages proches
Quand un prestataire parle de « recherche sémantique sur vos documents », une base vectorielle tourne dessous (Chroma, pgvector…).

L'escale documentaire — le RAG

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ToiJe veux qu'elle réponde avec mes documents — pas avec Internet.
❓Ta questionvectorisée
→
🗄️Base vectorielletrouve les bons passages
→
🧳Contextedéposés dans la valise
→
✍️Réponseappuyée sur tes données
Ce que ça change pour toi : un chatbot RAG sur ta documentation est souvent plus pertinent qu'un modèle réentraîné. Tes données changent : tu réindexes, tu ne réentraînes pas.

Changer de vocabulaire — le fine-tuning

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Un généraliste qui se spécialise en cardiologie : il garde sa culture générale mais devient expert de ton domaine.
🧠Modèle général
→
🎓Ré-entraînementsur tes données
→
💸CoûteuxGPU + données de qualité
MoiRéflexe d'acheteur : avant de payer un fine-tuning, demande si un RAG ne suffit pas — moins cher, plus flexible, toujours à jour.

Voyager sans quitter ta machine — LoRA & quantification

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📌 LoRA

Au lieu de réécrire tout le manuel, tu colles des post-its sur les passages à changer.

🗜️ Quantification

Comme compresser une photo en JPEG : un peu de détail en moins, l'image reste reconnaissable.

Ce que ça change pour toi : un modèle quantifié tourne en local, sans GPU dédié — la porte d'entrée vers la confidentialité et la sobriété.

Le voyage continue après la réponse — les agents

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ToiJusque-là, elle répond. Mais on me parle d'IA qui font des choses toutes seules ?
🎯Objectifque tu lui donnes
→
🔧Il choisitweb, fichiers, API, code
→
🔁Il enchaîneles étapes en autonomie
MoiUn modèle classique est un conseiller ; un agent envoie aussi l'email. Deux questions : quels outils peut-il utiliser, et qui valide avant qu'il agisse ?

L'adaptateur universel du voyage — MCP

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Comme changer de prise électrique à chaque pays en voyage. Le MCP (Model Context Protocol) : l'adaptateur universel, un standard ouvert.
🤖N'importe quel agent
→
🔌MCPle câblage commun
→
🗄️N'importe quel outil
Un prestataire propose des connecteurs vers ton ERP ? Demande s'ils sont en MCP — ça conditionne ta liberté de changer de modèle demain.

La technique n'est jamais neutre

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⚠️ Ce qui alourdit

  • Modèle plus grand → plus de GPU
  • Cloud → données hors de ton réseau
  • Agent autonome → ta responsabilité

✅ Ce qui allège

  • Modèle quantifié → geste de sobriété
  • Local → acte de gouvernance
  • Open weights → moins de dépendance
À retenir : comprendre ces briques, c'est reprendre la main sur les arbitrages qu'on te demandait de déléguer.

Les 4 questions à poser à un prestataire

1. Où vont mes données, et où tournent les modèles ?
Destination
2. Un RAG suffit-il, ou faut-il vraiment un fine-tuning ?
Build vs buy
3. Qu'est-ce qui est ouvert, qu'est-ce qui m'enferme chez ce fournisseur ?
Ouverture
4. Comment le système est-il maintenu et surveillé dans la durée ?
Maintenance
Aucune compétence technique requise — juste le vocabulaire que tu as maintenant. Pose-les avant de signer.

Ce que tu sais maintenant

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ToiSi je résume le voyage : ma question devient tokens, s'installe dans le contexte, part sur un GPU, en cloud ou en local. Si elle consulte mes documents : embeddings, base vectorielle, RAG. Si elle se spécialise : fine-tuning ou LoRA. Si elle s'allège : quantification. Si elle agit : un agent, branché en MCP.
MoiCe vocabulaire n'est plus un mur, c'est ton outil pour décider. On ne négocie jamais un devis qu'on ne comprend pas.

Prêt·e pour la suite ?

📚 Parcours 8 — L'IA responsable

Biais, éthique, réglementation, empreinte environnementale — des choix alignés avec tes valeurs, pas seulement avec les performances d'un benchmark.

Programme complet sur iactoi.fr/programme

MoiÀ bientôt. L'IA, c'est toi.

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