✅ Mes compétences en IA générative
🔹 1. Compréhension des fondements de l’IA générative
| Compétence | Pourquoi c’est utile |
|---|---|
| 🧠 Comprendre ce qu’est un modèle génératif | Différences entre modèles discriminants et génératifs |
| 🧑🎨 Connaître les usages (texte, image, audio, code…) | Génération de texte, image, son, vidéo, synthèse vocale |
🔹 2. Maîtrise des outils IA générative (pratique)
| Compétence | Exemples d’outils ou frameworks |
|---|---|
| 💬 Utilisation de LLM (texte) | ChatGPT, Gemini, Mistral |
| 🖼️ Génération d’images | DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion |
| 🔊 Synthèse vocale / audio | ElevenLabs, Voicify, Murf AI |
| 📄 Résumé & transformation de documents | ChatGPT, Claude, Microsoft Copilot |
🔹 3. Compétences en prompt engineering
| Compétence | Pourquoi c’est utile |
|---|---|
| ✍️ Structurer un bon prompt | Contexte, instruction claire |
| 🔁 Utiliser le « prompt chaining » | Créer des chaînes de prompts pour des tâches complexes |
| 🧪 Tester et ajuster un prompt | Évaluer la pertinence des résultats selon l’objectif |
| 🧠 Savoir guider un modèle pour un style précis | Écriture pro, synthèse, mise en forme, etc. |
| 📋 Générer des formats variés | Tableau, JSON, scripts, emails, contenus web… |
🔹 4. Évaluation & limitations des modèles génératifs
| Compétence | Pourquoi c’est important |
|---|---|
| ⚠️ Détecter les hallucinations | Les modèles peuvent inventer des infos crédibles |
| 🔍 Évaluer la cohérence des réponses | Comparaison à une vérité métier ou source |
| 📉 Comprendre les biais et limites | Biais culturels, datas, hallucinations, copyright |
| 🔐 Notions de sécurité et éthique | RGPD, données sensibles, responsabilité |
| 🧪 Savoir valider un usage avant mise en production | Fiabilité, cohérence, reproductibilité |
🔹 5. Compétences produit et business autour de l’IA
| Compétence | Pourquoi c’est stratégique |
|---|---|
| 🎯 Identifier des cas d’usage pertinents | Gagner du temps, automatiser, améliorer l’expérience |
| 💡 Concevoir des assistants IA utiles | Agents, copilotes, chatbots intelligents |
| 🧭 Suivre l’évolution du marché | Nouveaux modèles, tendances open source / propriétaires |
| 💬 Être capable d’expliquer l’IA générative | Vulgarisation pour les équipes ou décideurs |
| 📈 Mesurer le ROI d’un usage IA | Temps gagné, qualité, adoption, risques évités |
🔹 6. Soft skills essentielles dans le contexte IA générative
| Compétence | Exemple d’application |
|---|---|
| 🧠 Esprit critique | Ne pas tout croire, croiser les réponses |
| 🧪 Curiosité & expérimentation | Tester les outils, formats, prompts |
| 🗣️ Communication | Expliquer des résultats IA à des non-techniciens |
| 🎨 Créativité | Trouver des usages innovants ou inattendus |
| ⚖️ Éthique | Respect des données, responsabilité humaine |