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  • 1.3.1 Comparaison entre ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini et Claude.ai
  • 1.3.2 Défi 1 : Utiliser ChatGPT
  • 1.3.3 Défi 2 : Utiliser Microsoft Copilot
  • 1.3.4 Défi 3 : Utiliser Google Gemini
  • 1.3.5 Défi 4 : Utiliser Claude.ai
  • 2.1 Comment faire des requêtes efficaces pour avoir de meilleurs résultats ?
  • 2.2 Quiz - Comment faire des requêtes efficaces ?
  • 2.3 Utiliser l'IA au niveau personnel
  • 3.1 Les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique et profond
  • 3.2 Quiz sur l'apprentissage automatique et profond
  • 3.3 Utiliser l'IA au niveau professionnel
  • 4.1 Comment l'IA peut générer de nouveaux contenus ?
  • 4.2 Quiz sur l'IA générative
  • 4.3 Partager les créations et les requêtes entre nous
  • 5.1 Reconnaître les enjeux éthiques de l’IA
  • 5.2 Réflexion sur les enjeux éthiques et de ses conséquences à partir d'un scénario
  • 5.3 Expérimenter l'IA dans un contexte réel avec des collègues ou en classe
  • 6.1 L'IA dans la classe : Un outil puissant avec de grands défis
  • 7.1 Appréciation de la formation
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  • Aide-mémoire pour utiliser l'IA en éducation
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  • Exemples de requêtes optimisées pour l'éducation aux adultes
  • Exemples de requêtes optimisées pour le programme d'études Gestion d'une entreprise de la construction
  • Exemples de requêtes optimisées pour le programme d'études Électricité 5295
  • Maitriser l'art de formuler des requêtes efficaces : Le guide ultime pour le programme d'études de Mécanique de véhicules lourds
  • Maitriser l'art de formuler des requêtes efficaces : Le guide ultime pour le programme d'études de Conduite nationale d'engins de chantier
  • Maîtriser l'art de formuler des requêtes efficaces : Le guide ultime pour les entreprises
  • Maîtriser l'art de formuler des requêtes efficaces : Le guide ultime pour les consseiller.e.s en orientation
  • Guide des pièges et solutions à mettre en place pour la création d’assistants IA
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Grand modèle de langage

Un grand modèle de langage (Large Language Model ou LLM en anglais) est un type de modèle d'intelligence artificielle, basé sur les réseaux de neurones, conçu pour comprendre et générer du texte en langage naturel. Ces modèles sont entraînés sur de vastes quantités de données textuelles et peuvent effectuer une variété de tâches linguistiques telles que la traduction, la génération de texte, la réponse à des questions, et plus encore. 

Voici quelques caractéristiques clés des grands modèles de langage :

  1. Volume de données : Ils sont entraînés sur des corpus de données extrêmement volumineux, incluant des livres, des articles, des sites web, et d'autres sources de texte.

  2. Capacité de compréhension et de génération : Ils peuvent comprendre le contexte et la signification du texte et générer des réponses cohérentes et pertinentes. Par exemple, GPT-4 est un modèle de langage développé par OpenAI qui peut produire du texte de haute qualité à partir d'une requête donnée.

  3. Applications multiples : Les grands modèles de langage peuvent être utilisés dans de nombreuses applications, y compris les agents conversationnels, la traduction automatique, les systèmes de recommandation, la rédaction assistée, et bien d'autres.

  4. Réglage précis : Après un entraînement initial sur des données générales, ils peuvent être affinés (fine-tuned) sur des ensembles de données spécifiques pour des applications particulières, améliorant ainsi leur performance dans des domaines spécialisés.


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