L'IA au travail — la théorie 1 / 1
Cours d'initiation · théorie + atelier

L'IA au travail

Comprendre comment l'IA fonctionne — vraiment — puis s'en servir pour de vrais travaux chez Empreinte. Peu de théorie, beaucoup de pratique.

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Comment ça marche · 1 / 4

Comment l'IA génère du texte

L'IA n'a qu'un seul super-pouvoir : deviner le mot suivant, encore et encore. Voici ce qui se passe quand elle écrit.

Essayez : construisez la phrase

Cliquez un mot proposé — l'IA vous montre ses candidats et leur probabilité. C'est exactement ce qu'elle fait, des milliards de fois.

En vrai

Mot par mot, sous vos yeux

prédiction du mot suivant

La phrase se construit token par token, chacun choisi parmi des candidats probables.

À retenir

Il ne « comprend » pas — il calcule

L'IA n'a pas d'opinion ni de mémoire du monde. Elle reproduit des régularités vues dans énormément de texte. C'est puissant… mais ça peut se tromper avec assurance (on appelle ça « halluciner »).

D'où la règle d'or : vous restez responsable. On vérifie toujours.

La « température » : sage ou créative ?

La température règle le hasard. Basse = l'IA choisit presque toujours le mot le plus probable (sûr, mais répétitif). Haute = elle ose des mots moins probables (créatif… ou n'importe quoi). Bougez le curseur, puis cliquez « Générer ».

« Le service client d'Empreinte est… »

L'IA lit des « tokens », pas des lettres

Un token = un morceau de mot. « bonjour » ≈ 1 token, « anticonstitutionnellement » ≈ plusieurs. C'est pour ça qu'elle écrit token par token. Tapez un texte :

Et ça se paie au token ($ par million, indicatif)
GPT-5
entrée 1,25 $
sortie 10 $
Claude Sonnet
entrée 3 $
sortie 15 $
Gemini 2.5 Flash
entrée 0,30 $
sortie 2,50 $

La sortie (ce que l'IA écrit) coûte bien plus cher que l'entrée — et les modèles varient beaucoup. Prix indicatifs, ils changent souvent.

Comment ça marche · 2 / 4

Ce que l'IA voit… et ce qu'elle oublie

Avant de répondre, l'IA relit une « fenêtre » de texte. Comprendre ce qu'elle contient — et pourquoi elle déborde — change tout.

Comment l'IA lit ta demande

Avant de répondre, l'IA rassemble tout dans une seule grande « fenêtre de contexte », toujours dans le même ordre. Clique sur chaque couche pour comprendre son rôle.

1 · Instructions de base (système)
2 · Connaissances de l'agent
3 · Historique de la conversation
4 · Ta nouvelle question
↓ l'IA relit tout, de haut en bas, puis devine la suite
Clique une couche : un exemple concret s'ouvre.

La fenêtre de contexte

L'IA ne voit qu'une fenêtre de texte à la fois (ses derniers mots). Réduisez la fenêtre : le début de la conversation « sort » de sa vue — elle l'oublie.

fenêtre 0 %

Quand la fenêtre se remplit, les outils modernes résument le début de la conversation pour libérer de la place — sans tout oublier.

Le même chat : quand en ouvrir un nouveau ?

Plus une conversation dure, plus la fenêtre se remplit. Quand elle déborde, l'IA oublie le début (comme au-dessus) et fait plus d'erreurs. Ajoute des messages et regarde la jauge.

8 %

Quand la fenêtre déborde

débordement de la fenêtre de contexte

Quand la conversation dépasse la fenêtre, les plus vieux messages sortent : l'IA les oublie. Les blocs épinglés (instructions, connaissances), eux, sont renvoyés à chaque fois.

Comment ça marche · 3 / 4

Derrière l'IA : la machine

Tout ce calcul tourne sur des cartes graphiques (GPU), par milliers, dans des datacenters — beaucoup d'électricité, d'eau… et d'argent.

Local vs datacenter

Petit modèle sur mon portable, gros modèle au datacenter

En classe, je lance un modèle en local sur mon portable (Ollama / Cline) : rapide, mais limité. Les gros modèles (GPT-5, Claude…) sont des centaines de fois plus gros : ils vivent dans des datacenters remplis de cartes graphiques (GPU) — beaucoup d'électricité, d'eau… et d'argent.

Carte graphique RTX 4090
Une carte RTX 4090 (~3 800 €) : la même puce qui fait tourner l'IA. © Benlisquare, Wikimedia, CC BY-SA 4.0
Datacenter
Un datacenter : des dizaines de milliers de ces cartes. © BalticServers, Wikimedia, CC BY-SA 3.0
Le prix de la RTX 4090 au fil du temps (prix de rue indicatifs)
2022 · à sa sortie ~1 900 €
2024 · au plus bas ~1 700 €
2026 · aujourd'hui ~3 800 €

Production arrêtée fin 2024 : la même carte coûte aujourd'hui près du double de son prix de sortie (≈ 3 500–4 000 € sur le marché). La demande de l'IA tire les prix vers le haut.

Combien de cartes (GPU) ? — ordres de grandeur, échelle log
Ton portable 1
Un serveur ~8
Datacenter IA (ex. ChatGPT) 100 000+

Échelle logarithmique : chaque cran vaut environ ×10. Le saut est vertigineux.

Comment ça marche · 4 / 4

Le piège : les hallucinations

Le revers du « mot le plus probable » : l'IA peut se tromper avec assurance. À toi de vérifier — toujours.

Pourquoi l'IA « invente » (les hallucinations)

L'IA complète avec le mot le plus probable, avec assurance — même quand la phrase de départ est fausse.

La vraie fiche : mesh textile, déperlante (pas imperméable), semelle EVA. Tout le reste est inventé. → On vérifie toujours avant de publier.

Le réflexe : comparer à la source

réponse inventée de l'IA vérifiée contre la fiche officielle

L'IA répond avec assurance — la fiche officielle dit autre chose. On compare à la source, on barre ce qui est inventé.

Bien prompter

Le secret : un bon prompt

Même IA, deux consignes : un prompt vague donne du vide générique ; un prompt précis (méthode R‑C‑T‑F) donne un vrai résultat utilisable. Regardez la différence.

prompt vague vs prompt précis

À gauche : « écris une fiche produit ». À droite : Rôle · Contexte · Tâche · Format.

Votre travail principal

Créez votre propre agent IA sur fobizz

Un agent = un LLM équipé : des instructions fixes, des connaissances (vos documents) et des outils. Vous allez construire l'assistant d'Empreinte.

  1. Connectez-vous sur go.fobizz.com avec votre code, ouvrez le projet Empreinte.
  2. Créez un assistant : donnez-lui un nom et un avatar.
  3. Rôle & instructions : « Tu es l'assistant e-commerce d'Empreinte, ton chaleureux, tu n'inventes jamais de caractéristiques produit. »
  4. Connaissances : téléversez la fiche entreprise (votre prof la fournit) pour qu'il connaisse la boutique.
  5. Outils : activez Générer une image et Analyse de données.
  6. Testez : demandez-lui un post Instagram pour la Runner Air — il connaît déjà Empreinte sans que vous répétiez tout.

Agent = LLM + instructions + connaissances + outils.

À quoi ça ressemble sur fobizz

création d'un assistant sur fobizz, étape par étape

Nom, instructions, connaissances, outils — puis un test : l'agent connaît déjà Empreinte, sans qu'on lui réexplique.

Pour aller plus loin · projet de l'an prochain

Quel agent pour quel travail ?

Un seul agent polyvalent, c'est bien. Pour un vrai projet (comme le vôtre l'an prochain), on construit une équipe : chaque travail a son agent spécialiste. Choisis une tâche ci-dessous pour trouver le bon agent — ou clique un agent pour voir son rôle, ses outils et un exemple.

De quoi as-tu besoin ?

Clique une tâche : on te montre l'agent à utiliser, et pourquoi.

Quand votre agent est prêt, passez à l'atelier : il y a du travail qui vous attend.

Voir l'atelier ↓
L'atelier

Ton premier job

Tu es embauché·e dans une vraie entreprise : tu reçois des missions, tu fais le travail dans ton agent IA ou Excel, puis tu déposes ton rendu — rien à taper sur ce site. Deux entreprises au choix dans ton espace.

  1. Tu choisis ton entreprise, tu reçois le brief et les fichiers du boss.
  2. Tu fais le travail dans fobizz ou Excel.
  3. Tu déposes ton rendu ; la mission validée débloque la suivante.

Le cycle d'une mission — du brief au rendu, encore et encore.