Formation Intelligence Artificielle: Comment Devenir un Expert IA en 2025 | Guide Complet Débutant

L'intelligence artificielle connaît une croissance exponentielle, avec des annonces majeures comme GPT-4o et Gemini 2.0, suscitant un sentiment de submersion chez de nombreux professionnels. L'absence de parcours structuré rend l'apprentissage ardu, particulièrement pour ceux sans profil technique initial. L'objectif de cette ressource est d'offrir une feuille de route claire et actionnable pour naviguer dans cette ère technologique, que ce soit pour lancer des projets ou intégrer l'IA dans des structures existantes.

La vidéo propose une progression logique, débutant par la compréhension du vocabulaire fondamental de l'IA. Ensuite, l'accent est mis sur l'installation d'un environnement de travail indispensable. La suite couvre l'utilisation des instructions (prompts) et des interfaces de programmation (APIs), permettant la connexion entre plateformes. Enfin, les étapes pratiques incluent l'automatisation des tâches, la création d'assistants et d'agents IA, et la définition d'un objectif professionnel clair pour orienter l'apprentissage.

L'orateur, Yassine Zeri, entrepreneur et créateur de contenu basé entre Genève et Paris, accompagne des entreprises comme Avatacar, Brut et Intel dans leur intégration de l'IA. Sa mission principale est de démocratiser l'usage de l'IA dans le monde professionnel, en aidant les entrepreneurs à surmonter les barrières techniques. Il souligne que des applications complexes qui nécessitaient autrefois des levées de fonds conséquentes peuvent désormais être développées bien plus rapidement et à moindre coût grâce aux outils actuels.

Cette vidéo représente tout ce que l'auteur aurait aimé savoir lorsqu'il a commencé à s'intéresser à l'IA, condensant des informations clés pour faciliter le parcours d'apprentissage.

Pour faciliter l'application des connaissances, un guide complet regroupant toutes les ressources, les prompts et les informations mentionnées sera mis à disposition. Ce guide est accessible via la communauté gratuite de l'auteur. Une plateforme d'apprentissage dédiée est également en développement, visant à devenir la ressource numéro un pour les entrepreneurs ambitieux, avec un support technique personnalisé et des modules de formation. Seulement 150 places seront ouvertes initialement pour préserver la qualité.

Pour saisir l'ampleur de la transformation actuelle, un recul historique s'impose, comparant la situation actuelle à la Révolution Industrielle survenue il y a deux cents ans. Cette dernière avait engendré un bouleversement économique où les machines avaient remplacé le travail manuel, créant de nouveaux emplois inédits. Aujourd'hui, la révolution est similaire, mais elle impacte le labeur intellectuel, avec une accélération technologique sans précédent, bouleversant des métiers en quelques mois plutôt qu'en décennies.

Des outils comme ChatGPT et des plateformes d'automatisation telles que Make ou N8N ont été adoptés par des millions d'entreprises en très peu de temps. Les IA génératives transforment les industries créatives, tandis que les agents conversationnels gèrent déjà le support client de multinationales. Contrairement aux machines industrielles qui ciblaient la production, l'IA touche tous les domaines : services, marketing, finance, et médecine.

Face à l'évolution constante, 39 % des compétences actuelles seront obsolètes d'ici 2030. La clé pour maintenir la compétitivité réside dans l'apprentissage continu, une réalité confirmée par le fait que 85 % des employeurs préfèrent former leurs équipes existantes plutôt que de les remplacer. Ce besoin de formation est d'ailleurs la première requête reçue par les cabinets de conseil spécialisés.

Le projet Stargate, un investissement de 500 milliards de dollars dans l'infrastructure IA américaine, marque le coup d'envoi d'un nouvel âge d'or technologique, similaire à l'essor d'Internet dans les années 90.

Ce projet massif vise à augmenter la puissance de calcul via de nouveaux data centers, ce qui devrait réduire les coûts d'accès aux modèles d'IA. L'abaissement des régulations sur l'IA par l'administration américaine accélère cette dynamique. Contrairement à la naissance d'Internet, la révolution IA actuelle est beaucoup plus accessible à tous, même sans être un génie de la technologie.

Avant d'utiliser les outils pratiques, il est impératif de bâtir des fondations solides en comprenant la terminologie. L'Intelligence Artificielle est un domaine vaste, et l'utilisation courante du terme masque des sous-domaines spécifiques. Une connaissance des concepts de base assure une meilleure compréhension des capacités réelles et des limites des systèmes rencontrés quotidiennement, permettant de démystifier le jargon technique.

L'IA englobe le Machine Learning (ML), qui est un sous-domaine. Le ML utilise des données d'entrée pour entraîner un modèle capable de faire des prédictions sur des données inédites, comme prédire des ventes futures basées sur des historiques. Le Deep Learning (DL) est un type de ML utilisant des réseaux de neurones artificiels, inspirés du cerveau humain, dont la complexité (nombre de couches) augmente la performance du modèle.

L'apprentissage semi-supervisé est une méthode d'entraînement où seulement 5 % des données sont étiquetées manuellement par un humain, permettant au modèle d'inférer les caractéristiques des 95 % de données non étiquetées restantes. Ce type de modèle est souvent discriminatif, utilisé pour la classification, comme la détection de fraude dans les transactions bancaires. À l'inverse, l'IA générative, souvent non supervisée, identifie des patterns complexes pour créer de nouvelles sorties (texte, image, audio) qui n'existaient pas auparavant.

Si la sortie (output) est un nombre, une classification (spam/pas spam) ou une probabilité, ce n'est pas de l'IA générative ; c'est de l'IA générative quand la sortie est du texte en langage naturel, de la parole, une image ou de l'audio.

L'IA générative se distingue par ses cas d'usage spécifiques. Le format Texte-à-Texte (comme ChatGPT ou Claude) est le plus commun. Le Texte-à-Image (Midjourney, Stable Diffusion) permet de créer des visuels. Des modèles plus avancés gèrent le Texte-à-Vidéo (Runway, Sora) et le Texte-à-3D (utilisé pour la production d'éléments de jeux vidéo). Il est important de noter que des outils comme ChatGPT intègrent plusieurs de ces systèmes sous une seule interface, utilisant par exemple DALL-E pour la génération d'images.

Les LLM (Large Language Models), tels que GPT-4 ou Gemini, sont une sous-catégorie du Deep Learning. Ils sont d'abord pré-entraînés sur de vastes ensembles de données pour maîtriser le langage courant (classification, résumé). Ensuite, ils sont affinés (fine-tunés) avec des données spécifiques à une industrie (médical, finance) pour résoudre des problèmes spécialisés. Les grandes entreprises monétisent cette technologie en la vendant via des APIs aux structures plus petites.

La première étape pratique consiste à établir un écosystème d'outils indispensables, car les compétences acquises sur ces plateformes fondamentales sont réplicables sur de nouveaux outils. Bien que de nombreux outils émergent constamment, l'utilisateur passe la majorité de son temps sur un noyau d'outils essentiels qui constituent la base de son efficacité quotidienne.

ChatGPT doit être utilisé comme une extension du cerveau, notamment pour répondre aux emails à faible valeur ajoutée et pour le brainstorming initial. L'utilisation du dictaphone sur l'application desktop est une astuce pour fournir rapidement des informations complexes sans devoir rédiger des prompts longs. Perplexity, quant à lui, doit devenir le réflexe pour toute recherche en ligne, car il est plus précis et utilise des modèles de raisonnement avancés, y compris celui de DeepSeek.

Perplexity est bien meilleur pour la recherche pure car il ne fait que cela, là où ChatGPT couvre un grand nombre de domaines de manière globale.

Claude est supérieur à ChatGPT pour la rédaction et le codage, étant la base de nombreux outils no-code de prototypage. Sa fonction de création de styles personnalisés permet d'analyser l'écriture de l'utilisateur pour générer des contenus qui conservent une tonalité cohérente sur différentes plateformes. Gemini Advanced, via Deep Research, permet des analyses sectorielles approfondies en comparant des centaines de sources et en exportant directement les rapports vers Google Docs.

Le développement d'une compétence de généraliste IA est considéré comme la meilleure approche pour 2025. Être généraliste signifie maîtriser la force et la faiblesse de multiples outils pour les combiner efficacement, plutôt que de devenir expert dans un seul outil susceptible d'être rapidement dépassé par l'innovation. Cette capacité permet de créer des workflows IA surpuissants en assignant chaque micro-tâche au meilleur outil disponible.

La création d'un workflow commence par l'audit du besoin et la déconstruction de la tâche complexe en étapes séquentielles. Pour des tâches régulières, il est essentiel de définir un groupe d'outils dédié. Par exemple, la création d'une présentation convaincante implique la recherche d'informations, la structuration des arguments, la génération de contenu et la mise en forme visuelle, chacune étant assignée à un outil spécifique.

Le fait de maîtriser et d'être conscient de quel est le meilleur outil pour chaque étape va donner la compétence de créer ces workflows surpuissants.

L'efficacité de ces workflows repose sur l'utilisation d'un assistant conversationnel (ChatGPT) configuré avec un prompt de niveau 2, qui décompose la tâche et génère des prompts clairs pour les outils spécialisés comme Deep Research ou Gamma App. Cette approche permet de produire des livrables de haute qualité (comme un rapport complet ou une présentation) sans intervention manuelle intensive sur la collecte et la mise en forme des données.

Le prompting, défini comme l'acte de donner des instructions à une IA, est une compétence critique pour les dix prochaines années. Il s'agit de structurer l'input pour obtenir l'output désiré. Contrairement aux approches purement théoriques, l'usage pratique nécessite de comprendre quand appliquer des instructions simples et quand déployer des structures complexes pour des tâches à fort impact.

La règle fondamentale du prompting est « Garbage In, Garbage Out ». Pour les tâches quotidiennes, un prompt efficace doit définir clairement l'objectif, fournir un contexte précis (ex: contexte de la restauration pour un client) et spécifier le format de réponse attendu. Pour les tâches complexes visant un impact majeur, comme la préparation d'une levée de fonds, il est conseillé d'intégrer le rôle, le contexte, les tâches décomposées et des exemples qualitatifs.

La création manuelle des prompts complexes assure une maîtrise totale du processus, bien que des générateurs de prompts, y compris celui caché dans l'espace développeur d'OpenAI, puissent aider pour les tests rapides. Pour les tâches régulières et importantes, il est préférable de dédier des conversations spécifiques (en les renommant) pour conserver le contexte détaillé et les sources intégrées, évitant ainsi de répéter les instructions à chaque nouvelle interaction. Cette pratique est essentielle pour la création de GPTs personnalisés.

La qualité de l'output de l'IA dépend à 100 % de la qualité et de l'effort mis dans votre prompt.

Le système prompt, utilisé dans les solutions intégrées (comme les agents ou les automatisations déployées via Voiceflow ou BotPress), requiert une phase de test rigoureuse et l'utilisation de plusieurs exemples (Few-Shot) pour garantir une exécution fiable et quotidienne sans nécessiter de vérification constante.

La compétence suivante pour maximiser l'exploitation de l'IA est la compréhension des APIs (Application Programming Interfaces). Une API sert d'intermédiaire permettant à deux plateformes logicielles de communiquer entre elles, autorisant une application à utiliser la technologie développée par une autre entreprise sans avoir à la recréer. Cela réduit considérablement les coûts de développement et de maintenance.

L'utilisation d'une API fonctionne comme un serveur de restaurant : le client (l'application) fait une requête via l'API au système (backend) du fournisseur (ex: Google Maps), qui renvoie la réponse (la carte affichée). Pour utiliser ces technologies, une clé d'API est nécessaire pour l'authentification et la facturation. Des plateformes comme Claude ou ChatGPT facturent l'utilisation de leurs modèles avancés via ces clés.

La clé d'API est ce qui permet de connecter un module par la suite et de justifier l'authentification.

Perplexity, par exemple, illustre parfaitement l'usage des APIs : il utilise initialement les APIs des LLM existants (Claude, OpenAI) en y ajoutant une couche de prompting pour la recherche en ligne. Pour les développeurs no-code, la combinaison d'outils est facilitée. Par exemple, lors du développement d'une application via Bolt, au lieu de coder une fonctionnalité complexe comme la reconnaissance calorique, il est plus judicieux d'utiliser Perplexity pour identifier la meilleure API externe (comme LogMeal API) et de demander ensuite à Bolt d'intégrer le code fourni.

L'automatisation est l'art de déléguer des tâches répétitives à des outils pour optimiser les entreprises et permettre aux humains de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, comme la stratégie ou la créativité. Il existe deux niveaux : les automatisations simples (action déclenchée par une réponse) et les systèmes complexes qui peuvent remplacer des secteurs entiers, comme la création de contenu automatique.

Make.com est l'outil préconisé car il offre un meilleur rapport qualité-prix que Zapier et une courbe d'apprentissage moins abrupte que N8N. Il est crucial de ne pas tomber dans le piège d'automatiser chaque petite tâche ; l'automatisation doit être réservée aux processus réguliers et à forte valeur ajoutée. Un scénario simple, comme l'envoi automatique d'une ressource suite à une réponse par email, génère déjà un gain de temps substantiel.

Les systèmes complexes impliquent l'intégration de modules IA au sein du scénario d'automatisation. Un exemple est la création de contenu multiplateforme à partir d'un seul lien. Perplexity résume l'article lié, puis un routeur distribue le contenu synthétisé à différents LLM (Claude, ChatGPT) pour générer des posts spécifiques à chaque réseau social (Facebook, Instagram, LinkedIn), parfois même en déclenchant la génération d'images via un module dédié. Ces systèmes reposent sur des prompts système très poussés.

Il y a beaucoup de gens qui ont l'impression qu'il faut créer des automatisations ultra complexes pour avoir de la valeur alors que non, des fois plein de petits systèmes peuvent faire gagner plusieurs heures par semaine.

Pour le débogage des automatisations, il est conseillé d'utiliser ChatGPT ou Claude pour expliquer les erreurs affichées via des captures d'écran. Il est vital d'évaluer le besoin réel et de tester les configurations avant le déploiement final auprès des clients, car les opérations sur Make et l'utilisation des APIs IA engendrent des coûts.

La maîtrise de la création d'assistants et d'agents IA représente la dernière compétence clé pour devenir un expert. Un assistant est généralement déclenché manuellement, tandis qu'un agent possède une autonomie plus poussée. Le point de départ pour tout professionnel est la création de GPTs (assistants de niveau 1) via la plateforme ChatGPT, qui sont des instances pré-entraînées pour des tâches spécifiques.

Un GPT est un ChatGPT pré-entraîné sur un domaine précis, utilisant un prompt système détaillé et une base de connaissances chargée de documents pertinents. L'effort principal doit être mis dans la création de cette instruction système, car elle impacte directement la qualité de la réponse, plus encore que les amorces conversationnelles. Pour les tâches régulières, créer un GPT est plus judicieux que de maintenir une longue conversation complexe.

Pour transcender les limites de l'outil hôte (ChatGPT), il est possible de doter les GPTs d'actions externes, souvent via des Webhooks ou des intégrations spécifiques comme celles offertes par Relevance AI. Relevance AI permet de créer des 'Tools' (compétences) qui peuvent être connectées au GPT, lui donnant accès à des plateformes externes comme Gmail ou Google Calendar. Cette connexion nécessite une configuration technique (clés API, schémas OpenAPI) mais transforme l'assistant en un système semi-autonome.

Peu importe ce que l'on fait dans la création de solutions, l'étape la plus importante est la création du prompt, car c'est ce qui a le plus d'impact sur le fonctionnement du système.

L'intégration de ces capacités externes peut également être réalisée en déployant la technologie GPT en dehors de l'interface ChatGPT, en utilisant des plateformes comme Voiceflow ou BotPress pour intégrer l'assistant directement sur un site web ou des messageries comme Discord ou WhatsApp. Cela nécessite une approche plus orientée développement, mais permet de commercialiser ces assistants comme de véritables solutions logicielles.

Après avoir acquis les compétences fondamentales et opérationnelles, les entrepreneurs et dirigeants doivent choisir une voie stratégique pour exploiter l'IA. Trois options principales se présentent : l'intégration progressive au sein de l'entreprise existante, le lancement d'une startup technologique, ou la vente de services spécialisés (consulting ou formation) aux entreprises.

Pour les dirigeants, l'intégration doit être progressive. La première étape consiste à se former soi-même pour développer une ouverture d'esprit technique, comprenant les capacités et les limites de l'IA. Cela permet ensuite de sensibiliser et former les équipes, transformant potentiellement un employé en plusieurs contributeurs augmentés. L'audit des processus existants par des experts doit précéder toute tentative de développement de solutions sur mesure, évitant ainsi les dépenses inutiles basées sur l'effet 'waouh'.

Créer une startup nécessite de respecter quatre étapes cruciales. La plus importante est l'identification et la validation du problème réel, prouvée par la traction (communauté, inscriptions en liste d'attente) avant d'investir dans le développement. L'erreur fréquente est de sauter directement au développement complexe. Il faut définir rapidement un MVP (Minimum Viable Product) pour obtenir des retours du marché, qui modèleront le produit final.

Ne partez pas sur du développement ou de grosses levées de fonds sur un sujet où vous n'avez pas validé le problème.

Pour générer des revenus rapidement, le service aux entreprises via le consulting ou la formation est souvent plus accessible que le développement de logiciels complexes. Dans cette voie, la spécialisation (nicher) est essentielle. Se concentrer sur un avatar client précis (ex: agents immobiliers) permet de créer des offres productisées et réplicables, ce qui est plus facile à vendre et à scaler que d'être un généraliste de l'IA.

Enfin, la poursuite de l'apprentissage est non négociable. Les compétences actuelles, même celles liées à l'IA et à l'automatisation, deviendront obsolètes rapidement. Il est conseillé de dédier un temps fixe hebdomadaire à la veille technologique via des sources fiables, plutôt que de se perdre dans la consommation passive d'actualités quotidiennes. Rejoindre une communauté permet de rester à jour et de trouver des opportunités de collaboration.