Podcast cours 2 partie 1 - 10/11/2025 - DR ASS CTA

Tu sais que Nancy est jumelé avec Liège. Tu sais que Nancy est jumelé avec Liège ? Tu sais que Nancy Ah oui est jumelé avec Liège. Il y a même une plaque à la pépinière. Très bien. Bonjour tout le monde. J'espère que vous allez bien. Je sais pas quand on s'est vu la fois passée, c'était au moins un Mois. C'est ça 3 semaines plus. Alors, on va essayer d'avancer un petit peu plus dans dans ce que je vous ai amorcé la fois passée. Je vais insister aujourd'hui sur le sur l'importance du prompting. Euh prompt, c'est

la capacité de donner des instructions à une machine, à une IA. Euh en vieille informatique, on on aurait dû dire une invite, c'est plus joli, mais c'est promte qui a gagné. Donc je promte, tu promptes, quel Promas, son prom tous. Euh ça a l'airin mais en fait ça fait toute la différence. Donc si vous pouvez devenir meilleur promteur, vous aurez de meilleurs résultats des outils d'IA que vous allez utiliser. Et je sais que ça semble con parce qu'on se dit OK c'est évident et puis de toute façon on comprend de toute façon très rapidement ce

qu'il faut faire. Bah non, moi ça fait 2 3 ans que j'essaie de faire du meilleur prompting et franchement la Marche d'amélioration est encore énorme. On apprend toujours et euh les outils eux évoluent en même temps, mais la façon de prometter un tout petit peu aussi puisque on parle d'IA qui essaie de parler comme des humains donc qui essaent de dialoguer avec nous et qui essaent de se transformer pour qu'on puisse plus facilement donner des instructions. Et donc il y a deux trois règles que je donne aujourd'hui que j'aurais pas donné il y a 2

ans par Exemple parce que les outils se sont adaptés à nous et plutôt que l'inverse. Euh alors en prompting, il y a trois quatre règles essentielles. Si vous maîtrisez déjà ces trois quatre règles essentielles, ben vous serez déjà dans des résultats qui seront différents et meilleurs. La première règle essentielle et elle est très très facile à comprendre. Il faut juste y penser, c'est que vous devez penser quand vous Promptez une machine euh une IA, vous devez faire la comparaison avec un des instructions que vous donneriez à un humain. Donner des instructions à un humain, c'est

pas si facile que ça. Si vous avez une équipe à gérer, si vous êtes, je sais pas moi, dans un mouvement scout et qu'il faut gérer une section, euh donner des instructions et se faire comprendre, c'est super difficile. Il faut être très clair, il faut être contextuel, il faut donner des exemples, Il faut souvent donner des contreindications ou des contrection. Vous devez dire bah tiens, j'aimerais que tu fasses ça, ça, mais surtout il faudrait pas que tu fasses ça, ça ou je ne veux pas que tu fasses ça, ça. On le fait pas suffisamment. Il

faut donner, les humains adorent quand même quand on leur demande quelque chose, ils adorent qu'on leur donne un but, un objectif ou des objectifs. On le fait pas suffisamment souvent et pourtant ça Améliore le briefing humain que vous pouvez donner et les résultats que vous en tirerez. Les humains détestent qu'on donne un briefing contradictoire ou illogique. Bah les a encore plus mais c'est pareil, ce sont des réflexes que vous aurez avec des humains. Si vous les avez avec une, vous aurez de meilleurs résultats. Je montrerai un exemple juste après. Donc pensez à cette première règle

là. Pensez humain quand vous donnez un briefing, Vous avez une machine en face de vous, c'est un robot. Et en fait, il y a d'autres trucs qui seront un peu le contraire. Je je vais vous dire aussi le contraire de ce que je suis en train de vous dire ici parce qu'il y a des moments où vous devez vraiment lui parler comme un robot et surtout pas comme un humain. Mais globalement, si vous prenez euh la philosophie d'un briefing complet, bah les règles s'appliquent aussi à une IIA. Une fois que vous aurez un prompt qui

sera complet et correct, si vous avez de mauvais résultats dans les réponses que vous obtenez, posez-vous la question du prompt. Il est toujours challengeable, il est toujours améliorable. Mais surtout si ça marche toujours pas, posez-vous la question du dataset. Le deuxième élément dans un prompting efficace, c'est de s'assurer que les données que va prendre Lia, qu'elle va aller chercher sont bien les bonnes. Si Vous demandez à Chat GPT de vous faire un discours, d'écrire un discours à la façon d'un leader charismatique, vous ne savez pas où il va aller chercher les informations. Et leader charismatique

charismatique, c'est pas un bon briefing même pour un humain parce que ça peut partir dans tous les sens. C'est quoi un leader charismatique ? C'est un président de parti et encore il faut savoir de quelle idéologie et cetera. C'est c'est Hitler, c'est Donald Trump, C'est Elon Musk. Enfin, ça peut être plein plein de personnes. Et l'IA, elle fonctionne de manière statistique. Je pense que je vous l'avais dit la fois passée, j'ai peut-être pas suffisamment insisté. Je vais encore plus insister aujourd'hui. Chat GPT et les autres sont des outils statistiques. Ça veut dire quoi ? Ça

veut dire qu'il fonctionne d'abord et avant tout et quasiment que sur base d'une base de données large, une base de connaissance. On dit pas Base de données parce que c'est un peu trom. Vous savez ce que c'est qu'une base de données ? Les données sont enregistrées à un endroit, je vais les chercher, ça les crache comme tel. Ça c'est une base de données. Chat GPT fonctionne pas avec une base de données, il fonctionne avec une base d'entraînement large de statistiques qui sont découpées, qui sont chunkés, chunking, en petits morceaux qui s'appellent des tokens. Je vais

vous montrer tout avec des exemples mais je je fais mon intro. Des token, c'est la plus petite unité statistique comprise par une I générative. C'est pas un mot, c'est pas une syllabe, c'est pas une lettre, c'est parfois un mot, parfois une syllabe, parfois une lettre, parfois une combinaison de lettres. Par exemple, pour chat GPT, USA c'est deux tokens. C'est US et A qu'il a séparé parce que USA et US c'est pas la même chose et Qu'il a voulu séparer les deux éléments statistiques. Pas parce qu'ils ont du sens en tant que tel mais parce que

son dans sa base large de connaissance, il les retrouve trop souvent expliqués ou présentés de façon différente avec US ou USA tour à tour. Et il estime qu'il doit découper pour pouvoir après recracher quelque chose de correct. Je dis recracher parce que j'ai du mal à dire inventer. Chat GPT n'invente pas. Chat GPT génère. C'est pas tout à fait la même chose. Une I générative qui génère, elle n'invente pas vraiment. Elle prend tellement de données tellement larges qu'elle a un choix immense pour après les regrouper, les découper, les minimaliser, les diviser et les recracher d'une

certaine façon pour que vous ayez une réponse qui souvent va vous apparaître comme une réponse créative. Si chat GPT si je lui demande une stratégie pour Elmo pour les 5 Prochaines années et qui me fait quelque chose qui est très créatif dans le sens où wou j'aurais jamais pensé à ça et d'ailleurs personne n'y a pensé c'est une stratégie super innovante bah c'est qu'il a retrouvé les statistiques quelque part qui les a reformulé et qu'il a extrapolé quelque chose sur base vraiment de quelque données solid n'a pas eu une un trait de génie ou une

lueur pour trouver quelque chose ou inventer quelque chose qui n'a pas en Magasin. Voilà, c'est une petite différence avec les humains mais très légère parce que dans la plupart des cas nous les humains quand on croit qu'on invente, on invente pas vraiment. On fait la même chose, on fait tourner notre modèle statistique et ce qui ressort et qu'on pense être très créatif parce qu'on y a jamais on l'a jamais formulé de cette façonlà, bah c'est la combinaison d'éléments qu'on avait déjà dans l'industrie artistique, C'est pareil. Euh j'écoutais Elena récemment. Pour moi, Elena c'est Angèle quoi.

Enfin, c'est très très proche et j'aime beaucoup, il y a pas de problème. Mais on voit bien que il y a une aspiration dans l'air du temps et que bah ça évolue certes, mais qu'il y a quand même beaucoup de choses qui sont prises sur l'existant. Vous n'avez pas de Van Gog sans monnaie et vous n'avez pas de monnaie sans les statutes grecques et vous n'avez pas de statue Grec sans les grottes de l'asco. Les moments d'inventivité pure, de créativité pure dans l'histoire humaine, ils sont plutôt rares. Si vous prenez justement les peintures, si je

reparle de de Claude Monet, l'impressionnisme, il y a un moment, on a inventé l'impressionnisme en réalisant que enfin c'est le pointisme. D'abord, si on met trois points de couleur différentes les uns contre les autres, ça fait une couleur nouvelle et ça offre un prisme De couleur complètement nouveau. Ce moment-là, il est hyper créatif. On avait jamais fait ça avant. On y avait même pas pensé et ça a permis beaucoup de choses. Ça a permis le pointillisme, l'impressionnisme, le fa fa fauvisme et tout ce qui a suivi derrière. Il faut avoir cette modestie de se rendre

compte que on n'est pas euh souvent créatif. C'est pas grave. Euh et non plus, même si elle nous donne cette impression, pourquoi est-ce qu'elle nous Donne cette impression de manière très forte ? C'est parce qu'elle est tellement rapide pour générer que sa créativité semble beaucoup plus forte que la nôtre. Quand vous lui demandez de faire une image et qu'elle le fait en 5 minutes, dit "Wh j'aurais jamais pu faire ça" ou même penser à ça parfois. C'est parce que son processeur tourne tellement vite qu'elle peut analyser tellement de milliards de données à la fois bah

qu'elle nous surpasse en Génération créative de plus en plus. Quand je dis à nous surpasse, ça dépend évidemment, ça dépend des domaines. Vous n'avez vu vous n'avez pas encore vu un blockbuster, un film longmétrage au cinéma qui est fait entièrement en IA, mais vous le verrez très rapidement. C'est qu'une question de 2 3 4 5 ans parce que les courtsmétrages commencent à sortir. Et quand je parle de ça, on a l'impression enfin en tout cas moi je l'ai autour de moi, c'est ce qu'on me Ressort. Ce qu'on voit encore qui est fait en dans les

dans l'industrie créative, la pub, les courtmétrages et cetera, on se dit "Ouais, c'est bien mais on voit que c'est de l'IA." Mais c'est pas ce qu'on c'est parce que il y a un biais cognitif, on ne voit plus tout ce qui est fait en IA et qui ne ressemble pas à d'IA. Et je peux vous assurer que c'est en train de prendre vraiment le dessus. Vous avez énormément De pubs à la télé qui sont faites avec de l'IA, un peu beaucoup passionné ou même totalement. Il y a une pub la Betclick qui tourne sur les

chaînes françaises où ils vont sur la lune avec des roquettes. C'est une pub entièrement enia. Elle est très bien faite. Elle aurait pu être faite avec des effets spéciaux d'avant et coûter une blinde. Elle a coûté sans doute beaucoup moins cher et elle est faite en hier. Donc tout ça est en train de se mettre en Place et je suis sûr que nous verrons un un long métrage de qualité qui procurera de l'émotion assez rapidement parce que tout est plus ou moins prêt déjà pour le faire. Faut juste prendre le temps et avoir des capacités

de production pour le faire. professionnellement. Autre règle de prompting et on va les appliquer hein, celles que je suis en train de vous montrer. Autre règle de prompting de base, ne vous contentez jamais ou quasiment Jamais. Ça dépend ce que vous faites évidemment. Si votre demande est très simple à chat GPT et que vous voulez une réponse rapide et une traduction rapide, bah peut-être que la bonne la réponse qui sort tout de suite est la bonne. Mais globalement, quand vous êtes dans un travail où vous avez besoin vraiment d'aller chercher une qualité, votre prompte à

vous humain, il sera pas bon, il sera pas suffisant. Vous allez le challenger, vous allez demander à Lia D'améliorer votre promptte. Le prompte de Lia sera meilleur que le vôtre et ce sera pas encore suffisant. Vous rentrez dans un pingpong qui va prendre de 3 4 5 itérations et vous devez vous forcer à le faire pour que vous ayez à au bout un problème qui soit qualitatif et complet. Si vous ne démarrez pas un travail difficile comme préparation de mémoire par exemple et vous avez des choses très très précises à faire au chapitre 4, si

vous ne démarrez pas par cette démarche Et vous vous contentez trop rapidement d'un prompt qui est insuffisant, alors vous allez ramer parce que votre contenu que vous allez générer ne sera pas suffisamment quali et que vous allez devoir beaucoup passer beaucoup plus de temps à le corriger. Tout ce que je dis là, vous l'avez déjà constaté hein, c'est pas nouveau, mais donc j'insiste pour vous dire que c'est la façon de faire qui est préconisée par tout le monde. Et quand on on fait que du Prompting tout le temps, on se rend compte que cette marche

arrière, toujours challenger votre prompt, elle est quasiment indispensable. Ça peut même aller jusqu'à une petite abstraction de soi ou quand vous avez un promte que vous pensez correct, il faut quand même parfois dire "Et toi, si tu avais dû faire ce promte, tu l'aurais écrit comment ?" ou "Qu'est-ce que tu aurais fait différemment dans ce prompte ? Qu'est-ce que j'ai oublié dans mon Promptte qui aurait permis de l'améliorer ?" Tout ça c'est des règles de évidentes mais qu'on n' pas de manière intuitive tendance à appliquer suffisamment. Et enfin, enfin pas enfin deux autres règles. Lorsque

vous êtes dans un prompting avancé, c'est-à-dire pour générer des résultats importants comme justement une partie un chapitre de votre mémoire, le role play, attribuer un rôle, c'est Vraiment un raccourci génial. Quand vous lui dites "Tu es mon directeur des ressources humaines et tu vas analyser tous les profils de candidats qui rentrent dans mon entreprise, tous les CV et tu vas m'aider à optimiser mes équipes pour que j'ai bien les postes les bonnes personnes au bon au bon poste et que quand un poste est manquant, tu me dis tu me le suggères de le créer tout

ce genre de chos." Si vous rajoutez et en plus tu es un ou une directeur des ressources humaines, directrice des ressources humaines expérimenté avec 30 ans d'expérience dans une boîte similaire à la vôtre mais plus importante, le fait de lui donner ce rôle va augmenter la qualité de vos résultats. ce rôle que vous lui donnez en disant "Tu es directeur des ressources humaines avec 30 ans d'expérience". Cette ligne là, elle vaut un million de Lignes parce que derrière de manière sous-jacente et de manière statistique, il va les gratter un peu plus à un autre endroit

pour conforter la réflexion que vous lui avez demandé. C'est valable pour tout hein, même parfois de se mettre à votre place. tu es étudiant en droit à Elmo et tu es en 2e année ou 3e année et ton objectif c'est ça et tes compétences c'est ça et cetera, ça peut aider dans certains cas à bien se mettre dans le contexte et à finalement avoir Des réponses qui ressemblent beaucoup plus à ce que à ce dont vous avez besoin. Le roleplay c'est clé et derrière vous avez d'autres d'autres choses qui sont aussi logiques que le roleplay.

C'est choisir la destination. Vous écrivez un texte avec chat GPT, n'oubliez pas de dire à qui il s'adresse. Tu écris un article de blog euh pour un public de je sais pas moi de geeks qui jouent à tel jeu vidéo et euh qui doivent qui vont à des salons Cosplay, enfin que sais-je, mais vous identifiez votre cible et vous essayez d'être le plus précis possible comme vous le feriez en marketing. Quand vous faites de la segmentation et du targeting, c'est la même chose. Vous le mettez dans votre prompt. Et enfin, c'est ce que je vais

illustrer avec mon mes exemples. À un moment, aujourd'hui, en tout cas l'état de l'art des utilisations des génératives, vous allez utiliser plein D'outils. Si vous êtes en comptat, vous allez voir, vous allez sortir d'ici, vous allez avoir des des logiciels qui ne sont pas les mêmes que ce ceux que j'ai connu moi, moi j'ai fait Finance aussi. Euh, vous allez avoir des logiciels IA qui vont vous assister au début de votre carrière si vous êtes dans un cabinet comptable par exemple. On les voit arriver. Le temps que vous sortiez, ils seront prêts. Vous travaillez avec

accountable si vous Connaissez ce logiciel. Accountable, c'est du scanning de tickets. Il faut il y a plein d'options, hein. Mais vous scannez une facture. La facture, elle est automatiquement identifiée. Elle est scannée pour repérer qui est le fournisseur, qu'est-ce qui est écrit dedans et cetera. Il va même jusqu'à repérer des anomalies avec Lia en disant "Cette facture, elle est bizarre. C'est un fournisseur que je ne connais pas. Donc alerte, il faudrait vérifier que ce Fournisseur est bien habilité à nous facturer. Où je repère que cette facture, elle a un montant qui est un peu bizarre.

Salia peut le faire très très bien. Ensuite, elle va tout ranger, tout chunker pour que l'extraction de la facture soit tout le temps la même pour toutes les factures des différents fournisseurs qui pourtant ont des formats différents. On va le ranger d'une façon bien propre dans la compta. Ce que je viens de vous dire là, cette Tâche là, c'est une tâche qui est donnée à un comptable junior. C'est déjà beaucoup du travail du comptable junior. Le rangement des données de cette façonlà, c'est aujourd'hui en train d'être fait par l'IA. Donc quand vous allez sortir, si

vous faites un travail comptable dans un cabinet comptable, bah votre job ne sera pas le même que celui des juniors comptables d'il y a même 2 ans. Donc ça C'est un autre message que je vous adresse. Si vous ne comprenez pas rapidement que l'art du prompting, c'est à la fois votre danger et votre chance, euh c'est dommage. C'est votre danger parce que le monde de l'emploi requiert de plus en plus des compétences de maîtrise de l'IA pour les juniors qui vont sur le marché de l'emploi. C'est votre c'est votre chance. C'est que les recruteurs, je

prends des exemples précis mais j'ai on Travaille pour un gros cabinet d'avocats. Les avocats seiors qui sont là-bas, ils sont bien installés. Ils ont leur public, ils ont leur audience, ils ont leur leurs clients qui viennent chez eux sur leur réputation, ils ont leur expérience, ils ont leur intuition, ils connaissent très bien leur métier. Ils sont pas du tout en danger. Un avocat seigneor aujourd'hui qui a 50 piges, il est pas en danger. Par contre, dans son bureau, les juniors Qui débarquent ont intérêt à maîtriser l'IA puisque ce qu'on va leur demander, ce qu'on leur

demande depuis des années, des années de faire dans les deux premières années de leur activité, ce sont des rapports ou des conventions ou des contrats basiques que chat GPT fait très très bien. Et donc évidemment, la tentation est grande pour le cabinet d'avocat de ne pas utiliser des juniors, mais utiliser des IA pour le faire parce que c'est plus Rapide, parce que c'est moins cher, mais aussi parce que c'est plus efficace. Donc la seule façon de contrebalancer ça pour un junior avocat qui sortirait du droit et qui commencerait sa carrière, c'est d'être excellent prompteur et

de prouver que sans lui c'est moins bon qu'avec lui ou qu'avec elle. Vous voyez où je veux en venir ? C'est pas c'est pas alarmiste ce que je vous dis mais c'est une réalité de terrain. Vous allez avoir en interview des demandes et Est-ce que tu utilises ta GPT et comment et oui ? Est-ce que tu as est-ce que tu promes bien et cetera ? Ça va ça va forcément vous tomber dessus et ça sera dans un entretien d'embauche un élément différenciateur. Ça dans tous les métiers ou presque. Moi je recrute des informaticiens dans mon

équipe. Vous connaissez le concept de vibe coding. Le vibe coding c'est quand vous codez avec de l'IA. Bah le vibe coding, vous avez des bons vibe coder et Vous avez des mauvais vibe coder et on les teste et on fait un petit test de vibe coding. Ça veut dire que avant de sortir de l'école, si vous êtes en cours d'informatique, je sais que Mariano le fait très très bien ici à Elmo, vous avez intérêt à apprendre à prompter en plus d'apprendre à coder. C'est pas la même chose. Coder, c'est de la grammeur. Comment est-ce qu'on

écrit une ligne de code pour que ça fasse ça dans un programme ? Le vibe coding, c'est Apprendre à parler humain et donner des instructions et une machine qui va coder à votre place. C'est le prompting. Donc ce sera comme ça dans quasiment tous les métiers un peu intellectuels, le prompting sera omniprésent. Je pense que c'est le soft skill comme on dit de des cinq prochaines années. Et donc pour rester sur le le discours sur les juniors, vous juniors qui allez rentrer sur le marché de l'emploi, vous Êtes plus menacés que les seniors paradoxalement parce

qu'on pourrait penser que les seniors, ils ont un problème digital, ils ne connaissent pas l'IA et donc ils sont un peu bloqués par rapport à ça et que vous avez un avantage parce que étant plus jeune, plus digitaux, vous aurez pas de souci. Mais en fait avec ce que je viens de vous expliquer, non c'est pas vrai. Il y a des tâches qu'on vous aurait demandé il y a encore 2 3 ans qu'on ne vous Demandera plus quand vous sortirez parce qu'elles seront faites par voilà. Et c'est pour ça que mon ma consigne ici de

prompting, c'est de vous dire vous allez devoir choisir euh un compagnon euh comme chat GPT, mais il y en a d'autres. Donc ce sont des LLM, je pense que je l'avais vu la fois passée. Donc des large language models. Vous allez devoir en choisir qui va devenir votre bras droit que vous allez connaître par cœur, que vous allez Maîtriser par cœur parce qu'ils sont tous un petit peu différents. Ils ont toutes des petites différences et vous allez le connaître par cœur jusqu'à maîtriser non non seulement le prompting de base mais aussi le prompting agentique parce

que vous allez créer des agents. On va en faire un juste après. Une fois que vous avez ce compagnon de base, dans plein plein de cas, certains d'entre vous utilisent sûrement déjà gamma, j'avais montré la fois passée, Gamma pour faire des PowerPoint. La façon la plus efficace de faire des bons gamas, ce n'est pas d'aller dans gamma et lui demander de faire tout le contenu. C'est de rester avec votre bras droit à votre compagnon chat GPT ou un autre et de travailler votre contenu d'abord pour ensuite aller dans Gam. vous aurez de meilleurs résultats. Donc

ce comp ce ce fait d'avoir un bras droit qui est tout le temps votre assistant en permanence, c'est un bon réflexe. Et c'est pour ça que aujourd'hui, je vous encourage pas du tout à prendre chat GPT. Chat GPT gratuit est vraiment médiocre par rapport aux autres. Il est très très bien mais par rapport aux autres, il a un peu perdu de sa superbe. Pourquoi ? Ben parce que c'est pas la priorité d'Open AI, l'éditeur de chat GPT, de renforcer son gratuit comme il pourrait le faire parce que il est leader de marché et que il

est surtout en train de cartonner sur le modèle Payant. Donc si vous êtes en modèle gratuit aujourd'hui, il y a plein d'autres outils et le plus fort pour moi, ça peut changer dans 6 mois mais c'est Google de très loin. Pourquoi est-ce que c'est Google ? pour plein de raisons objectives que je vais pas toutes lister, mais la plus évidente, c'est qu'au quotidien, quand vous êtes sur chat GPT en gratuit, la qualité des réponses, elle s'analyse de plein de façons. Vous avez des tests Chaque semaine. Le plus connu, c'est le MMLU. C'est un test de

12000 problèmes qui sont donnés à tous les LLM et toutes les semaines, il y a un classement des LLM sur la résolution de problèmes des 12000 problèmes du MMLU et d'autres tests. Et là, pour l'instant, le plus fort, c'est Dipsic, le chinois. Euh mais la semaine passée c'était un autre et ça se joue sur des problèmes très complexes de physique, de mathématiques et cetera. Chat GPT et les autres sont en train de Résoudre des problèmes mathématiques qui étaient insolubles auparavant. Donc on commence à arriver à ce ce niveau-là. Donc ils sont très intelligents. Et quand

vous les comparez et vous regardez Dipsy qui est leader cette semaine, mais on s'en fout. Nous, pauvre mortel, avec les requêtes qu'on fait, les promptes qu'on fait, on n pas besoin d'aller à ce niveau-là de compétence et le fait qu'il y a une petite différence entre chat GPT, Google, Grock, Mistral et les Autres, on s'en fout. Nous, nos critères c'est pas ça. Nos critères c'est quel est le temps de réponse. Est-ce que c'est rapide ou est-ce que c'est lent ? Il y a vraiment de grosses différences. Mais plus important que ça, quelle est la quantité

de données que je peux donner à LLM jusque combien il va accepter de les données que je vais rentrer ? Et quelle est la quantité de données qui va sortir de mon LM ? Qu'est-ce que quelle va être sa Générosité en en données sortant ? L'input et l'output. Et là à nouveau pareil, ça se calcule en token. C'est le nombre de tokens qui vont rentrer, qui vont sortir aujourd'hui. En gratuit, le plus généreux, c'est Google. Si vous rentrez dans chat GPT, un PDF de 20 pages, ce que vous faites souvent sans doute, il va pas

le lire. Il va pas lire les 20 pages, il va en lire peut-être la moitié. Parfois, il va lire les 20, ça dépend. En tout cas, il va Vous faire comme s'il avait tout lu et il va vous donner une réponse où parfois vous dites "C'est quand même bizarre, pourquoi est-ce qu'il est allé là-dessus ? Pourquoi est-ce qu'il me répond ça ? Pourquoi est-ce qu'il manque un truc ?" Parce que il le lit pas tout. Il n'est pas en extractif fort. Il n'a pas des compétences. On lui a pas donné euh cette compétence pour aller

très fort. Si vous allez sur notebook LM qu'on fera tout à l'heure, qui est déjà sur Notebook LM ? 1 he 1 C'est tout. Un d'entre vous est sur not Book LM. OK. Euh si vous allez sur notre bookm, vous pouvez lui faire bouffer des documents de 1300 pages, il y a aucun problème. Il va les regarder à la virgule près et vous permettre de les analyser, travailler sur des documents, donc des cours larges, de de la matière large, de je sais plus le nombre de token, mais ça se compte en million. Par exemple, pour

Les vidéos, vous rentrez une vidéo dans Notebook Len, c'est 2 heures de vidéo. Vous prenez une vidéo YouTube de 2h, elle va être interprétée et analysée complètement à la virgule près de chaque mot qui a été dit dans cette vidéo. Donc vous faites jamais ça avec chat GPT. Donc companionship, trouver le bon compagnon, je vais vous suggérer Google et je ne suis pas représentant de Google, c'est parce que pour l'instant ils sont en train de tout déchirer et Peut-être que dans 6 mois ce sera un autre. Et ce concept de fénéantise de lainess que je

voudrais vraiment vous inviter à éviter. Je suis pro IA et pro IA dans l'enseignement et en quand je dis ça, je ne me fais pas que des amis. Donc il y a des vrais débats sur le sujet et plus j'avance, plus je suis tranché. Je trouve que les discours ambiant actuels en Walleni sont assassin. C'est-à-dire que on est Globalement en Walloni, en Fédération Walloni Bruxelles un peu anti dans l'enseignement par rapport à tout cas à mes critères. C'est-à-dire que on a tendance à beaucoup trop protéger les profs, les élèves et leur demander d'y aller doucement

et de parler d'éthique avant de parler de bonnes pratiques. Et moi, j'ai tendance à parler d'abord de bonne pratique avant de parler d'éthique. L'éthique, c'est important. Mais ça vient quand on connaît les Outils et quand on sait les utiliser. Vous avez un document de la Fédération Ronie Bruxelles qui est sorti récemment de 60 pages qui est très très bien fait mais qui vous explique qui explique au prof hein comment éviter les plaga, comment éviter le stress lié à l'IA, comment mais il y a pas 30 pages sur comment faire un prompt correct. Je trouve ça

honteux honteux. Vous avez euh aujourd'hui 12 pays dans le monde où l'utilisation de l'IA correct est Apprise dès l'école primaire. Certainement pas ici. Et avant qu'on voit ça ici, il se passera encore du temps. Vous avez la recommandation actuelle, c'est tiens, il faudrait que dans les grandes écoles, dans les hautes écoles et dans les universités, on fasse de la sensibilisation à on en est là. alors que vous devriez être des maîtres prompteurs depuis depuis déjà 2 ans 3 ans et qu'en tout cas en début de secondaire ou plus tard on doit faire du Prompt pour

moi dès la primaire mais en début de secondaire ça serait bien. Sinon on va avoir un décalage de plus parce qu'on en a déjà suffisamment. On est en vassalisation économique et technologique clair. Tous les outils que je vais vous montrer sont des outils américains ou chinois. Euh nous on est juste là pour consommer et payer des licences et regarder passer les trains et ça ça va s'accélérer si on continue à avoir cette cette démarche. Donc pardon, Je suis un peu tranché sur le sujet mais ça me ça me passionne et ça m'énerve. Alors dans le

concret, est-ce que vous pouvez ouvrir chatt s'il vous plaît ? la version gratuite. On va aller sur plusieurs LM. Voilà, je vais vous demander de faire comme moi et de taper. Je pense qu'on l'avait fait la fois passée mais je le refais pour faire mon petit parcours. Combien font 7632 x 8824 ? Prenez le même chiffre que moi, s'il vous plaît. Voilà. Moi, j'obtiens la modique somme de 67323168. Et vous ? Oui, tu peux aller sur Perplexity mais là ici ma question c'est vraiment l'idée c'est d'aller sur chat GPT le gratuit. Donc pour Perplexity, pour

ceux qui sont dessus, c'est une très bonne idée. Perplexity est un bon moteur de recherche Perplexity, c'est un agrégateur donc il va utiliser plusieurs LLM dont chat GPT pour vous fournir des résultats et il est très calibré pour avoir des sources, montrer les sources, afficher ces sources. Donc il est relativement fiable pour faire de la recherche documentaire et de la recherche de sources. Qui a un résultat différent du mien ? Bon voilà, une moitié de l'amphi un Résultat différent du mien. Pourtant ma question, elle est quand même pas rocket science quoi. C'est une question très

simple et il est probable, il est possible que ma réponse à l'écran soit fausse. Je sais pas qui a la bonne réponse en fait. Quand je vous montre ça, ça devrait suffire déjà à vous faire comprendre qu'une image générative n'est pas vous ne pouvez pas avoir confiance dans une image générative. son job, elle n'est Pas calibrée pour vous donner la vérité. D'ailleurs, qu'est-ce que la vérité ? Ce sera un autre, ce sera le cours de Louis Deb le samedi 29 novembre. C'est ça. Je vous conseille vraiment d'aller à ce cours. Donc moi, je suis là

pour essayer de faire un petit peu de concret, mais lui sur la philosophie de l'IA, il est vraiment brillant. C'est un cours très passionnant que vous n'oublierez jamais. Donc n'oubliez pas d'y aller le 29 novembre. Lia générative, sa vocation c'est de prendre des stats comme je vous l'ai dit, de les mélanger et de vous fournir une réponse probable à votre question. Ce mot probable, il est très important. C'est de la probabilité. Euh ce qui nous impressionne, nous hypnotise avec chat GPT depuis 3 ans, c'est qu'effectivement quand il donne une réponse probable, souvent il tape juste

et on se dit "Waouh, il y a quelqu'un derrière la machine, il y a Quelqu'un qui a réfléchi. On dirait que c'est une réflexion humaine avancée. C'est juste du moulinage de stat. Chatt et les autres à l'M ne veulent pas n'ont pas vocation à vous donner une réponse juste ou fausse ils n'ont pas vocation non plus à prédire le mal ou le bien au départ après ils vont être un petit peu éduqués différemment il y aura des règles qui vont se mettre mais c'est d'abord savoir quel est le mot suivant la phrase suivante dans une

proposition De réponse. C'est aussi con que ça et c'est aussi intelligent que ça. puisque la réponse que j'ai à ma question ici 67 millions machin si je ne prends pas ma calculatrice je ne sais pas si c'est juste ou faux et donc je peux penser ce que beaucoup feront que cette réponse est juste puisque chat GPT est si intelligent pourquoi est-ce qu'il se tromperait sur une multiplication aussi simple donc là je vous montre cet exemple un peu extrême pour vous dire Regardez la moitié de l'amphi a une réponse différent c'est dangereux d'utiliser l'IA de cette

façon-là l'IA n'est n'est pas un moteur de recherche. Lia générative n'est pas un moteur de recherche n'est pas une base de données dans laquelle vous allez taper pour reformuler une réponse. Cette réponse qui est à l'écran, elle est très intelligente quelque part, mais elle est intelligente au niveau de la probabilité statistique. Elle ressemble à la bonne réponse. Je vais partir du principe que c'est la fausse. Je vais même pas vérifier mais j'imagine qu'elle est fausse. et elle ressemble beaucoup à la réponse juste qui commence probablement par 67 millions et après il y a des chiffres

qui vont changer. Et chat GPT a voulu avoir une approche plutôt sémantique parce que c'est sa règle par défaut. C'est un large language model. Language pas mathématical pas historical Language. Et donc il reformule des phrases qui sont probables par rapport à ce que je lui ai demandé. Et en ça cette réponse est très intelligente. Pas vous dire autrement. Au plus tard vous acceptez ça, au plus tard vous serez efficace. C'est très difficile à comprendre déjà comment ça fonctionne. Mod stat, ça fait des résultats. On se dit mais c'est quand même bizarre. Même malgré ce que

je viens de vous dire, vous avez envie de Penser que chez Open AI, il devrait pouvoir très facilement régler le problème. C'est très facile de régler le problème. Vous lui dites "À chaque fois que tu fais des maths, tu utilises une calculatrice et tu sors du modèle génératif et vous aurez de bonnes réponses." Sauf que si vous faites ça dans chat GPT, vous n'imaginez pas les millions et les milliards de possibilités d'utilisation de chat GPT. S'il commence à penser comme ça et à Brider l'outil pour ne pas faire du génératif, alors dans plein de situations,

vous serez déçu en disant "Mais cet outil ne génère pas bien." C'est un choix qui est fait. Si vous voulez utiliser des outils qui font de la calculette, il y en a. Si vous voulez demander à Chat GPT d'utiliser une calculette, il y en a. Vous pouvez mettre un agent spécifique qui va lui dire quand je te pose une question de ce type-là, tu appelles une calculatrice Qui n'est pas un outil d'IA, vraiment une bête calculatrice. Tu fais le calcul, tu prends la réponse et seulement après tu génères une interprétation de la réponse. C'est ce

qu'on fait dans mon boulot. On fait des agents de ce type là, des multi-agents dont certains sont très basiques, très calculatrices et d'autres sont très génératifs, très inventifs, je n'aime pas le terme mais très inventif dans la réponse à partir d'un résultat donné. D'accord. On va prendre un autre exemple. Donc toujours sur chat GPT, je vais commencer une nouvelle conversation et je vais lui demander, je ne sais plus si on l'avait fait la fois passée, on l'avait fait ça, non ? Qui a marché sous la mer du Nord en 1900 76 ? Au hasard. Donc

spoil, personne n'a Marché sous la mer du Nord, ni en 76 ni à un autre moment. Voilà. Là, il me dit qu'il a trouvé aucune trace de quelqu'un qui aurait marché sous la mer du Nord. Je vais aller dans un modèle sur un modèle un petit peu moins entraîné pour me donner un maximum de chance d'avoir une réponse hallucinatoire. Voilà, ici me dit c'est Albert Falco qui a marché sous la mer du Nord. Et vous qui a un autre nom ? Tu as qui ? Jacques Picard. Qui d'autre ? Robert Stelloui. Donc vous voyez un

peu à quel point on arrive ici dans un une situation très baratinesque. C'est quand même du gros baratin. On va voir des personnes différentes et surtout chat GPT dans son justement son entraînement statistique ne peut pas s'empêcher d'essayer de justifier ce qui s'appelle donc ici une hallucination. On vient d'être victime de deux Hallucinations. La première sur ma multiplication, la deuxième sur cette recherche historique. Chat GPT n'a aucun problème à inventer des histoires qui n'existent pas, des résultats mathématiques qui n'existent pas. Et si vous vous si vous vous trompez en lui faisant trop confiance dans vos

travaux et dans vos rédactions, bah vous aurez beaucoup de mauvaises surprises. Vous en avez sûrement déjà eu, mais vous en avez sûrement eu aussi Sans sans vous en rendre compte. Vous avez sans doute déjà rédigé, écrit des conneries, des trucs qui sont faux sans vous en rendre compte. Et ça, c'est vraiment le danger. C'est vraiment le danger de ne pas avoir cette démarche en deux temps. Le premier temps, c'est de faire tout ce qu'il faut pour éviter les hallucinations. Dans ce type de requête, il est évident que je veux une bonne réponse, je veux une

réponse juste historiquement. Et bien j'ai des il y a des techniques à faire à utiliser pour que j'ai moins d'hallucination. Ça c'est en amont et en aval de l'autre côté lorsque vous avez des réponses bah il faut vérifier ses sources. Je pense que ça par contre tous les profs doivent vous le dire. Vérifier vos sources et cetera. Évidemment il faut vérifier ses sources mais c'est pas comme ça qu'on dit un bon prompteur. C'est juste une évidence qu'il faut vérifier vérifier Ses sources. C'est l'histoire de cet avocat aux États-Unis il y a 2 3 mois qui

s'est fait radier du barreau parce que il a commencé une plédoirie très brillante, très brillante au tribunal et en plein milieu de sa plaido il a mentionné un article de loi qui n'existait pas. Voilà, il s'est fait virer euh il a pas vérifié ses sources et je pense que vraiment il a dû pendant des jours et des jours travailler avec Chat GPT pour lui dire comment répondre En ayant eu l'impression qu'il avait corrigé le problème parce qu'il n'avait plus d'hacination. Mais c'est là que c'est dangereux. Je vous répète, ne faites jamais confiance à une générative.

Ne lui faites jamais confiance. Si elle n'allucine pas de manière nette, elle hallucinera de manière très très subtile ou très rare. C'est là que c'est dangereux. Quand ici si je rappuie sur le bouton Qui a marché sous la mer du Nord en 76, j'avais Albert Falco. Ah ben il met deux fois Albert Falco, sauf que cette fois-ci euh il me dit que il était chef plongeur chez Jacques Coustau. OK, je recommence. Ah, j'ai pas de chance. Donc c'est pas la même réponse. Regardez le la façon dont il décrit l'opération, c'est une autre opération même si

c'est la même personne. Je pense qu'il garde un peu mon historique ici. Il garde mon historique. Donc je n'arriverai pas à le piéger si facilement que ça. Hop hop hop. La rigueur, c'est pas plus mal que je dois appuyer sur le bouton quelque fois. Je suis à ma 7e itération 8e. OK, je joue au chat la souris. 9e, je suis têtu hein. Voilà donc j'ai eu ne fois Albert Falco, h fois et en assistant un peu, il me Sort Théodon Mono parce que je pense qu'il a tenu en compte mon historique et qu'il a changé

son échantillon statistique. Il a son échantillon statistique large, son essayant de données déjà existant et puis il a un petit peu de statistique avec ce que je lui ai envoyé et dans son modèle la probabilité qu'Albert Falco arrive à monter en flèche et donc je l'ai eu h8 fois sur 9. Si je n'assistais pas, je ne me serais pas aperçu qu'il aurait pu me donner un autre nom et j'aurais pu croire qu'Albert Falco était la bonne réponse. C'est ça que je veux vous expliquer. C'est quand les itérations d'hallucination deviennent faibles, qu'elles arrivent moins souvent, bah

c'est dangereux encore plus parce que vous êtes dans la la confiance de Lia, confiance que vous ne devez jamais lui accorder. Ça va ? Donc vous avez vu que quand vous avez une réponse qui vous satisfait pas, vous pouvez appuyer sur le petit crayon et recommencer. Ça c'est une des techniques pour éviter les hallucinations. Quand vous avez une réponse qui est pas satisfaisante à une de vos questions, ne vous éternisez pas à échanger dans la conversation et rester dans la même conversation pour essayer d'avoir des meilleures réponses. Il est tellement Plus facile et plus évident

de remonter dans la conversation, d'appuyer sur le petit crayon avant le moment où ça a foiré et de corriger à cet endroit-là. réflexe de base, tout comme vous avez vu que j'ai changé de conversation euh quand euh j'ai je suis passé de la multiplication à qui a marché sur la mer du Nord parce que c'est pas le même sujet, c'est pas la même conversation. Il faut pas que je m'éternise dans la même conversation Avec des sujets différents. Sinon à nouveau vous augmentez le risque d'hallucination. Et le combat contre les hallucinations, c'est très important. Voilà. Ici

par exemple, je reprends qui a marché sous la mer du Nord une 11e fois et je lui dis si tu ne trouves pas de source correctes de source historique correct ou prouvé répond je ne sais pas Bilout. Voilà. Là, normalement, il devrait se mettre en mode recherche web. Voilà ce qu'il n'avait pas fait sur les les autres fois. Il me répond "Je ne sais pas, Bilout à nouveau. Je pourrais avoir l'impression que j'ai réglé mon problème et que je n'aurai pas d'hallucination. Croyez-moi, je vais pas recommencer des itérations mais une fois maintenant, j'ai réduit j'ai

réduit très Fortement mon risque d'hallucination. Donc au lieu d'avoir une addition sur sur 2 sur 3 sur 4, ce sera peut-être sur 40, sur 400, sur 4000. Et donc je la verrai pas. Si c'est sur 4000, je vais pas appuyer 4000 fois sur le bouton. Mais je vous promets qu'elle arrivera. Il ne pourra pas s'empêcher d'halluciner. On a juste passé le curseur de je sais pas moi de 13 % de chance d'hallucination à 0,00 quelque chose. Donc c'est super. On a drastiquement réduit mais pas complètement. Acceptez ça. À défaut de le comprendre vraiment à fond,

acceptez-le. OK. Alors, on va refaire un exercice de création de voix parce que je vais vraiment aller dans le à fond dans la création d'un agent. C'est le but aujourd'hui. Je commence toutes mes présentations et mes conférences pour l'instant avec le titre que vous avez Vu, From conversation to automation. L'idée c'est de transformer une pratique de conversation avec les IA en automatisation. Le but c'est de pouvoir automatiser un process complet. Euh vous ne pourrez pas en être là avant d'avoir maîtrisé du prompting, avant d'avoir fait d'exercices plus avancés, mais un moment vous allez pouvoir automatiser

une partie de votre job. Si aujourd'hui votre job c'est étudiant qui doit étudier ou rédiger des rapports ou des Travaux de groupe, bah je peux vous dire rien que là-dessus, vous avez des processus qui peuvent être automatisables et ilia peut faire une partie du travail. J'aime pas dire à votre place mais pour vous et avec vous et sous votre supervision contrôler à votre place ça me dérange. On sent bien que ça veut dire je me désolidarise de mon job et de ce que j'ai à faire et j'attends que Lia le fasse à ma place. Euh

la bonne nouvelle, c'est que ça Marche pas comme ça, heureusement et que l'idée c'est que vous fassiez du cow-working avec Lia pour aller chercher de la qualité, pas du temps. Si vous cherchez à gagner du temps et uniquement gagner du temps, vous engingerez he dans plein d'opération. Effectivement, une traduction de de 10 pages en espagnol si vous la faites à la main, ça prend une plombe. Si vous le faites avec chat GPT, c'est automatique. Évidemment qu'on peut gagner du temps sans problème. Mais pour Des travaux plus de réflexion comme un mémoire par exemple, si vous

cherchez à gagner du temps, uniquement du temps, vous perdrez du temps, vous perdrez de la qualité et vous devrez refaire beaucoup de choses par la suite et vous aurez beaucoup de frustration. Si dès le départ vous cherchez de la qualité et vous vous dites "Mais moi je vais faire mon mémoire avec de l'IA et je vais m'arranger pour bien maîtriser prompting, pour bien maîtriser les Outils que je vois pour faire un meilleur mémoire, alors vous gagnerez en qualité et vous gagnerez aussi en temps parce qu'au fur et à mesure que vous allez faire de tr

qu travaux, vous allez automatiser pas mal de tâches qualitativement. OK ? On va créer un agent pour justement vous montrer comment on passe de l'étape euh conversation à antique. Et donc pour ça, je repars sur l'outil Que je vous avais montré mais je vais être plus long cette fois-ci pour qu'on puisse bien comprendre. Et on va d'abord commencer par créer une voie. On va faire un agent audio, c'est plus fun. Et je le fais donc avec Eleven Labs qui est le meilleur outil pour faire ça. Oh oh ! Ah oui, j'ai plus de voix disponible

parce que dans mon abonnement, j'ai droit à 30 voix et donc je vais Supprimer les voix que j'ai faites au cours précédent. Voilà, je libère deux slots. On va créer une voie. Et je vais vous expliquer justement l'importance du prompting dans tout. Ici l'exemple de création de voie, il est un petit peu fun et gadget, mais création de bilan comptable, c'est pareil. Euh analyse de texte, c'est pareil. Vous allez avoir besoin d'un prompt fort pour faire ça Correctement. Regardez ici le prompt que me propose Eleven Laps pour une création de voix type. Il est très

complet, d'abord, il est en anglais. Euh donc je vous avais dit hein le tous ces outils sont anglophones. Chat GPT est anglophone, Google sont quand vous rentrez une une instruction un prompt en français, il termine en anglais dans la moulinette. Et quand vous avez une réponse en français, elle a d'abord Existé en anglais. Nous sommes nous francophones handicapés par rapport à ça. Il y a des billets de traduction tout le temps. Donc si vous avez la chance de bien parler l'anglais ou de pouvoir bien corriger de l'anglais, dans certains cas, il faudra prometerter en anglais.

Par exemple, dans un cas technique comme celui-ci, je peux prompter en français, il va très très bien le gérer, mais ça sera toujours plus net, plus fort en Anglais. Et quand vous êtes dans du prompting un peu technique comme une création de voix, alors le phrasé que vous avez dans chat GPT habituellement n'est pas forcément meilleur que de parler de manière plus robotique en donnant des instructions bien claires séparées par des virgules comme vous le feriez pour une une instruction machine robotique. Donc tac tac tac tac tac. C'est comme si vous disiez 1 2 3

4 5 6 avec à chaque Fois des consignes supplémentaires. C'est aussi une façon de promter et dans ce cas-ci, c'est la bonne. Donc on va créer une voie. Je change, je change de LLM et je vais sur Grock. Je vais vous en montrer deux trois. Donc Grock, c'est le grand méchantm de Elon Musk. Euh en gratuit, c'est un des meilleurs, donc c'est un des plus complets. C'est aussi un un LM qui est un peu particulier parce qu'il est connecté à x.com. et que donc il a Accès à des informations très spécifiques qui sont celles de

X. Tous les tweetes qui sortent sur sur X sont dans dans Grock. Donc par rapport à l'actualité, parfois il a des résultats qui sont plus intéressants. Et donc je vais lui demander euh euh écrire un prompt. écrit le prom parfait pour créer une voie dans Eleven Labs euh en séparant Les instructions par des virgules en anglais. Quelle voix quelle voix va-t-on créer ? Donnez-moi donnez-moi des instructions. Voix masculine, féminine, adulte, enfant. Qu'est-ce qu'on fait ? Une voix féminine. Une voix féminine. Quel âge ? Est une voix féminine d'une ado de 15 ans. Quel tempérament ?

Aigri. Aigri. Un peu teigneuse ou un peu teigneuse hein ? un peu teuse fâché sur la vie quoi. OK. Alors, vous voyez ici donc j'ai un préprompt qui est mon instruction de base mais mon compagnon LLM, celui que je vous invite à toujours avoir sous la main, avant d'aller dans Eleven Labs faire mon prompt, je vais chez mon bras droit, mon compagnon LLM et je travaille avec lui. Là, j'ai choisi Grock et Regardez le prompt qui sort. Je suis incapable d'écrire ce prompt. Alors, il se trouve que il a retenu que j'étais belge dans des

promes précédents et que il a il a fait du zel. Et donc c'est French native speaker with Slight Belgian accent. Je vais le laisser. Euh mais j'avais pas demandé ça en fait. Ça c'est mon historique de conversation. Mais tout ce que vous voyez ici euh fast paced with when ped off. Sérieusement, j'aurais jamais pensé à écrire ça, même En français, ça me serait pas venu à l'esprit. Donc ce prompt, il est beaucoup plus puissant, beaucoup plus complet que tout ce que j'aurais pu écrire. Et pourtant, il est pas encore parfait. C'est-à-dire que le moment de

fénéantise que je peux avoir, c'est celui-ci. C'est dire je fais copiercoller de mon prompt, je vais le mettre de l'autre côté et je suis content avec ça. Non, là c'est un pingpong. J'ai reconnu que mon prompt à Moi, mon prépromptte était pas bon parce que je l'invite à le faire à ma place. J'ai un prompte qui est bien meilleur. Super, c'est pas fini. pingpong, c'est à mon tour de challenger ce prompt, de le corriger et ensemble en coworking avec Lia, on va avoir le meilleur prompt possible. La différence entre les bons prompteurs et les mauvais

prompteurs, elle est là. Elle est dans la fénéantise de ce moment-ci. Si votre but c'est de créer Une voie qui soit parfaitement celle que vous voulez et qu'après vous allez en avoir besoin pendant des semaines ou des mois, vous avez intérêt à passer le quart d'heure que je ne vais pas passer ici pour optimiser votre propte. Pensez à ça tout le temps. Ceux qui font la différence, c'est ceux qui prennent du recul sur leur promte. Bon, je la prends. Je vais ici. Je remplace ceci et on va voir ce que ça donne. Donc je Lance

une génération de voix. Il va me créer trois voix. Trois voix type. Oui. Alors, qu'est-ce qu'on a dit de mal là ? Ah pist à mon avis déjà on peut pas dire ça. Euh Snarky, ça devrait passer. Voyez par exemple pist off, j'aurais jamais ça dans chat GPT du premier coup. Chat GPT ne dit pas pist off. Grock dit pist off. Grock est plus trash. Et donc je l'utilise Grock quand je veux des textes un peu plus vrais que ce que chat GPT sort parfois qui est vraiment neux. Bah Grock a un phrasé un peu

plus tranché. C'est le seul qui fait comme ça en fait. Je regarde si j'ai autre chose. A priori on peut le tenter. OK. Alors, dans ce cas-là, je je ne m'obstine pas et je repars ici et je demande de corriger. En fait, non, la règle c'est pas de c'est pas de s'éterniser dans la conversation et d'essayer de corriger dans la conversation. C'est de remonter sur la vie. Le prompt doit ne doit violer aucune des règles de Eleven Labs. Pas de gros mots, pas de formulation euh agressive ou irrégulière. Je recommence. Tiens, c'est marrant, le Belgium

est sorti. Voyez par exemple ici le fait qu'il ait demandé que ce soit French native avec un accent belge, je lui avais pas demandé et il a estimé dans sa recherche statistique que ça devait sortir. Mais il a estimé parce que dans sa recherche statistique de temps en temps, il estime qu'il faut le faire et de temps en temps, il faut pas le faire. On fait comme ça aussi dans notre cerveau. Lorsque je dis je vais prendre mon téléphone de la main gauche pour aller regarder mes message. Je pourrais dire je vais saisir mon smartphone

de la main gauche pour aller checker mes mails. Vous voyez que les mots sont différents. Mais prendre mon téléphone est venu en premier dans mon crâne parce que peut-être que dans mon crâne à 90 % de chance plutôt prendre que saisir. Mais de temps en temps, j'ai Envie de changer et je dis saisir. Là en statistique, c'est le concept de température. Plus ma température va être réglée sur plus je vais dire souvent des mots que je ne diraiis pas par défaut. En l'occurrence ici, je ne sais pas quel est le réglage de la température de

Groc, mais il y a forcément une clé pour que sur le paramètre accent, peut-être que dans 82 % des cas, il ne choisit pas de demander un accent parce qu'en plus je lui ai pas demandé. Mais Peut-être que dans 18 % des cas, il estime que par rapport à ma demande originale, statistiquement parlant, il est de bonton. Il faut il faut proposer un accent. Vous voyez ce que je veux dire ? Vous n'avez pas la maîtrise là-dessus. Vous avez un peu de maîtrise dans votre prompt. Vous allez pouvoir orienter le data setting mais vous ne

le voyez pas ce dataset. Donc c'est très intuitif. Vous allez devoir essayer de sentir où il va chercher les données et Comment vous allez pouvoir les calibrer. Alors ici j'ai American Neutral Accent. Il j'avais pas vu mais il a choisi d'aller ailleurs. Je recommence. Espérant que ça passe. Donc je ne sais pas ce qui se passe ici. Peut-être que on ne peut pas faire de voix teenager. C'est possible hein. Je mettre Sorry pour le 15 ans. C'est possible que ce soit ça. Je vois pas je vois pas ce Que ce qui bloquerait. Voilà. Donc interdiction

de faire des voix de 15 ans. Je découvre. C'est marrant parce que j'ai déjà fait des baby. Donc première voix, deuxième voix tout petit peu plus de grain. OK, on va prendre celle-ci. On va l'appeler Brenda. Brenda parle français. J'enregistre la voix. OK. Parfait. Et donc on va aller ensuite faire du texte speech pour faire du texte to speech. Je vais prendre il y a plusieurs modèles qui sont proposés dans Level Labs. Je vous montre quand même parce que cet outil on utilise beaucoup beaucoup, ça a l'air gadget mais toutes les sociétés de doublage de

film utilisent Eleven Labs. Dans les pubs beaucoup en traduction, les robots intelligents, vous les Chatbot de support quand vous les avez au téléphone sont sur Eleven Labs. C'est le boss. Ils ont vraiment pris une grosse part de marché et l'outil est très accessible. Alors après si vous en avez besoin pour un travail professionnel où vous pouvez payer la licence, c'est 30 € la licence de base et c'est 99 € la licence complète que j'ai ici pour faire du doublage. Donc j'aime bien de montrer quand même cet outil. Il est beaucoup utilisé dans L'industrie. Alors je

vais prendre le modèle V2 qui est le plus stable et je vais faire dire un texte. Je vais aller dans Grock à nouveau. Voilà en espagnol. Juste pour commencer là-dessus. Hop. Vous voyez qu'à droite, j'ai plusieurs paramètres. Je vais pouvoir régler la vitesse de du débit, le la stabilité de la voie. Ça c'est par rapport à l'échantillon espagnol de base du Modèle. Euh, il va garder une certaine monoc, enfin ça va être monorde ou très expressif selon ce que je règle. La similarité, c'est par rapport à l'échantillon. Donc les trois les trois voix qu'il a

généré, il y en a une qui est un échantillon de voix, c'est par rapport à son expressivité. Vous voyez qu'elle parlait d'une manière très énervée, blasée et cetera. Il va garder cette expression. Et le style exageration, c'est on a tous même les Voix artificielles, des ticage. Moi, je dis beaucoup e quand je parle, bah il va répéter les e un peu plus souvent. Donc essayons pour moi. Ça c'est ma voix. En serio, ¿esto qué es? ¿En qué año vivimos? Seis exámenes en cu días, tres el mismo día y encima la profe de mates nos suelta

un capítulo nuevo la víspera del examen como son páginas. Voilà. Donc ça marche très très bien. Je vais maintenant voir ce que ça donne en Français. Donc donc franchement c'est du délire. On est en quelle année là ? Franchement c'est du délire. On est en quelle année là ? On a genre six examens en 4 jours, trois le même jour et il nous balance un nouveau chapitre de math, la veille du contrôle, genre ouais, c'est juste 12 pages lol. J'ai dormi 4h cette nuit, mes cernes touchent le sol. J'ai vu trois Red Bull et j'ai

Encore envie de pleurer sur mes fiches de bio. Donc voilà, franchement, c'est donc canadien, j'avais oublié ça, mais donc par défaut, il est allé chercher du canadien. J'aurais dû demander un French accent. Euh mais il fait très bien le canadien. Et donc on a une voie maintenant qui est notre matière de base qu'on va pouvoir utiliser pour faire de l'agentique. Je vais quand même Euh essayer ici un peu de style. Je vais vous montrer aussi en très rapide dans le modèle le plus avancé, vous avez carrément la possibilité de mettre des intonations à différents endroits.

Donc par exemple, je peux la faire rire. Je vais revenir ici. Donc rire euh rire un peu plus fort. Voilà. rire encore plus fort ici et puis je vais chercher une intonation euh euh voilà à soupire fa soupir plutôt ici. Attends pour moi. Tac. Et un petit soupire final. Tac. Wà, je suis parti en bad. Donc il a il a il a vraiment compris d'abord que la voix était américaine avec l'American Accent Et il a gardé ça dans le délire. Et donc c'est pour ça qu'on a l'accent et pas l'accent français. Et c'est pour ça

que maintenant dès que même quand elle parle français dans ce modèle là, il garde cette trace d'American Accents très fort. C'est ma faute. C'est la faute du prompt. Voilà. Mais c'est pas grave. Vous voyez comment comment ça fonctionne. Je regarde l'heure. Oui. Alors pour corriger ça, on va travailler Correctement et j'ai besoin d'une voix. Donc il me faut une voix parmi vous. Peux venir près de moi enregistrer ta voix. C'est bien, c'est courageux. Donc je l'avais fait la fois passée, mais je vais le faire très très vite pour qu'on puisse avoir du matériel. Donc tu

te souviens, tu vas parler pendant 30 secondes dans le micro de tes vacances, de tes passions, de ce que tu veux, d'une voix forte et Intelligible. OK. Et nous, on fait un silence religieux pendant ce temps-là. Tu es prête ? Oui, bonjour, je m'appelle Marie, j'ai 23 ans, j'adore sortir en soirée, j'adore manger des sushis. Cet été, je me suis promenée, je suis allée à la mer du Nord, je suis allée en Corée. Euh, j'aime le cours de droit d'entreprise. J'ai eu du mal à me lever ce matin, C'était un peu dur, mais je suis

contente d'être là. Euh j'ai hâte qu'on ait la pause parce que j'ai un peu soif mais le cours est très intéressant et Viv Lia. Merci, on peut l'applaudir ? [applaudissements] je je suis allé me promener, je suis allé à la mer puis je suis allé en Corée, je suis allé me promener. Alors, on a donc la voix de Marie Et on va la transformer en agent. On va d'abord la tester. Ok. Je vais reprendre un petit un petit rire ici pour voir si le chop Salut tout le monde, je suis Marie. J'adore me promener. Quand

je me promène le matin, je vais parfois à la mer, parfois en Corée. Alors ici, on a un accent français, c'est normal puisque on a un échantillon 30 secondes seulement de la Vie de Marie. Donc la tessiture, je pense que C'est pas mal, on est proche. Par contre, l'accent est un peu différent parce que avec 30 secondes d'enregistrement et de l'autre côté le modèle d'entraînement francophone, c'est le francophone français qui prend le dessus. Donc faudrait une heure d'enregistrement pour avoir une voix parfaite ou en tout cas quelques échantillons. Mais c'est pas grave parce que si

vous vous souvenez, je peux faire du voice to speech. On n pas tout à fait Le même accent. Salut, moi c'est Marie. Comme je le disais, ben j'adore me promener de la mer à la Corée et je trouve ce cours passionnant. Euh c'est super, merci. Donc ici, je retrouve le style exageration. Je vais le mettre quand même plus haut. Salut, moi c'est Marie que je disais, ben j'adore me tourner de la mer à la Corée et ce cours passionnant. Euh c'est super. Merci. Voilà, c'est mieux mais c'est moi en fait, c'est mon accent et on

a remis la tessiture de la voix de Marie sur mon accent. C'est plus naturel mais quand même c'est pas encore ça. Donc c'est juste une question de minutes ou de dizaines de minutes pour bien entraîner les échantillons, pour faire des essais, erreurs jusqu'à ce qu'on ait une voix qui soit présentable, qui a l'air naturel et qu'on puisse réussir le test maman. Le test maman, c'est quand J'envoie des des WhatsApp à ma mère ou avec des voix où c'est la mienne ou c'est pas la mienne en artificiel, elle ne reconnaît pas la différence et ça l'énerve.

Quand je réussis ça, c'est que la voix est bonne. Alors, on va faire un agent. Je change de plateforme ici et on va créer l'agent Marie qui va être l'agent qui accueille les étudiants pour les portes ouvertes de Elmo. Je vous montre tout ça pour vous montrer Les réflexes de prompting qu'il faut avoir. C'est mon but. J'aurais pu prendre plein d'autres exemples. Donc la Jean-Marie parle français, elle pourrait parler plein de langues. Elle peut parler dans cet outil 72 langues différentes. Elle commence avec un premier message. Salut, moi c'est Marie. Je suis là pour te

guider dans ta visite des locaux de Elmo et lors de cette journée Porte ouverte. N'hésite pas à me solliciter et à me poser des questions et surtout amuse-toi bien. Voilà, je peux choisir de de d'activer ou de désactiver les interruptions du premier message. Le premier message quand vous avez un robot comme ça, un agent de support, bah souvent le premier Message c'est pour donner des instructions. Donc parfois il est bon de pas permettre qu'on puisse l'interrompre. Euh je peux ensuite choisir, c'est le plus important, mon prompt. Et donc je vais lui dire tu es Marie,

l'agent qui accueille les futurs Yeah.