Projets IA

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Bienvenue sur Projets IA 👋 Ici, on explique l'intelligence artificielle simplement : LLM, tokens, GPU, transformers, fine tuning, RAG… de la vraie technique, racontée avec des analogies et zéro jargon. Chaque semaine, une nouvelle vidéo pour comprendre comment l'IA fonctionne et la mettre en pratique (Google Colab, Hugging Face, Python), que tu sois simple curieux ou développeur. 📬 IA Décodée, la newsletter gratuite : la synthèse de chaque vidéo, une actu, des ressources et du code à tester → projetsia.netlify.app ✉️ Contact pro : projets.ia2025@gmail.com Hosted on Ausha. See ausha.co/privacy-policy for more information.

  1. 2d ago

    "Open source AI" : le plus gros mensonge de l'IA (open weights vs open source)

    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). Dans cette vidéo, on décortique la distinction, on explique la définition officielle de l'Open Source Initiative (l'OSAID, publiée le 28 octobre 2024, avec ses 4 libertés), on met un nom sur l'"openwashing", et on place les modèles connus sur un axe qui va du fermé au vraiment ouvert. Aucun bagage technique requis : c'est un sujet de mots et de licences. 📩 Newsletter IA Décodée (gratuite, chaque semaine) — la vidéo en synthèse et l'actu qui compte : https://projetsia.netlify.app/ 🔔 Abonne-toi à Projets IA pour comprendre l'IA telle qu'elle est vraiment, pas telle qu'on te la vend. #ProjetsIA #OpenSource #IA #IntelligenceArtificielle #LLM #OpenWeights #Llama #DeepSeek #MachineLearning #VulgarisationIA #OSI Hosted on Ausha. See ausha.co/privacy-policy for more information.

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  2. Aug 18

    Le Coût des Tokens : Combien Coûte Vraiment un LLM (et comment l'estimer)

    💸 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. ⚠️ Les prix cités sont ceux d'août 2026 et baissent très vite (÷~5 en un an). Revérifie les grilles officielles avant de calculer pour de vrai. Ici, ce qui compte, c'est la méthode. 📩 Newsletter IA Décodée (gratuite, chaque semaine) — la vidéo en synthèse, un exercice et l'actu qui périme tes calculs : https://projetsia.netlify.app/ 🔔 Abonne-toi à Projets IA — on démonte l'IA côté concept et côté chantier. #CoutAPI #Tokens #LLM #IA #IntelligenceArtificielle #PromptCaching #MachineLearning #APIcost #DeepSeek #TCO #VulgarisationIA #ProjetsIA Hosted on Ausha. See ausha.co/privacy-policy for more information.

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  3. Aug 10

    Google Colab pour débutants : ton labo IA gratuit (sans rien installer)

    💻 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. Aucun prérequis. Si tu n'as jamais codé, cette vidéo est pour toi. 🔗 Pour te lancer : colab.research.google.com 🔔 Abonne-toi à Projets IA — on va faire tourner des IA ensemble, en partant de zéro. #GoogleColab #IA #IntelligenceArtificielle #Python #MachineLearning #DeepLearning #Colab #GPU #DébutantIA #ApprendreLIA #VulgarisationIA #ProjetsIA --- # 🔗 SOURCES - **Documentation officielle Google Colab** — colab.research.google.com (FAQ, types de runtime, limites d'usage GPU, montage Google Drive). - Usage réel de préparation de démos (retour d'expérience). --- # 🏷️ HASHTAGS ``` #GoogleColab #IA #IntelligenceArtificielle #Python #MachineLearning #DeepLearning #Colab #GPU #DébutantIA #ApprendreLIA #VulgarisationIA #ProjetsIA Hosted on Ausha. See ausha.co/privacy-policy for more information.

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  4. Jul 26

    Comment on pirate une IA (sans toucher à son code)

    🔓 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. Dans cette vidéo, on dissèque les trois familles d'attaques contre les LLM et les agents : manipuler le modèle, lui faire fuiter des secrets, et détourner une IA qui peut agir. Plus comment on se défend. Aucun prérequis technique lourd. Cadre 100 % défensif et pédagogique. 📚 Pour aller plus loin : — OWASP Top 10 for LLM Applications : https://genai.owasp.org/resource/owasp-top-10-for-llm-applications-2025/ — Blog de Simon Willison sur la prompt injection : https://simonwillison.net/ 🔔 Abonne-toi à Projets IA — on démonte l'IA en profondeur, un concept par vidéo. #PromptInjection #SécuritéIA #IA #Cybersécurité #LLM #IntelligenceArtificielle #OWASP #Jailbreak #AgentIA #MachineLearning #VulgarisationIA #ProjetsIA --- # 🔗 SOURCES (vérifiées) - **Prompt injection (nom + première démonstration)** — Riley Goodside démontre l'attaque (sept. 2022) ; Simon Willison nomme la « prompt injection » par analogie à l'injection SQL. Réf : simonwillison.net (série « prompt injection »). - **Injection indirecte** — Greshake, Abdelnabi, Mishra, Endres, Holz, Fritz : « Not what you've signed up for: Compromising Real-World LLM-Integrated Applications with Indirect Prompt Injection », arXiv:2302.12173 (fév. 2023). Exploits démontrés notamment contre Bing Chat (GPT-4). - **Suffixe adversarial / jailbreak automatisé (GCG)** — Zou, Wang, Carlini, Nasr, Kolter, Fredrikson : « Universal and Transferable Adversarial Attacks on Aligned Language Models » (2023). Suffixes universels et transférables entre modèles. - **Régurgitation de données d'entraînement** — littérature sur la mémorisation/extraction de données d'entraînement des LLM (p. ex. Carlini et al., « Extracting Training Data from Large Language Models »). - **Classement des risques + défenses** — **OWASP Top 10 for LLM Applications** (LLM01 Prompt Injection = risque n°1, non « patchable » ; LLM02 Sensitive Information Disclosure ; défense en profondeur : moindre privilège, human-in-the-loop, filtrage entrée/sortie) - https://genai.owasp.org/resource/owasp-top-10-for-llm-applications-2025/ --- # 🏷️ HASHTAGS ``` #PromptInjection #SécuritéIA #IA #Cybersécurité #LLM #IntelligenceArtificielle #OWASP #Jailbreak #AgentIA #MachineLearning #VulgarisationIA #ProjetsIA Hosted on Ausha. See ausha.co/privacy-policy for more information.

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  5. Jul 19

    MCP expliqué à fond : le "port USB-C" qui branche l'IA sur le monde réel

    🔌 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. Dans cette vidéo, on ne refait pas l'analogie facile — on ouvre le capot. Architecture host/client/server, les 3 primitives (tools, resources, prompts), le langage JSON-RPC, le handshake de découverte, les transports stdio et HTTP, la boucle agentique, et les vrais risques de sécurité. Sans jargon : tout est vulgarisé terme par terme. 📚 Pour creuser : la spécification officielle, gratuite et lisible — modelcontextprotocol.io 🔔 Abonne-toi à Projets IA pour les prochaines vidéos sur les agents IA, le tool use et la mise en pratique du MCP. #MCP #ModelContextProtocol #IA #IntelligenceArtificielle #LLM #Claude #Anthropic #AgentsIA #ToolUse #FunctionCalling #VulgarisationIA #ProjetsIA --- ## 🔗 SOURCES - Spécification officielle MCP — `modelcontextprotocol.io` (architecture, primitives, transports, JSON-RPC, lifecycle/handshake) - Annonce Anthropic « Introducing the Model Context Protocol » (novembre 2024) - Documentation Anthropic sur les serveurs de référence (filesystem, GitHub, Drive, Slack, Postgres, Puppeteer) --- ## 🏷 HASHTAGS #MCP #ModelContextProtocol #IA #IntelligenceArtificielle #LLM #Claude #Anthropic #AgentsIA #ToolUse #FunctionCalling #JSONRPC #VulgarisationIA #ProjetsIA #DeepDive Hosted on Ausha. See ausha.co/privacy-policy for more information.

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  6. Jul 11

    Pourquoi l'IA tourne sur des GPU et pas des CPU

    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 ? Dans cette vidéo, on décortique en profondeur pourquoi toute l'IA moderne tourne sur des GPU et pas des CPU. Sans maths, sans bagage technique. On va voir l'architecture matérielle, les Tensor Cores, la bande passante mémoire, et le vrai moat de NVIDIA — qui n'est pas du tout celui qu'on croit. 🔗 Ressources : "GPU Puzzles" de Sasha Rush (open source) · blog technique NVIDIA (architecture Hopper / H100). 🔔 Abonne-toi à Projets IA pour les prochaines vidéos sur la VRAM, la quantization et l'inférence des LLM. Tu pensais que le GPU gagnait juste parce qu'il calcule plus vite ? Dis-moi en commentaire la partie qui t'a le plus surpris. #GPU #NVIDIA #IA #IntelligenceArtificielle #CUDA #TensorCores #DeepLearning #MachineLearning #Hardware #LLM #VulgarisationIA #ProjetsIA --- ## 🔗 SOURCES - NVIDIA — documentation architecture Hopper (H100) : Tensor Cores 4ᵉ génération, ~80 Go HBM3, bande passante mémoire 3 To/s, performance Tensor 1 000 TFLOPs (selon précision). - NVIDIA — historique CUDA (lancement 2007) et écosystème (cuDNN, cuBLAS). - Krizhevsky, Sutskever, Hinton (2012) — AlexNet entraîné sur 2× GTX 580 : bascule GPU pour le deep learning. - Littérature inférence LLM : caractère memory-bound de la phase de génération (decode) vs compute-bound de la phase de prefill ; rôle de la bande passante mémoire. - Sasha Rush — "GPU Puzzles" (ressource pédagogique open source sur la programmation parallèle GPU). Hosted on Ausha. See ausha.co/privacy-policy for more information.

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  7. Jul 2

    Comment FORCER une IA à produire du JSON valide à 100% (pas 95%)

    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. La vraie solution est une technique d'ingénierie LLM sous-estimée : le **constrained decoding** (décodage contraint). Dans cette vidéo, on décortique le mécanisme exact — le logit masking — qui rend une sortie invalide littéralement impossible à générer. Pas de maths, pas besoin d'être ingénieur. Juste la mécanique, expliquée clairement. 📚 Ressources : la lib Outlines (.txt team), la grammaire GBNF de llama.cpp, le structured output d'OpenAI & d'Anthropic. ▶ Si tu n'as pas vu comment un LLM choisit ses mots, regarde notre deep-dive sur l'architecture Transformer en premier. 🔔 Abonne-toi à Projets IA pour les prochaines vidéos sur l'ingénierie LLM, les agents et la mise en production. #ConstrainedDecoding #StructuredOutput #LLM #JSON #IA #IntelligenceArtificielle #FunctionCalling #Outlines #llamacpp #MachineLearning #VulgarisationIA #ProjetsIA #IngénierieIA --- ## 📚 SOURCES - **Outlines** (dottxt-ai) — lib Python de structured generation : JSON Schema → automate, logit masking. Référence d'implémentation open source. - **GBNF** (GGML BNF) — format de grammaire de llama.cpp pour contraindre la génération locale. - **OpenAI** — docs Structured Outputs / JSON mode / function calling. - **Anthropic** — docs tool use / JSON output. - Concept général : automates à états finis & grammaires context-free appliqués au décodage LLM (logit masking entre logits et softmax). Hosted on Ausha. See ausha.co/privacy-policy for more information.

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  8. Jun 27

    Backpropagation : Comment l'IA Calcule VRAIMENT Ses Gradients

    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. Sans une seule équation intimidante. (Note : ici on parle du *calcul* du gradient — la backprop. Pas de la descente de gradient, l'optimisation, qui a sa propre vidéo sur la chaîne.) 🔔 Abonne-toi à Projets IA pour les prochaines vidéos sur l'entraînement des réseaux, l'optimisation et le hands-on micrograd en français. 📚 Ressources : micrograd d'Andrej Karpathy · Stanford CS231n (notes sur la backprop) · papier original Rumelhart, Hinton & Williams (1986). #Backpropagation #IA #DeepLearning #MachineLearning #PyTorch #ReseauxDeNeurones #Gradient #VulgarisationIA #IntelligenceArtificielle #ProjetsIA --- ## SOURCES - **Rumelhart, Hinton & Williams (1986)** — "Learning representations by back-propagating errors", Nature. Papier fondateur. - **Stanford CS231n** — notes de cours sur la backpropagation et les graphes de calcul (référence pédagogique de l'analogie engrenages / circuits). - **Andrej Karpathy — micrograd / "The spelled-out intro to backpropagation"** — autograd minimal en ~100 lignes Python, construction du graphe et `backward()` à la main. - **Documentation PyTorch Autograd** — `requires_grad`, `loss.backward()`, graphe dynamique, stockage des activations. - **Gradient checkpointing** (mention) — `torch.utils.checkpoint`, compromis mémoire/calcul. --- ## HASHTAGS #Backpropagation #IA #DeepLearning #MachineLearning #PyTorch #ReseauxDeNeurones #Gradient #ChainRule #Autograd #VulgarisationIA #IntelligenceArtificielle #ProjetsIA --- ## CONCEPTS MATH VULGARISÉS (compteur — plafond 5-6) 1. **Loss / fonction de coût** — un seul chiffre qui mesure l'erreur du modèle. 2. **Dérivée / pente** — de combien la sortie bouge si je bouge un peu l'entrée ; positive = monte, négative = descend. 3. **Dérivée partielle** — la pente dans une seule direction, tous les autres poids figés. 4. **Gradient** — la liste de toutes les pentes, une par poids ; boussole vers la montée la plus raide. 5. **Composition de fonctions** — fonctions emboîtées comme des poupées russes. 6. **Règle de la chaîne** — multiplier les petites pentes locales le long de la chaîne (engrenages). Hosted on Ausha. See ausha.co/privacy-policy for more information.

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