Cette leçon établit le lien entre le fonctionnement de l’IA générative et la manière dont elle interprète les prompts. On y explique comment les modèles comme GPT-4 ou Claude sont entraînés, comment ils “prédisent” les mots, et pourquoi la formulation d’un prompt influence autant les résultats. L’apprenant y explore différents cas d’usage (texte, image, code, etc.) et expérimente des variations de prompts pour observer leurs effets sur les réponses. L’objectif est de comprendre l’architecture sous-jacente pour mieux exploiter le potentiel créatif et analytique de l’IA.