Cours, certifications et cadres de travail pour passer de la curiosité à la compétence opérationnelle en IA.
Formations gratuites par Anthropic sur Skilljar. Certificat de complétion inclus. Aucun compte Anthropic requis.
Cours d'introduction à l'intelligence artificielle créé par l'Université d'Helsinki et MinnaLearn. Deux volets : Introduction to AI (concepts fondamentaux) et Building AI (applications pratiques). Traduit en 26 langues et adopté par 25 pays européens dans le cadre d'une initiative de littératie IA à l'échelle de l'Union européenne. Plus de 2 millions d'inscrits dans 170 pays.
Accéder au coursProgramme de formation gratuit développé par IVADO et le Tech3Lab de HEC Montréal, financé par le gouvernement du Canada (programme Compétences futures). Plus de 30 experts ont contribué aux capsules vidéo. Vise à renforcer le jugement professionnel face à l'IA et à développer une littératie IA responsable et critique.
Accéder au coursPoint de départ idéal pour quiconque découvre l'IA. Ces deux plateformes offrent une base solide en littératie IA avant de passer aux outils spécifiques comme Claude.
Introduction à Claude couvrant les fonctionnalités essentielles : conversations, téléversement de fichiers, projets et ressources pour un apprentissage avancé.
Accéder au coursCompétences pratiques pour une interaction efficace, efficiente, éthique et sécuritaire avec l'IA. Basé sur le cadre des 4D : Délégation, Description, Discernement et Diligence.
Accéder au coursConstruire, configurer et partager des Skills dans Claude Code : instructions markdown réutilisables que Claude applique automatiquement aux bonnes tâches.
Accéder au coursToutes les formations Anthropic Academy sont gratuites sur anthropic.skilljar.com. Chaque cours offre un certificat. Un compte Skilljar suffit.
Cours pratique pour travailler avec Claude sur des fichiers et projets réels. Couvre la boucle de tâches Cowork, les plugins et skills, les workflows de fichiers et recherche, et le pilotage responsable de travaux multi-étapes.
Accéder au coursCours complet couvrant l'API Claude : authentification, prompt engineering, streaming, outils, RAG, caching, architecture d'agents, et déploiement avec Claude Code et Computer Use.
Accéder au coursPrérequis : Il est fortement recommandé de compléter les cours essentiels avant d'aborder les cours intermédiaires. Le cours API nécessite une maîtrise de Python et JSON.
20 questions structurées selon le framework AI Fluency (Délégation, Description, Discernement, Diligence) pour concevoir, valider et gouverner un agent IA de manière responsable.
Framework AI Fluency 4D (Delegation, Description, Discernment, Diligence) — Adapté pour la création d'agents IA. Chaque dimension couvre 5 questions essentielles pour un total de 20 points de vérification.
Ressource complète : cette bibliothèque regroupe l'ensemble des documents de littératie en IA responsable. Ouvrir en pleine page pour une lecture optimale.
Application des principes d'IA responsable dans un simulateur de négociation pédagogique propulsé par Claude.
Programme de formation couvrant la littératie IA, l'IA responsable et l'IA appliquée. Développé avec le soutien de Google.org, ce programme national canadien vise à équiper les étudiants et professionnels avec les compétences fondamentales en IA responsable, incluant la souveraineté des données, la détection de biais et la conformité aux directives UNESCO.
Collection complète de ressources sur l'IA responsable : fondamentaux, cadres éthiques (UNESCO, OCDE, UE), gouvernance, sécurité, équité et cas pratiques. Organisée par catégories avec accès direct à chaque document.
Comment ces principes se concrétisent dans un outil pédagogique utilisant Claude.
Prix, BATNA et coûts réels stockés côté serveur. Jamais exposés au client.
Login bcrypt avec rôles admin/étudiant. Clé API jamais exposée au frontend.
Résultats sauvegardés en JSON. Dashboard admin pour suivi. Export CSV et courriel.
Basés sur Thomas-Kilmann et des profils stratégiques avancés. 3 modes de difficulté.
Approches itératives, cadres de confiance et patrons d'application de l'IA.
Différents types de projets IA se catégorisent en sept patrons distincts.
Chatbots, assistants
Images, sons, visages
Aide à la décision
Optimisation, simulations
Profils individualisés
Véhicules, robots
Détection de fraude
Un cadre structuré pour évaluer la fiabilité d'un système IA.
Dignité, équité, inclusion, atténuation des biais.
Conformité aux lois. Objectif positif, sécurité, responsabilité humaine.
Visibilité sur les données et composantes. Mesure des biais, consentement.
Contrôles, évaluation des risques, audits, vérifications continues.
Éliminer les boîtes noires. Explications des décisions.
De la compréhension du problème jusqu'à la mise en production.
Exigences spécifiques à l'IA, tableau Go/No-Go, exigences éthiques, indicateurs clés.
Évaluer les données, leurs sources, la qualité et l'environnement global.
Collecte, nettoyage, étiquetage et annotation selon les besoins du projet.
Sélection d'algorithme, entraînement, ajustement. Modèles de fondation, transfert, GenAI.
Validation, tests de performance, ré-entraînement jusqu'à la précision souhaitée.
Déploiement, monitoring continu, optimisation et gouvernance en production.
Approche itérative : Si des problèmes surviennent à n'importe quelle phase, revenez aux phases précédentes plutôt que de continuer avec des erreurs qui se composent.
Testez le simulateur de négociation propulsé par Claude pour mettre en pratique ces concepts.
Lancer la simulation →