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Ressources

Cours et guides officiels des créateurs d’IA.

OpenAI — GPT / ChatGPT

Prompt engineering (doc API)

Le guide officiel des bonnes pratiques de prompting.

platform.openai.com Lire →

OpenAI Cookbook

Recettes de code et exemples concrets.

cookbook.openai.com Lire →

Guide de prompting GPT-4.1

Conseils spécifiques aux modèles récents (tool use, agents).

cookbook.openai.com Lire →

OpenAI Academy

Plateforme d’apprentissage officielle.

academy.openai.com Lire →

Anthropic — Claude — la source de Charlie

Tutoriel interactif de prompt engineering

Le tutoriel qui a inspiré cette plateforme.

github.com Lire →

Cours Anthropic (courses)

API fundamentals, Real World Prompting, Tool Use, Évaluations.

github.com Lire →

Anthropic Academy

Cours gratuits avec certificats.

anthropic.skilljar.com Lire →

Anthropic Cookbook

Exemples d’implémentation avancés.

github.com Lire →

Guide prompt engineering (doc)

La documentation officielle de prompting.

docs.anthropic.com Lire →

DeepSeek — V3 / R1 (raisonnement)

Documentation API DeepSeek

La doc officielle (API, modèles, guides).

api-docs.deepseek.com Lire →

Guide du modèle de raisonnement (R1)

Comment bien prompter un modèle de raisonnement.

api-docs.deepseek.com Lire →

Bibliothèque de prompts

Exemples de prompts officiels prêts à l’emploi.

api-docs.deepseek.com Lire →

Awesome DeepSeek Prompts

Collection communautaire de prompts pour DeepSeek.

github.com Lire →

Mistral AI — Le Chat — modèles ouverts (français)

Documentation Mistral AI

La doc officielle (modèles, API, guides).

docs.mistral.ai Lire →

Guide de prompting

Techniques de prompting par cas d’usage.

docs.mistral.ai Lire →

Cookbooks (tutoriels)

Tutoriels du débutant à l’avancé.

docs.mistral.ai Lire →

Mistral Cookbook (GitHub)

Exemples de code officiels.

github.com Lire →

Liens externes vers les sites officiels de chaque créateur. Charlie est indépendant et non affilié à ces entreprises.

📖 Glossaire

Les termes techniques en clair. (Dans les cours, ils s’expliquent aussi au survol.)

agent IA Une IA qui poursuit un but en plusieurs étapes, en utilisant des outils, sans que tu la relances à chaque tour.
embeddings Une « empreinte numérique » du sens d’un texte, qui permet de comparer des phrases par leur signification.
few-shot Donner quelques exemples dans le prompt pour montrer à l’IA le format ou le style attendu.
fine-tuning Ré-entraîner un modèle sur des données précises pour le spécialiser.
hallucinations Quand l’IA invente une information fausse en la présentant comme vraie.
JSON Un format texte structuré (clés / valeurs) que les logiciels lisent facilement.
LLM « Grand modèle de langage » : une IA entraînée sur d’immenses quantités de texte pour prédire le mot suivant et générer des réponses.
MCP Un standard qui permet de brancher des outils et des données externes à un agent IA.
multimodal Une IA qui comprend plusieurs types d’entrées : texte, image, son…
open-weight Un modèle dont les « poids » sont publics : on peut le télécharger et l’héberger soi-même.
prompt L’instruction ou la question que tu écris à l’IA pour obtenir une réponse.
prompt système Un message caché qui fixe le rôle et les règles de l’IA, séparé de ta question.
RAG « Génération augmentée par la recherche » : on va chercher les passages utiles dans tes documents et on les colle dans le prompt avant de répondre.
ReAct Une boucle « Raisonner puis Agir » : l’agent réfléchit, utilise un outil, observe, recommence.
température Un réglage du hasard : basse = réponses sûres et répétables, haute = plus créatives.
tokens Un petit morceau de texte (souvent un bout de mot). Les modèles lisent et facturent en tokens.
tool use Donner à l’IA des outils (calculatrice, recherche, code…) qu’elle peut appeler elle-même.