Speaker A
en 2025, apprendre quelque chose vous prendra plus de temps que ça n'en prendra à Uneya pour créer du contenu sur le sujet.
Yassine Sdiri présente une méthode en trois étapes pour apprendre rapidement n'importe quel sujet avec l'IA, en utilisant Gemini, NotebookLM et Claude, dans un contexte de contenus IA de faible qualit
Key Takeaways
- La qualité des sources est le facteur déterminant pour apprendre efficacement avec l'IA.
- Des outils comme Gemini (recherche approfondie) et NotebookLM permettent de collecter et d'ancrer l'information dans des sources vérifiables.
- Un prompt bien structuré améliore nettement les résultats des outils d'IA.
- Une base de connaissances triée et validée permet de réduire les hallucinations et de créer un apprentissage personnalisé.
What the video covers
- Constat : avec la prolifération de contenus générés par IA et de articles optimisés SEO, la qualité de l'information se dégrade sur Internet.
- Une méthode en trois piliers : la qualité des données collectées, de bonnes instructions (prompts) aux outils, et le choix des bons outils.
- Pré-étape : rédiger un prompt structuré, en s'appuyant sur ChatGPT pour générer une demande détaillée sur les agents IA.
- Étape 1 : utiliser la fonctionnalité de « recherche approfondie » de Gemini pour collecter des informations à partir de nombreuses sources et obtenir un guide structuré avec sources.
- Étape 2 : importer les sources validées dans NotebookLM, qui ancre les réponses dans des documents précis et limite les hallucinations, et peut générer des résumés ou podcasts.
- Étape 3 : créer un projet dans Claude ou ChatGPT, alimenté par cette base de connaissances validée, pour obtenir un cours personnalisé et interactif.
- Le créateur insiste sur le fait que les sites web actuels sont optimisés pour le référencement et la publicité plutôt que pour instruire.
- La vidéo présente également des applications professionnelles (analyse de marché, veille concurrentielle) en bonus.
- Le créateur invite à rejoindre sa communauté gratuite pour accéder à des contenus sur le prompting.
Chapters
- 00:00Introduction : apprendre plus vite avec l'IA
- 01:37Le problème de la qualité de l'information sur Internet
- 03:08Les trois piliers de la méthode
- 04:41Pré-étape : rédiger le prompt initial
- 06:41Étape 1 : collecte des données avec Gemini
- 09:04Étape 2 : agrégation et analyse avec NotebookLM
- 20:15Étape 3 : création d'un cours personnalisé avec Claude/ChatGPT
- 24:54Publication et conclusion
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Speaker A
Si vous trouvez déjà difficile de trier le vrai du faux parmi tout ce contenu recyclé par l'IA et tous ces articles de blog optimisés au SEO qui n'apportent rien de concret, et bien vous avez entièrement raison.
Speaker A
Pour éviter ça, c'est devenu primordial d'avoir un système qui va vous permettre de récolter et trier les informations pertinentes sur un sujet, mais surtout qui va vous permettre d'apprendre plus vite et mieux que n'importe qui.
Speaker A
Et la bonne nouvelle, c'est que l'IA peut aussi vous aider à faire ça.
Speaker A
Dans cette vidéo, je vais vous présenter une méthode en trois étapes qui va vous permettre d'apprendre absolument n'importe quoi sur n'importe quel sujet en quelques minutes seulement.
Speaker A
Restez bien jusqu'à la fin, car je vais vous donner en bonus un guide complet qui va vous donner les cinq meilleures utilisations professionnelles de cette méthode dès aujourd'hui grâce à l'intelligence artificielle.
Speaker A
Avant que je vous présente cette fameuse méthode, il est important de comprendre pourquoi on en est arrivé là.
Speaker A
Et effectivement, si on en est arrivé là, c'est entre autres à cause de l'intelligence artificielle.
Speaker A
Comme je viens de vous le dire, avec l'arrivée massive de tous ces LLM, de toutes ces IA génératives qui permettent, en claquement de doigts, de créer des blogs, de créer des sites, de créer des posts LinkedIn, on a énormément de contenu généré par l'intelligence artificielle qui est en train d'envahir Internet.
Speaker A
Le problème de ça, et c'est un sujet qui est présenté par pas mal d'autres créateurs et pas mal de gros chercheurs en IA, c'est que la qualité globale de l'information est en train de se détériorer.
Speaker A
Et étant donné que ces différentes IA, ces différents modèles, sont tous entraînés sur l'entièreté d'Internet, on risque de voir l'intelligence artificielle se détériorer également.
Speaker A
Du coup, pour contrecarrer ça, il est important d'apprendre et de comprendre comment on va réussir à contourner ce problème, et encore une fois, c'est l'intelligence artificielle qui va nous permettre de contourner ce problème.
Speaker A
La méthode que je vais vous présenter aujourd'hui s'adresse littéralement à n'importe qui qui souhaite apprendre quelque chose sur un nouveau sujet rapidement.
Speaker A
Mais ça s'adresse également à tout autre professionnel ou entrepreneur qui veut, par exemple, faire une analyse de marché ou qui veut faire une veille concurrentielle, et ça fait partie des méthodes que je vous montrerai à la fin.
Speaker A
Cette méthode que j'ai mise en place et que je vais vous présenter se base sur trois facteurs importants.
Speaker A
Le tout premier, c'est la qualité des données qu'on va récupérer.
Speaker A
Si on veut se former sur un sujet, la chose la plus primordiale et la plus importante, c'est de se former avec les bonnes informations.
Speaker A
Donc on va apprendre à définir quelles sont les données qualitatives et surtout comment on va aller les chercher.
Speaker A
Le deuxième point, c'est de donner de bonnes instructions aux outils qu'on va utiliser.
Speaker A
Et le troisième point, c'est de choisir les bons outils.
Speaker A
Maintenant, pour l'exemple d'aujourd'hui, pour vous montrer à quel point cette méthode est puissante, on va choisir l'exemple des agents.
Speaker A
Admettons que je vois un peu partout sur les réseaux que tout le monde parle des agents IA, mais qu'il n'y a aucune vidéo qui m'explique concrètement comment ça marche, ou que j'ai de la peine à comprendre, et que je vois quand même une opportunité, soit pour mon entreprise, soit pour moi-même, d'apprendre et de maîtriser ce sujet.
Speaker A
Donc ce qu'on va commencer à faire, c'est la pré-étape.
Speaker A
Ce n'est pas encore la première étape.
Speaker A
La première chose qu'on va devoir faire, c'est de créer un prompt, donc une instruction qu'on va mettre dans tous les outils que je vais vous présenter par la suite.
Speaker A
Moi, j'ai déjà écrit un petit paragraphe rapide pour vous montrer que ce n'est pas bien compliqué.
Speaker A
Maintenant, quand vous allez faire ça, je vous conseille de suivre dans le détail les meilleures règles de prompting.
Speaker A
D'ailleurs, dans notre communauté gratuite, j'ai fait toute une vidéo là-dessus que je vous invite à aller regarder.
Speaker A
Donc si vous venez ici et que vous allez dans l'onglet « L'art du prompting », vous allez voir que je vous explique quelle est la meilleure structure à avoir pour un prompt.
Speaker A
Je vous invite à rejoindre la communauté, elle est totalement gratuite.
Speaker A
Faites simplement une demande et vous pourrez y avoir accès.
Speaker A
Maintenant, pour une question de rapidité et de facilité, et pour montrer que c'est accessible à tout le monde, j'ai fait un texte vraiment tout simple.
Speaker A
Donc ce que je vais faire, avant de me plonger dans les outils et les agents qui vont me permettre de faire ces recherches pour obtenir ces données qualitatives, je vais d'abord demander à ChatGPT, pour ceux qui ne savent pas encore prompter manuellement, de le faire pour moi.
Speaker A
Je lui explique mon objectif.
Speaker A
Je lui dis : « Je suis un débutant complet en IA, en code et dans tous les aspects techniques de l'informatique. J'aimerais me mettre à jour sur le concept d'agent IA, car je vois tout le monde en parler. J'aimerais apprendre ce sujet et tout savoir dessus pour maîtriser parfaitement le concept et devenir, par la suite, un des experts des agents IA. »
Speaker A
Pour ça, je lui explique quels sont les outils que je vais utiliser, que je vais montrer juste après, et qu'aujourd'hui toute la méthode repose sur une fonctionnalité encore toute nouvelle sur la plupart des outils, qui s'appelle la recherche approfondie, qu'on va voir juste après.
Speaker A
Donc là, ChatGPT va comprendre ma demande, il va raisonner, et il va me donner ce premier grand prompt.
Speaker A
Le but de ce prompt va nous servir pour la première des trois étapes de cette vidéo, qui va être la récupération de données qualitatives.
Speaker A
Le prompt explique clairement qu'il faut aller chercher plein d'informations intéressantes sur les agents IA.
Speaker A
Il explique également qu'on a besoin d'un guide complet, parce que j'ai envie de me former sur les agents IA. Je n'ai pas juste envie d'une explication rapide.
Speaker A
On voit qu'il demande les cas d'usage et les applications concrètes, les aspects techniques, les méthodes d'apprentissage et d'entraînement. Bref, on va partir du principe que le prompt est très bien.
Speaker A
Maintenant qu'on a tout le prompt, on va copier-coller notre petit prompt et passer à la première étape.
Speaker A
Dans cette étape, on va récupérer les données qualitatives, et pour ça on va utiliser des outils qui sont devenus en fait des agents, qui vont faire les recherches pour nous directement.
Speaker A
Aujourd'hui, on vit dans une ère où, comme on l'a dit, du contenu il y en a tous les jours, créé en masse, et on a de la peine à trier les informations.
Speaker A
Si par exemple j'avais voulu me former directement sur la façon d'apprendre les agents IA en regardant sur Google, ce sont des manières complètement dépassées.
Speaker A
En fait, tout est fait aujourd'hui pour capter notre attention, que ce soit de la publicité, que ce soit pour nous rediriger vers une offre.
Speaker A
Du coup, malheureusement, les blogs ou les sites web n'ont plus comme seul objectif de nous former ou de nous donner de bonnes informations.
Speaker A
Tous ces sites sont optimisés à la perfection pour le SEO, pour avoir les bons mots et remonter tout en haut, mais ça ne veut pas dire que ce sont les meilleures données pour nous former ou nous instruire sur n'importe quel sujet.
Speaker A
Pour commencer, on va utiliser Gemini.
Speaker A
Je suis donc allé sur Gemini et j'ai copié-collé directement le prompt qu'on vient d'établir.
Speaker A
On va lancer, et ce qui va se passer, c'est que ça va déclencher un agent qui va scraper, qui va aller récupérer des informations sur des centaines et des centaines de sites pour faire une comparaison de tout
Speaker A
c'est pas forcément la plus synthétique c'est pas forcément la meilleure manière de mettre en avant chat GPT va peut-être comparer un peu moins de sources mais il va être beaucoup plus précis dans ses recherches et bien mieux comprendre
Speaker A
votre besoin et perplexity est probablement celui qui va le mieux rédiger sa réponse et du coup c'est pour ça que c'est intéressant de venir combiner les trois et que vous allez voir dans les deème et troème étape comment est-ce qu'on va réussir à
Speaker A
récupérer toutes ces données les agréger pour en faire quelque chose d'intéressant donc pendant qu'on a géini qui travaille déjà ici à gauche on va aller faire la même chose avec perplexity on a déjà établi notre prompte au tout début de la vidéo donc
Speaker A
vous avez juste à copiercoller donc là on voit qu'on a pas mal de fonctionnalités différentes pour faire une recherche mais celle qui va nous intéresser c'est la recherche approfondie donc on va venir cliquer dessus donc là on va lancer la machine
Speaker A
également et vous allez voir que ça va être le même procédé que j'ai mini et là on voit le raisonnement et on voit la la finesse en fait la subtilité de comment fonctionnent ces outils c'est cependant je vais devoir approfondir ces résultats
Speaker A
pour explorer les aspects historiques les cas d'usage et les architectures des agents Ia afin de fournir une réponse complète à votre demande donc on voit qu'il se contente pas juste de nous envoyer directement une réponse qui serait le cas si vous mettiez la
Speaker A
fonctionnalité automatique donc pendant que perplexity travaille on va aller faire la même chose avec chat GPT donc on vient sur Chat GPT on met notre promp là on fait recherche approfondie on vient lancer notre cher ami chat GPT et
Speaker A
ce qui va être intéressant c'est que normalement il va faire exactement la même chose que géini c'est-à-dire venir nous proposer d'affiner le plan le but c'est vraiment de venir récupérer toutes les informations que vous voulez vous voulez pas lui demander forcément de
Speaker A
faire plus que ça au niveau d'analyse ou lui poser des questions tout de suite parce que vous allez voir que c'est là dans la 3ème étape qu'on va passer vraiment au côté analytique et au côté apprentissage bon on a perplexity qui a
Speaker A
déjà fini visiblement c'est le plus rapide des 3 c'est assez marrant parce que il s'est basé je crois ici ce serait assez drôle sur une de mes vidéos pour aller chercher quelques informations si perplexity dit que ma source peut être
Speaker A
intéressante on va pas s'en plaindre et là vous voyez toutes les sources sur lesquelles il allait faire ses recherches une astuce que je peux vous donner n'hésitez pas à mettre votre prompt initiale en anglais je l'ai fait ici pour vous montrer qu'en français ça
Speaker A
fonctionnait aussi mais en anglais il y aurait eu énormément plus de sources là on se voit qui s'est contenté d'en faire 24 Mo en général je fais mes prompt en anglais et là on dépasse facilement les 60 50 sources sur perplexity et même
Speaker A
plus de 1000 sources sur directement géini quand vous faites en anglais c'est beaucoup plus intéressant donc là on voit que c'est une réponse qui est assez longue on va pas tout lire maintenant et nous ce qui va nous intéresser c'est de
Speaker A
venir exporter directement la réponse selon la manière que vous allez faire par la suite nous on va utiliser PDF ici mais Markdown peut être intéressant aussi si vous allez l'intégrer directement dans un système donc là hop on va venir l'exporter en PDF on va
Speaker A
retourner sur notre ami géini visiblement la réponse est finie donc là il y a toute la réponse on voit qu'il y a une réponse qui est assez complète et étant donné qu'on est déjà dans l'environnement de Google dans
Speaker A
l'écosystème de Google et bien vous avez la possibilité d'exporter directement la réponse de Gimini en Google enfin directement sur votre Google Drive donc en doc donc là c'est en train de charger on voit qui m'a fait le rapport
Speaker A
franchement c'est incroyable en quelques minutes seulement on a un rapport entier sur les agents Ia et là on a tout le détail on a des tableaux on a toutes les informations franchement c'est assez fou dans tous les cas nous ce qui va nous
Speaker A
intéresser c'est de récupérer tel on va pas tout lire maintenant je vous laisserai vous faire vous avez les sources à la fin c'est assez complet donc on va venir directement le download en PDF et on va retourner maintenant
Speaker A
voir notre ami chat GPT qui est en train de travailler et de faire le même travail que le reste vous avez la possibilité si on regarde ici de voir aussi son raisonnement si vous cliquez ici on voit que pour l'instant il y a un
Speaker A
peu moins de sources mais ce qui va être ultra intéressant c'est de voir son parcours de raisonnement qui est pour moi plus poussé que le reste ici en haut à gauche vous avez l'activité mais vous avez également accès aux sources sur
Speaker A
lesquelles il est en train d'analyser et on va regarder son activité donc donc regardons ce qu'il fait je suis en train de rechercher des références pour chaque section en intégrant des images en suivant un style de citation spécifique
Speaker A
je suis en train de donner une structure clairire avec des sous-titres pour chaque section en ajoutant des images descriptives bref ensuite il est en train de répertorier les sources il se remarquent en fait là ce qui est ultra
Speaker A
intéressant c'est qu'il remarque des choses et comprend des choses en lui en faisant lui-même ses recherches donc c'est un vrai agent qui fait des recherches parce qu'il a compris la tâche qu'on attend de lui et c'est pas juste un modèle LLM donc un large
Speaker A
langage modèle qui nous ressasse des informations qui sont dans sa base de données il est capable d'aller voir des informations live ce qui est assez inessant c'est que vous allez voir des fois qu' va lire des sites et qui va
Speaker A
vous dire qu'il a trouvé que l'information était pas qualitative ou intéressante magnifique après 12 minutes et 12 minutes et j'allais dire 38 secondes non 38 sources on a enfin la réponse complète de chat GPT regardez tout le raisonnement regardez vraiment
Speaker A
vous avez accès à tout c'est assez fou on peut voir exactement par quel schéma il est passé et quelle analyse il a fait de chacun des sites et donc là on a sa réponse donc les agents il a explication
Speaker A
complète et progressif il y a la définition les principes fondamentaux il y a toujours les sources si vous cliquez dessus vous pouvez y accéder directement pour comprendre mais vous allez voir qu'on a une manière encore plus intéressante de le faire après donc là
Speaker A
on voit qu'il y a tout le texte franchement la réponse est ultra longue donc là vous voyez ici la barre de recherche qui est littéralement infini donc il y a énormément énormément d'informations d'où le temps de réflexion d'où la recherche en interne
Speaker A
et du coup on a toute la réponse ici magnifique on va pas tout lire maintenant parce que c'est dans la deuxième étape que ça va nous intéresser mais nous tout ce qu'on veut faire ici c'est venir tout en bas et comme vous
Speaker A
l'avez vu au début il m'a demandé si vous voulez qui me crée directement un guit téléchargeable je lui ai dit non parce que je voulais vous montrer qu'on pouvait aussi copier le texte dans la deuxième étape donc maintenant qu'on a
Speaker A
réussi à récupérer toutes les données en un temps record sur la thématique qu'on veut pour apprendre potentiellement cette thématique on va pouvoir passer à la 2ème étape donc dans cette deuxième étape on va utiliser l'outil notebook LM également un outil de Google comme géini
Speaker A
et là le bout de notebook LM enfin le but de cette étape c'est de venir agréger toutes les données toutes les informations qu'on a trouvé donc on a réussi dans la première étape à récupérer plein de Data intéressante
Speaker A
étant donné qu'on a fait nous-même le travail entre guillemets à l'aide de Lia d'aller chercher et qualifier les données et on s retrouver du coup avec toute cette réponse de chat GPT avec deux PDF distincts donc là on a le
Speaker A
rapport que j'ai mini de 28 pages également on a également le rapport de perplexity juste ici et du coup voilà là on voit bien que c'est le rapport de perplexity qui lui aussi est assez conséquent donc une 12 pages environ une
Speaker A
dizaine de pages et du coup maintenant on se retrouve avec toutes ces données qu'est-ce qu'on va en faire bah déjà à cette étape sachez que vous pouvez déjà apprendre et commencer à vous renseigner et à maîtriser le sujet ne serait-ce
Speaker A
qu'en lisant ces différents rapports sauf que comme on l'a dit on veut aller beaucoup plus vite que ça et du coup ce qu'on va faire c'est qu'on va utiliser l'outil notebook donc l'outil notebook pour ceux qui connaissent pas c'est un
Speaker A
outil qui vous permet d'importer plusieurs sources et données différentes pourquoi est-ce qu'on l'utilise dans cette deuxième étape c'est parce que notebook LM aujourd'hui a la fenêtre de contexte la plus grosse et la plus grande de tous les modèles d'
Speaker A
disponibles sur le marché pour ceux qui ne savent pas ce que c'est la fenêtre de contexte pour être très très simple l'intelligence artificielle dites-vous qu'elle a deux mémoires elle a une mémoire profonde et on va dire une mémoire vive donc une mémoire courte la
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mémoire profonde c'est littéralement l'intégralité de tout internet tous les modèles d'IA aujourd'hui sont entraînés sur toutes les données d'Internet il y a des il y a des mécanismes et des manières de faire qui permettent de télécharger dedans et on va les
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entraîner ok sauf que le souci d'entraîner ces modèles sur tout sur tout internet oui il peut faire plein de choses mais c'est ce qui va causer potentiellement des hallucinations et qui va faire que des fois les réponses elles sont pas forcément ultra
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qualitative et du coup on a une deuxième chose qui est la mémoire courte la mémoire vive et en fait cette mémoire courte mémoire vive c'est c'est la mémoire qui va s'enclencher dans vos conversations avec lia et nous ce qu'on
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veut faire en fait c'est qu'on veut utiliser cette mémoire courte on veut laisser de côté cette mémoire globale alors elle sert au fonctionnement du modèle donc c'est super mais on veut venir tirer parti de cette mémoire courte sauf que la mémoire courte il y a
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quelque chose qui s'appelle la fenêtre de contexte donc c'est important à comprendre et la fenêtre de contexte c'est à quel point la mémoire si vous voulez de ces modèles Ia sont grosses ou petites il y a des modèles d'IA qui ont
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une petite mémoire qui fait que si vous parlez longtemps avec et si vous mettez beaucoup d'informations vous risquez en fait de perdre le fil et le modèle va oublier les premières informations qui étaient au début de votre conversation
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et vous avez d'autres modèles qui ont une mémoire qui est un peu plus grosse par exemple la mémoire de claud est plus grande que celle de chat GPT elle peut accepter plus de token donc vous allez pouvoir mettre plus d'informations votre
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input donc votre instruction peut être plus longue vous allez pouvoir mettre des documents et des analyses plus longues sauf que le souci c'est que CLA comme chat GPT ont relativement une mémoire trop courte pour ce que nous on
Speaker A
cherche à faire et du coup on va utiliser notebook LM qui est de loin de loin de loin celui qui a la plus grande mémoire et vous allez le voir on peut vraiment intégrer énormément de sources donc là on peut mettre jusqu'à 300
Speaker A
documents c'est énorme sur Chat GPT ou clou si vous mettez deux trois fichiers au bout d'un moment il va vous dire écoute il y a un peu trop de données je suis pas capable là où sur notbook LM
Speaker A
c'est presque presque illimité et c'est pour ça que je vous recommande vivement de l'utiliser à cette étape donc là ce qu'on va faire maintenant comme vous le voyez sur notbook LM on a la possibilité de venir directement récupérer des
Speaker A
documents de notre drive de mettre des liens de sitite web voire vidéo YouTube donc qui vont servir à sa base de données et de copier du texte donc nous c'est pour ça qu'on avait demandé à chat GPT de nous mettre directement sa
Speaker A
réponse pour que je vous montre différentes manières donc là on va simplement copier ici donc vous pourriez très bien faire ça venir là et copier toute la réponse que chat je plutô vous a donner donc là on vient d'importer la
Speaker A
source maintenant on va venir importer également donc là hop on va venir importer nos dernièrees sources on va faire comme ceci là il est en train de process les différentes informations et on va mettre notre source de perplexity
Speaker A
qui doit être juste celle-ci exactement magnifique et donc là maintenant en quelques secondes on a réussi à agréger nos différentes données pour s'assurer qu'on couvre différents domaines enfin dans le sens où vu que les trois outils sont différents dans leur manière de
Speaker A
faire les recherches et bien là on est sûr d'avoir un maximum de Data qualitatif sur le sujet et en fait ce que notbook ELM va vous permettre de faire c'est que maintenant vous allez pouvoir avoir un endroit où vous avez
Speaker A
toutes vos sources sur le sujet que vous êtes en train d'AP end ce qui est incroyable donc je vais juste vous présenter rapidement les différentes fonctionnalités que vous avez là vous voyez que les réponses sont en anglais parce que mon compte est en anglais si
Speaker A
vous aviez laissé votre compte notebook en français enfin Google vous auriez tout qui sera en français bien entendu et là vous voyez que vous avez la possibilité directement de d'abord venir poser des questions par exemple si là hop on clique ici on a des questions qui
Speaker A
sont automatiquement suggérées par notebook LM et ce qui est assez intéressant avec notbook LM contrairement aux autres outils qu'on va voir c'est que quand vous cliquez sur la source ici il va venir vous mettre directement l'endroit d'où sort l'
Speaker A
formation donc vous aurez jamais ce problème de vous dire est-ce qu'il a halluciné est-ce que on sait d'où vient exactement l'info de quel guide est-ce qu'il l'a pris donc peu importe à quel point vous allez ajouter des sources et
Speaker A
bien vous aurez toujours les informations qui vont s'afficher ici et un autre point intéressant avec notebook c'est que vous pouvez générer un podcast entier sur la thématique que vous êtes en train d'apprendre au-delà d'avoir tout le guide qui va se faire créer par
Speaker A
l'intelligence artificielle les données vous allez avoir aussi un audio qui vous permettra potentiellement d'écouter le sujet que vous êtes en train de rechercher dans le bus dans le métro et c'est un gros gros plus là on a le
Speaker A
podcast déjà je vais vous le faire écouter pour vous voyez ce que c'est c'est encore en anglais pour l'instant c'est prévu que ça sorte dans toutes les langues très vite voyez le podcast c'est 30 minutes quand même donc je vais vous
Speaker A
montrer à quoi ça ressemble c'est assez impressionnant est-ce que vous vous rendez compte de la dinguerie qu'on vient d'écouter on n pas juste un podcast qui vient nous lire des informations qui sont déjà écrites on a vraiment deux a en fait ils ont créé une
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une interaction Ia entre deux personnes donc un homme et une femme visiblement qui vont pas simplement redire ce qu'il y a directement là dans les données qu'on a réussi à récupérer mais qui vont comprendre que mon but à moi est prendre
Speaker A
et vraiment on a quelque chose d'assez presque du divertissement où on va apprendre de manière ludique ces informations là honnêtement c'est assez fou j'ai hâte qu'il sortte directement la fonctionnalité en français bon pour les personnes qui parlent pas forcément
Speaker A
anglais mais dans tous les cas sachez que vous avez la possibilité de le transformer en un claquement dedans en français en utilisant l'outil elon laps donc maintenant qu'on a vu comment agréger toutes ces sources directement sur notebook LM pour avoir accès à
Speaker A
toutes ces données et pouvoir poser des questions et potentiellement même générer un podcast par la suite on va passer à la troème étape maintenant qu'on a vu dans la première étape comment récolter des données ittive grâce à perplexity Gini et chat GPT que
Speaker A
dans la deuxième étape on a vu comment utiliser notebook LM pour réussir à agréger toutes ces source et avoir un assistant qui comprenne toutes ces données potentiellement générer un podcast et auprès de qui je pourrais poser toutes les questions on va passer
Speaker A
à la troisème et dernière étape de cette vidéo on va voir comment réellement on va réussir à se créer un guide de A à Z d'apprentissage grâce au derniers outil clot mais avant ça likez cette vidéo si cette méthode vous a plu et ce genre de
Speaker A
contenuù on utilise plusieurs i différentes pour un seul objectif vous plaît et laissez-moi en commentaire selon vous quelle est l'utilisation professionnelle la plus folle et incroyable qu'on peut faire des outils ça m'intéresse énormément de voir ce qui revient le plus passons à la troème
Speaker A
étape on va pouvoir maintenant passer à la troème étape excusez mon visage de vampire vous voyez là il y a le soleil qui s'est réveillé pour une fois à Paris d'un seul coup et donc c'est pour ça que
Speaker A
mon visage est devenu tout blanc vous en faites pas je vais très très bien donc là pour la suite comme vous le voyez moi ce qui m'ennuie un peu avec notebook LM qui est super pour agréger des informations et qui peut aller très très
Speaker A
loin sur les sources c'est que visuellement bon l'interface c'est pas très très intuitive et si on veut vraiment pousser la chose et apprendre sur une seule interface c'est pas celle que je recommande du coup c'est pour ça que sur cette troisième étape on va
Speaker A
passer à notre cher ami Claude donc Claude pour ceux qui savent pas c'est vraiment la la même chose que chat GPT c'est un modèle alternatif c'est aujourd'hui pour moi le modèle le plus performant pour tout ce qui est code
Speaker A
programmation et cetera et c'est pour ça qu'on va l'utiliser pour cette étape et nous ce qu'on va faire c'est utiliser une fonctionnalité très précise de CLAE qui s'appelle projet qui va être très intéressante donc une fois que vous avez
Speaker A
cliqué sur le bouton projet vous allez arriver ici vous allez voir que vous avez la possibilité de créer un projet personnel pourquoi est-ce qu'on veut créer un projet personnel c'est parce qu'un projet personnel va nous permettre à chaque fois un peu à l'instar des GPT
Speaker A
entre guillemets ou projet sur Chat GPT de venir enclencher une conversation directement avec Claude sauf qu'il aura toutes ces bases de connaissances qu'on aura trié et validé au préalable donc ce qu'on va faire c'est qu'on va faire ici
Speaker A
tuteur agent Ia et je souhaite apprendre et maîtriser les agents Ia pour lancer une entreprise par exemple voilà et en fait comme vous le voyez ici bon ben on a créé notre projet et sur la droite de votre écran vous avez la possibilité
Speaker A
d'ajouter également des sources et des instructions et là ce que vous allez faire c'est qu'on va faire un prompt qui est entièrement dédié à ce projet pour qu'à chaque fois que je vais interagir avec Claude je n'aie pas besoin de
Speaker A
recréer tout le Prom de a Z étant donné que le prof le tuteur qui va m'aider à prendre en main cette nouvelle thématique sera toujours prêt et c'est là où notrebook c'est intéressant c'est que étant donné qu'il a pris
Speaker A
connaissance de toutes ces informations là et là on clique ici et donc là on va avoir notre book LM qui va être capable de nous créer un Prom spécialement pour CLA donc là après il vous suffit de recopier les instructions ici ici on
Speaker A
peut enregistrer le prompt on va remettre les sources directement juste ici et on va venir recopier la réponse directement de chat GPT d'avant sur cloud sachez que vous avez également la possibilité de copier- coller du texte ajouter du contenu textuel c'est ce qui
Speaker A
va nous intéresser hop on va mettre directement tout le texte ici magnifique et là maintenant on a notre tuteur sur les agents Ia qui est prêt sur une interface qui est beaucoup plus user friendly que notebook LM et on va
Speaker A
pouvoir interagir beaucoup plus facilement on va d'abord lui demander de par exemple fais-moi un programme d'apprend tissage sur 6 mois et là ce qui est intéressant c'est qu'on peut se permettre maintenant qu'on a créé notre projet et notre tuteur sur Claude de
Speaker A
faire des demandes qui soit pas très complexe on a pas besoin de faire des promptes à chaque fois que on va interagir avec lia qui soit complet en respectant toutes les règles étant donné qu'on a déjà fait l'effort une fois dans
Speaker A
la section projet de faire un prompt complet et là on voit qu'il est en train de faire un cours personnalisé sur les agents Ia sachant qu'on s'assure que la donnée sur laquelle il se base pour nous faire ce cours est qualitative étant
Speaker A
donné qu'on l'a trié nous-même dans la première étape et là on voit que sur le premier mois introduction aux agents Ia le deuxème semaine 3 et 4 type d'agents et environnement le mois 2 on regarde les architectures langage de
Speaker A
programmation bref il nous fait vraiment quelque chose de surmesure et vous pourrez tous les jours venir échanger directement avec Claude pour passer à la prochaine étape de votre apprentissage mais là où c'est très très intéressant Claude c'est la partie suivante non
Speaker A
seulement il va pouvoir répondre à toutes mes questions sur le sujet me faire des quiz mais surtout quand vous aurez des éléments que vous comprenez pas ou si vous avez besoin de visualiser un peu mieux une notion et bien vous
Speaker A
avez la possibilité de faire quelque chose sur cloud étant donné qu'il est pas capable de programmer et de coder d'utiliser la fonctionnalité artifact donc là pour vous imager ça je vais lui demander de me créer un dashboard interactif avec les notions clés qui me
Speaker A
permettent de visualiser encore mieux les concepts donc là on va le lancer et c'est là où la magie de Claude va opérer en fait il va comprendre la donnée et il va me coder de A à Z un dashboard fait
Speaker A
sur mesure uniquement pour mon besoin on voit le code qui est en train d'être généré directement par Claude à droite franchement c'est assez impressionnant et ça vous montre aussi jusqu'à où vous pouvez pousser les choses pour apprendre et prendre en main une notion bien plus
Speaker A
rapidement que la plupart des gens et là on a le résultat franchement c'est assez impressionnant regardez il a fait un dashboard interactif avec toutes les notions clés sachant que ça il me l'a donné du premier coup et que je lui
Speaker A
donnais vraiment une instruction toute basique donc là on voit qu' les types d'agent quand je clique sur type d'agent ça m'ouvre directement ici les différents agents donc je peux venir les étudier un par un agent apprenant j'ai la définition en dessous j'ai la source
Speaker A
pour ceux qui le souhaitent vous avez également la possibilité de publier ce que vous venez de créer donc en en cliquant ici directement vous pouvez venir copier le lien hop on va copier le lien et on va l'ouvrir sur une autre
Speaker A
fenêtre et là vous allez voir que vous aurez accès à votre dashboard c'est littéralement incroyable et je pense que c'est la meilleure manière aujourd'hui d'aborder n'importe quel sujet ou thématique je sais qu'il y a énormément de gens avec toutes ces méthodes toutes
Speaker A
ces nouvelles ATI qui se sentent un peu perdu et submergé par le flot d'information et d'ailleurs on a vu perplexity au début de notre passage qui a suggéré une vidéo juste ici effectivement pour combler ce problème auquel font face énormément de gens qui
Speaker A
regardent je sais ce genre de vidéo j'ai décidé de faire une vidéo entière où je vous donne un parcours d'apprentissage complet formation gratuite DEP plus de 3 heur que vous retrouverez juste ici donc je vous laisse cliquer pour y accéder
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