Bienvenue sur Projets IA 👋 Moi c'est Anaïs. Ma mission : rendre l'intelligence artificielle compréhensible par tout le monde, sans sacrifier la vraie techniq…
11:297.5K views · 6d ago · 11:29
Guest: Le GEO
Un moteur génératif ne classe pas des liens : il lit des pages et fabrique une réponse. Le podium a disparu, et ton site peut servir à construire la réponse sans jamais y apparaître.
12:5811K views · 1w ago · 12:58
Guest: Marquage IA
Les détecteurs d'IA se trompent, et surtout ils accusent des textes humains. Ce n'est pas un bug qu'on corrigera : c'est structurel. La seule approche qui tienne, c'est de marquer au moment de la génération.
14:5521K views · 3w ago · 14:55
Un réseau de neurones, ça n'a rien à voir avec un cerveau. À l'intérieur, il n'y a que des additions et des multiplications : des maths de niveau collège. Alors comment ça peut reconnaître ton visage, traduire une langue ou écrire du texte ?
13:5412K views · 1mo ago · 13:54
Un modèle de langage seul ne fait qu'une chose : produire du texte. Alors comment les « agents IA » arrivent-ils à chercher, lire, calculer et enchaîner des dizaines d'actions tout seuls ? La réponse tient dans une boucle très simple — la boucle agentique — qu'on construit ici morceau par morceau, sans dépendre d'un outil précis.
9:2329K views · 1mo ago · 9:23
En avril 2025, Andrej Karpathy publie une idée simple qui emballe des milliers de développeurs : le « LLM Wiki ». Au lieu du RAG, où l'IA refouille tes documents à chaque question, on lui fait construire et entretenir un wiki en markdown qui s'enrichit dans le temps. Sa formule : « Obsidian, c'est l'éditeur ; le LLM, c'est le programmeur ; le wiki, c'est le code. »
16:2219K views · 1mo ago · 16:22
Guest: Le Grokking
Tu entraînes un petit réseau sur une tâche de calcul. En quelques centaines d'étapes, il répond juste sur tous les exemples vus : il a mémorisé. Sur des exemples nouveaux, il reste nul, au niveau du hasard. Et si tu continues à l'entraîner très longtemps après que tout semble figé, sa précision bondit d'un coup jusqu'à quasi 100 % : il a « grokké ». C'est la généralisation retardée.
14:2922K views · 2mo ago · 14:29
La plupart des modèles d'IA estampillés "open source" ne le sont pas vraiment. On confond deux choses très différentes : "open weights" (on peut télécharger et faire tourner le modèle fini) et "open source" au sens strict (on a AUSSI le code d'entraînement et assez d'infos sur les données pour auditer et reconstruire le modèle).
14:057.8K views · 2mo ago · 14:05
Tout, dans un LLM, se facture au token. Mais entre le modèle que tu choisis, la longueur de tes conversations et ce que le modèle t'écrit en réponse, le même travail peut coûter une fraction de centime... ou cinquante fois plus. Dans cette vidéo, en trois temps : ce qui fait vraiment le prix quand tu utilises un LLM, comment estimer tes coûts avant même de te lancer, et comment faire baisser la note.
11:3515K views · 2mo ago · 11:35
Google Colab, c'est une page web gratuite où tu peux coder, faire tourner une IA et utiliser un GPU de plusieurs milliers d'euros — sans rien installer sur ton ordinateur. C'est le point de départ de la quasi-totalité des tutoriels IA. Ici on met les mains dedans : on suit un même fil rouge du début à la fin — un petit « détecteur d'humeur » qui lit une phrase et dit si elle est positive ou négative.
14:4646K views · 3mo ago · 14:46
On peut pirater une IA sans toucher à son code : juste avec des mots. Un ordre caché dans un mail ou une page web peut retourner un assistant contre son propre utilisateur. Cette faille, la prompt injection, est classée risque n°1 des applications IA par l'OWASP — et à ce jour, on ne sait pas la corriger complètement.
18:2625K views · 3mo ago · 18:26
Une IA, toute seule, ne sait rien faire dans tes outils. Elle génère du texte, point. Alors comment Claude ou ChatGPT se mettent à lire tes fichiers, requêter ta base de données ou créer une issue GitHub — sans qu'on ait recodé l'IA pour chaque logiciel ? La réponse : le MCP, le Model Context Protocol. Le "port USB-C" de l'IA, publié par Anthropic fin 2024 et devenu un standard de l'industrie.
18:4198K views · 3mo ago · 18:41
Sur ton ordinateur, il y a déjà un processeur ultra-puissant : le CPU. Et pourtant, pour faire de l'IA, il est presque inutile. On branche à côté une carte conçue, au départ, pour les jeux vidéo. Pourquoi ? Et pourquoi NVIDIA, le fabricant de ces cartes, vaut désormais plus de 3 000 milliards de dollars ?
17:4524K views · 4mo ago · 17:45
Tu demandes du JSON à un LLM. 19 fois sur 20, c'est parfait. La 20e fois, une accolade manque, et ton appli crashe. Aucun prompt ne réglera jamais ça à 100% — parce qu'un LLM ne "respecte" pas un format, il échantillonne des probabilités token par token.
16:469.3K views · 4mo ago · 16:46
À chaque pas d'entraînement, un réseau de neurones doit savoir, pour chacun de ses paramètres — parfois des centaines de milliards — dans quel sens le bouger pour se tromper un peu moins. Et il calcule tout ça d'un coup, en un seul passage. L'algorithme derrière, c'est la backpropagation. Dans cette vidéo, on dissèque le CALCUL du gradient lui-même : ce que c'est, pourquoi la règle de la chaîne le rend possible, et comment PyTorch le fait automatiquement pour toi.
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