LAB'IA

Du site web au systeme marketing assiste par IA

Wed, 24 Jun 2026 08:48:06 +0000

Au depart, l’objectif etait simple : publier le site web d’une activite professionnelle avec l’aide de Codex et d’agents IA. Mais l’experience a rapidement depasse la seule question technique du framework, de la publication ou des pages a modifier. Elle a conduit a construire un systeme marketing assiste par IA, capable de travailler avec un contexte de marque, une offre, une strategie, des appels a l’action et une coherence de discours.

Dans cet episode, on explique pourquoi le vrai sujet n’est pas seulement l’outil de creation de site, mais la source de verite marketing qui guide les pages, les contenus, les newsletters, les emails de prospection et les evolutions futures. L’enjeu est de centraliser le contexte, d’eviter les silos d’IA, de garder une architecture homogene et de faire evoluer le site a partir de l’identite de l’entreprise plutot qu’a partir de modifications ponctuelles de pages.

Du LLM a l'agent IA : connecter un modele au monde reel

Wed, 24 Jun 2026 08:36:02 +0000

Un LLM seul ne se connecte pas a Internet, a vos fichiers, a vos mails ou a votre CRM. Il comprend et propose ; c’est l’application qui l’entoure qui orchestre les interactions avec l’environnement. Dans cet episode, on explique les differentes couches qui transforment un modele de langage en outil de travail concret : applications comme ChatGPT, Claude, Codex ou Cursor, lignes de commande, connecteurs internes, MCP, skills, contexte d’execution, memoire et regles de securite.

L’episode montre comment un agent recoit un objectif, choisit des etapes, utilise des outils, ajuste son comportement et peut s’appuyer sur differents LLM. Le point central : l’intelligence ne vient pas seulement du modele, mais de l’architecture qui organise le contexte, les droits, les outils et les validations humaines.

De ChatGPT aux agents : les grandes familles d'outils d'IA generative

Wed, 24 Jun 2026 08:28:17 +0000

Dans cet episode, on dresse une cartographie simple de l’ecosysteme de l’IA generative : chatbots, assistants contextualises, projets, agents de code, connecteurs, MCP, workflows d’automatisation et agents experimentaux. L’objectif est de comprendre ce qui se cache derriere ces termes, comment ces outils s’articulent, et dans quels cas ils permettent de passer d’une simple conversation avec un modele a une vraie interaction avec des fichiers, des applications ou des processus metier.

L’episode insiste aussi sur un principe essentiel : des qu’un agent peut agir sur le monde reel, modifier un CRM, declencher un workflow ou publier une information, l’humain doit rester dans la boucle pour verifier, autoriser et garder la maitrise des impacts.

Du contenu de cours au laboratoire pedagogique : retour d'experience sur le Linux Performance Lab

Wed, 24 Jun 2026 07:44:55 +0000

Cet episode presente un retour d’experience concret autour d’une formation Linux et performance. Apres avoir structure la production et la maintenance des supports de cours avec des agents, une nouvelle question est apparue : comment distribuer les slides, travaux pratiques, aides-memoires, fichiers sources, QCM et corrections dans un espace simple, progressif et facile a maintenir pendant la formation ?

La reponse a pris la forme du Linux Performance Lab : un petit service web dedie a une session de formation, avec ouverture progressive des modules, comptes apprenants, ressources pedagogiques decouplees du code, synchronisation avec les supports en cours de preparation et generation rapide de syntheses de resultats. L’episode montre comment un agent peut prolonger une fabrique de cours jusqu’au terrain, en maintenant la coherence entre parcours pedagogique, ressources publiees et besoins des apprenants.

Construire une base de travail IA pour produire et maintenir des supports de formation

Wed, 24 Jun 2026 07:20:25 +0000

Un cours n’est jamais vraiment termine : la duree change, un TP evolue, un objectif pedagogique doit etre mieux couvert, une version d’outil est mise a jour, et il faut ensuite repercuter ces modifications dans les slides, ateliers, aides-memoires et documents associes. Dans cet episode, on presente une approche agentique pour construire une fabrique de cours structuree par fichiers, a partir d’un syllabus, d’objectifs pedagogiques et d’une architecture de modules.

L’episode decrit un pipeline compose d’agents specialises : analyse du contexte, architecture pedagogique, planification des modules, mindmaps, storyboards de slides, ateliers, TP, aides-memoires et verification de coherence. L’interet n’est pas seulement de produire plus vite, mais de maintenir dans le temps une source de verite pedagogique, de garder l’historique des decisions et de rendre le materiel de formation reutilisable, coherent et vivant.

IA générative : comprendre les tokens, l’inférence et ses pièges

Thu, 11 Jun 2026 13:44:42 +0000

Comment une IA générative produit-elle ses réponses ? Découvrez le rôle des tokens et de l’inférence, les risques de complaisance et d’hallucination, ainsi que trois réflexes essentiels : cadrer, produire et vérifier.