Category: Langue et communication

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Transférer un prototype vibe-coded à l'équipe technique sans documentation, c'est comme donner une voiture sans manuel. Ce guide explique les documents essentiels à créer pour éviter les retards, les bugs et les frustrations.

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Analyse de la sensibilité des invites : comment les instructions influencent les performances des LLM

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La sensibilité des invites révèle que les modèles de langage réagissent de manière imprévisible à de légères variations dans les instructions. Découvrez pourquoi cela menace la fiabilité des LLM et comment la mesurer, la réduire et l'éviter.

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Production médiatique et IA générative : rédaction de scénarios, storyboards et post-production

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L'IA générative transforme la production médiatique : elle réduit le temps de scénarisation, de storyboard et de post-production de 30 à 70 %. Mais elle ne remplace pas la créativité humaine - elle la libère.

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Briefing au niveau du conseil : Implications stratégiques du vibe coding pour 2025

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Le vibe coding, méthode de développement par IA sans revue de code, a explosé en 2025 chez les startups. Mais derrière la vitesse, se cachent des risques juridiques et techniques majeurs. Ce que les conseils d'administration doivent savoir avant d'adopter cette tendance.

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Les conventions de nommage cohérentes dans les bases de code générées par l’IA ne sont plus une question de style, mais de fiabilité. Ce guide pratique explique comment imposer des règles claires, automatiser leur respect et éviter les erreurs courantes avec GitHub Copilot, Claude Code et autres outils.

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En 2025, les modèles open-source comme LLaMA 3 et Stable Diffusion dominent l'IA générative, offrant transparence, personnalisation et accès démocratisé. Mais ils posent aussi des défis juridiques, techniques et environnementaux.

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Découvrez comment le vibe coding révolutionne l'enseignement de l'architecture logicielle grâce à l'IA, en permettant aux étudiants de concevoir des applications complexes sans maîtriser la syntaxe. Des résultats concrets de Stanford et de l'ASU.

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En 2025, choisir entre une API et un modèle LLM open-source dépend de votre budget, de vos données et de votre équipe technique. Les APIs sont plus simples, les modèles open-source sont plus économiques et sécurisés - mais exigent plus de compétences.

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Apprenez à mesurer réellement le retour sur investissement de l'IA générative en combinant productivité, qualité et transformation. Découvrez les métriques qui font la différence et évitez les erreurs courantes.

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