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      <video:title>C’est quoi, une intelligence artificielle ? | L’IA en 90 sec et quelques</video:title>
      <video:description>Une intelligence artificielle est aujourd’hui un programme qui apprend une tâche à partir d’exemples, plutôt que de règles écrites à la main. Elle reconnaît un visage, trie des spams, prévoit une demande ou repère une pièce défectueuse sur une ligne de production. Il n’existe pas une IA unique mais une famille d’outils (image, voix, texte, prévision, robot), chacun entraîné pour sa tâche.</video:description>
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      <video:publication_date>2026-10-21</video:publication_date>
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      <video:title>C’est quoi, le machine learning ? | L’IA en 90 sec et quelques</video:title>
      <video:description>Le machine learning, ou apprentissage automatique, est la branche de l’IA où un programme apprend à partir d’exemples au lieu de suivre des règles écrites à la main. Vous lui fournissez l’historique de vos commandes, il en tire une prévision des ventes du mois suivant. Le deep learning en est une sous-famille, qui s’appuie sur de grands réseaux de neurones.</video:description>
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      <video:title>C’est quoi, l’IA générative ? | L’IA en 90 sec et quelques</video:title>
      <video:description>L’IA générative est la famille d’IA qui produit un contenu nouveau à partir d’une demande, qu’il s’agisse de texte, d’image, de son, de vidéo ou de code. Elle rédige un mail, résume un rapport ou crée un visuel produit. Les autres IA classent ou prédisent sans rien créer, par exemple trier un mail en spam ou prévoir une rupture de stock.</video:description>
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      <video:title>C’est quoi, un LLM ? | L’IA en 90 sec et quelques</video:title>
      <video:description>Un LLM, ou grand modèle de langage, est une machine qui prédit le mot le plus probable, puis le suivant, jusqu’à la réponse entière. Il a appris ces probabilités sur d’immenses quantités de textes, rangées dans des milliards de paramètres, ce qui lui permet de rédiger, résumer, traduire ou répondre. Parce qu’il vise le plausible, il peut se tromper avec assurance.</video:description>
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      <video:title>C’est quoi, un token ? | L’IA en 90 sec et quelques</video:title>
      <video:description>Un token est un morceau de texte, l’unité que lit un modèle de langage. Avant de lire, le modèle découpe le texte en tokens, qui peuvent être un mot entier, un bout de mot, un signe, un chiffre ou un emoji. Tout se compte en tokens : ce que le modèle peut lire d’un coup, la longueur de sa réponse et le prix facturé.</video:description>
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      <video:title>C’est quoi, un embedding ? | L’IA en 90 sec et quelques</video:title>
      <video:description>Un embedding est la traduction d’un texte ou d’une image en une liste de nombres, un vecteur, qui représente son sens. Deux textes qui parlent de la même chose obtiennent des vecteurs proches, même s’ils n’emploient pas les mêmes mots. C’est la matière première de la recherche sémantique, les vecteurs étant ensuite rangés dans une base de données vectorielle.</video:description>
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      <video:title>C’est quoi, l’inférence ? | L’IA en 90 sec et quelques</video:title>
      <video:description>L’inférence est le moment où un modèle déjà entraîné produit un résultat à partir de nouvelles données, comme un étudiant le jour de l’examen. L’entraînement apprend, en amont ; l’inférence s’en sert, et recommence à chaque demande, qu’il s’agisse de traduire, de résumer ou de reconnaître un objet sur une photo. Chaque inférence coûte du calcul, du temps et de l’énergie.</video:description>
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      <video:title>C’est quoi, le fine-tuning ? | L’IA en 90 sec et quelques</video:title>
      <video:description>Le fine-tuning, ou ajustement fin, est l’opération qui spécialise un modèle déjà entraîné en poursuivant son apprentissage sur des exemples propres à un métier. On l’utilise pour imposer un ton, un format ou un vocabulaire, par exemple des réponses au style de votre service client. Il modifie le modèle lui-même, alors que le RAG lui fournit des documents au moment de répondre, sans rien réapprendre.</video:description>
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      <video:title>C’est quoi, un prompt ? | L’IA en 90 sec et quelques</video:title>
      <video:description>Un prompt est votre demande à l’IA, écrite en langage naturel, comme vous l’écririez à un collègue. L’IA n’a que ça, et ce que vous ne dites pas, elle le devine. Une bonne demande précise le rôle, la tâche, le contexte, le format et le ton attendus, et la réponse se relit toujours avant de servir.</video:description>
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      <video:title>C’est quoi, une fenêtre de contexte ? | L’IA en 90 sec et quelques</video:title>
      <video:description>La fenêtre de contexte est la quantité d’informations qu’un modèle peut traiter pour répondre, mesurée en tokens. Elle contient vos messages, ses anciennes réponses, les documents et les images, et quand la limite est atteinte, des échanges sont écartés ou résumés, ou la demande est refusée. Une fenêtre plus grande ne garantit pas que chaque détail soit bien exploité.</video:description>
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      <video:title>C’est quoi, une hallucination de l’IA ? | L’IA en 90 sec et quelques</video:title>
      <video:description>Une hallucination est une réponse fausse qu’une IA présente avec assurance, comme si elle était vraie, par exemple une référence, un chiffre ou une citation inventés. Elle vient du fonctionnement même d’un LLM, qui produit la suite la plus plausible et non la plus exacte. Fournir les bons documents réduit le risque sans le supprimer, et la relecture humaine reste indispensable.</video:description>
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      <video:title>C’est quoi, l’IA multimodale ? | L’IA en 90 sec et quelques</video:title>
      <video:description>L’IA multimodale désigne une IA capable de comprendre ou de produire plusieurs types de contenus, comme le texte, l’image, le son ou la vidéo. Vous photographiez une étiquette abîmée ou un tableau blanc, et elle en lit le texte, l’explique ou le range dans un tableau. Un modèle limité au texte, lui, ne voit ni n’entend rien.</video:description>
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      <video:title>C’est quoi, un modèle open source ? | L’IA en 90 sec et quelques</video:title>
      <video:description>Un modèle open source est un modèle d’IA publié pour que chacun puisse le télécharger, le faire tourner sur ses machines et l’adapter. Beaucoup de modèles dits « open source » ne publient que leurs poids, les paramètres appris, sans les données ni le code d’entraînement : on parle alors d’« open weights ». Les licences diffèrent aussi, et l’usage commercial est plus ou moins libre selon le modèle.</video:description>
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      <video:title>C’est quoi, une API ? | L’IA en 90 sec et quelques</video:title>
      <video:description>Une API, ou interface de programmation, est une porte d’entrée qu’un logiciel ouvre aux autres programmes pour qu’ils lui demandent des données ou des actions, selon des règles précises. C’est par une API que votre logiciel de gestion peut envoyer un texte à un modèle d’IA et recevoir sa réponse. Avec une API, c’est vous qui interrogez quand vous en avez besoin, alors qu’un webhook vous prévient de lui-même.</video:description>
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      <video:title>C’est quoi, le MCP ? | L’IA en 90 sec et quelques</video:title>
      <video:description>Le MCP (Model Context Protocol) est un standard ouvert qui propose une prise commune entre l’IA et vos outils, en somme l’USB-C de l’IA. Chaque outil peut proposer un serveur MCP, qui indique ce que l’assistant peut consulter ou faire, et un même serveur sert plusieurs assistants compatibles. Trois réflexes s’imposent : des serveurs fiables, des droits limités, un humain qui valide les actions importantes.</video:description>
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      <video:title>C’est quoi, un agent IA ? | L’IA en 90 sec et quelques</video:title>
      <video:description>Un agent IA est un LLM équipé d’outils (fichiers, mails, agenda, web, logiciels) qui passe à l’action au lieu de seulement répondre. Il choisit lui-même ses étapes, en boucle : il lit la demande, décide, agit, vérifie et recommence jusqu’à ce que ce soit fait. Comme il peut aussi se tromper en agissant, il lui faut des droits limités, des actions visibles et un humain qui valide.</video:description>
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      <video:title>C’est quoi, un RAG ? | L’IA en 90 sec et quelques</video:title>
      <video:description>Un RAG, ou génération augmentée par la recherche, est une IA qui cherche dans vos documents avant de répondre, au lieu de s’en tenir à ce qu’elle a appris. Il travaille en deux temps : retrouver les bons passages, puis les donner au modèle pour qu’il réponde avec, en citant sa source. Mettre un document à jour suffit, sans rien réapprendre, à la différence du fine-tuning.</video:description>
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      <video:title>C’est quoi, un GPU ? | L’IA en 90 sec et quelques</video:title>
      <video:description>Un GPU, ou processeur graphique, est une puce spécialisée dans les calculs en parallèle, née pour calculer les images des jeux vidéo. Là où le CPU est un chef polyvalent, le GPU est une brigade de commis, idéale pour les réseaux de neurones qui multiplient et additionnent énormément de nombres. Sa mémoire vidéo limite la taille des modèles ; pour une IA en ligne, les calculs se font à distance.</video:description>
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      <video:title>C’est quoi, Docker ? | L’IA en 90 sec et quelques</video:title>
      <video:description>Docker est un outil qui emballe un logiciel avec tout ce dont il a besoin pour fonctionner, dans une boîte isolée appelée conteneur. Ce conteneur tourne de la même façon sur un portable, sur un serveur de l’entreprise ou dans le cloud, sans conflit avec le reste. On s’en sert pour installer proprement un outil d’IA, une base vectorielle ou une automatisation, chaque service restant isolé des autres.</video:description>
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      <video:title>C’est quoi, le shadow AI ? | L’IA en 90 sec et quelques</video:title>
      <video:description>Le shadow AI, ou IA de l’ombre, est l’IA utilisée au travail hors de tout cadre, à l’insu de l’entreprise. Les salariés s’y mettent parce que c’est simple, rapide et que ça marche, mais des données partent sur des serveurs inconnus et des résultats circulent sans vérification. Interdire ne suffit pas : mieux vaut allumer la lumière, avec des outils choisis, des règles claires et des équipes formées.</video:description>
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      <video:publication_date>2026-10-21</video:publication_date>
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      <video:title>C’est quoi, l’AI Act ? | L’IA en 90 sec et quelques</video:title>
      <video:description>L’AI Act, ou règlement (UE) 2024/1689, est le règlement européen qui classe les usages de l’IA selon leur niveau de risque. Plus le risque est élevé, plus les obligations sont fortes : détecter les émotions des salariés est interdit (sauf raisons médicales ou de sécurité), trier des CV relève du haut risque, et un chatbot doit signaler qu’il est une IA, sauf si c’est évident. Un filtre anti-spam reste sans obligation spécifique.</video:description>
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      <video:publication_date>2026-10-27</video:publication_date>
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      <video:title>C’est quoi, une injection de prompt ? | L’IA en 90 sec et quelques</video:title>
      <video:description>Une injection de prompt est une attaque qui glisse de fausses instructions dans un contenu que l’IA va lire, pour détourner son comportement. Une phrase cachée dans une page web, un mail ou un document peut ainsi demander à un agent d’envoyer des données ou d’ignorer vos consignes. Le risque grandit quand l’IA a accès à vos outils, d’où des droits limités et une validation humaine des actions importantes.</video:description>
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      <video:publication_date>2026-11-02</video:publication_date>
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      <video:title>C’est quoi, un second cerveau ? | L’IA en 90 sec et quelques</video:title>
      <video:description>Un second cerveau est une mémoire hors de votre tête, un seul endroit où tout ce qui compte est déposé, rangé et relié, avec un assistant IA qui range, retrouve et rédige. Mails, documents, vocaux et réunions y entrent, et une question trouve sa réponse avec la note d’origine. Il vaut ce que vous lui confiez, vous gardez la main, et tout reste à vous, dans des fichiers lisibles.</video:description>
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      <video:publication_date>2026-10-22</video:publication_date>
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      <video:title>C’est quoi, le NCM ? | L’IA en 90 sec et quelques</video:title>
      <video:description>Le NCM (Next Concept Modeling) est une approche de recherche récente pour faire écrire une IA, l’idée d’abord, les détails ensuite. Au lieu d’écrire mot après mot comme les assistants actuels, il pose un brouillon minuscule du texte entier, puis l’affine en une dizaine d’étapes, jusqu’au mot. Ce sont encore des modèles de laboratoire, et personne ne sait ce que cela donne à grande échelle.</video:description>
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