Personnaliser l'IA : 3 méthodes pour fuir le standard.

L'IA standard, ça dépanne 5 minutes. Puis on cale.

Ce qu'on veut vraiment ?

Une IA qui bosse pour nous, sur mesure. Pas la même réponse que le voisin.

La vraie question : comment la forcer à s'adapter à ton contexte, ton style ?

On va voir trois pistes pour ça.

Du simple bricolage à l'option nettement plus... musclée. On explore ça ensemble.

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Première vraie montée

On oublie la méthode du Fine-tuning : c'est la plus puissante, ça modifie l'IA en profondeur pour la rendre experte sur un sujet.

Mais honnêtement ? Laisse tomber pour l'instant.

Ça coûte un bras, demande des montagnes de données parfaites, et une équipe d'ingénieurs.

Pas du tout une option simple ou rapide pour nous.

Niveau 1 : Lui filer un rôle.

Le b.a.-ba. Que tu pratiques sûrement déjà sur ChatGPT avec tes GPTs perso, ou sur Gemini avec ses Gems.

Bonne nouvelle : ça ne coûte rien.

Le mécanisme derrière ? Le "system prompting".

Tu donnes son script au robot : "Ok, tu joues [rôle], tu adoptes ce [ton], tu vises ce [public]". (Tu l’as compris, les noms "GPTs" ou "Gems", c'est surtout l'emballage marketing. Le moteur dessous, c'est juste de coller tes instructions au début de ta conversation. Un truc simple qui marche sur tous les outils.)

Plus ton script est clair, plus le résultat colle à ce que tu veux. Logique.
Les + : Simple. Gratuit. Impeccable pour une tâche unique et bien cadrée.
Le - : Totalement incapable de vraiment se personnaliser à ton style et à tes données.
C'est ton kit de survie pour débutant.

Ça me rappelle mon arrivée à Budapest en Erasmus.
Pour moi je brillais car je maitrisais köszönöm szépen et jó napot kívánok ("merci" et "bonjour").

En fait, c’était le strict minimum pour ne pas être juste un gros touriste lambda.
Je me suis très vite cogné au plafond de verre.
Impossible de tenir une vraie conversation. Limité, forcément.

C'est exactement ça, le Niveau 1.

Les petites roues du vélo. Indispensables pour ne pas se vautrer au démarrage. Frustrantes dès que tu veux lâcher les freins…
Ceci dit, soyons clairs : c'est déjà rouler avec un GPS, quand beaucoup utilisent encore l'IA comme une boule de cristal.

C'est le premier étage, mais c'est déjà décoller.

Niveau 2 : Mémoire d'Éléphant (pour les fainéants pressés qui peuvent l'utiliser dès demain).

Certains modèles d'IA ont une mémoire de travail hallucinante.

Exemple ? Un modèle comme Gemini 1.5 Pro a montré pouvoir gérer 1 million de "tokens" (et parfois plus en test).

Un token, pour faire simple, c'est un bout de mot ou de signe de ponctuation. 

Imagine : tu pourrais lui faire lire 30 fois "L'Étranger" de Camus d'affilée avant de lui poser une question dessus.

Oui, c'est vertigineux.

L'idée est simple comme bonjour : tu balances tes documents en vrac dans la machine. Une tonne si tu veux.

L'IA garde tout ça dans sa mémoire vive et pioche dedans pour te répondre.

C'est l'approche utilisée par des outils comme NotebookLM pour explorer tes notes.

C'est la méthode la plus simple et la plus directe pour commencer à faire bosser l'IA sur tes infos.

Le hic ? La qualité de la réponse dépendra fortement de la clarté et de la pertinence de ce que tu as "jeté" dedans.

C'est facile, mais pas toujours chirurgical.

Niveau 3 : La Bibliothèque Intelligente (Le RAG : précis, contrôlé, et ami du local).

Maintenant, l'approche plus structurée.

Avant même l'arrivée des mémoires d'éléphant (et ça reste une technique de pointe), il y a le RAG (pour Retrieval-Augmented Generation, mais retiens juste RAG).

Le concept ? Pense à ta propre bibliothèque, mais avec un bibliothécaire sous amphétamines.

1. Tu poses ta question.

2. Le bibliothécaire (le système RAG) ne dérange pas l'IA tout de suite. Il sprinte dans tes rayons, trouve LE ou LES passages ultra-pertinents dans tes documents.

3. Seulement après, il donne juste ces extraits ciblés à l'IA.

4. L'IA lit ce mini-briefing et te génère une réponse basée dessus.

Les gros avantages :

• Précision chirurgicale : l'IA bosse sur l'info pertinente, pas sur tout et n'importe quoi.

• Contrôle total : tu sais exactement sur quels documents la réponse est basée.

• Économique : moins d'infos à traiter = moins de calculs.

• Le Roi du local : Idéal pour faire tourner des modèles plus petits, directement sur ta machine, coupés du monde extérieur si besoin.

C'est la voie royale pour construire tes propres outils nourris à tes données.

La contrepartie ? Ça demande un peu de travail initial pour organiser ta "bibliothèque" (mettre en place le système RAG).

Mais une fois en place, c'est une machine de guerre pour des besoins spécifiques.

Le point d’étape

Essaie les deux premières pistes et dis-moi ce que ça donne pour toi.

Ton retour m'intéresse !

La piste "musclée", c'est la logique derrière les IA sur mesure que je conçois : locales, efficaces, et qui gardent tes données bien au chaud chez toi. Pas chez Google ou Microsoft.

Si ce genre de solution t'intrigue, on en discute ensemble.

Si cette lettre t'a parlé, un petit mot ou un partage nous fera avancer. Merci d'avance !

Mardi prochain, on retourne sur le ring : on décortique comment les géants de l'IA (ChatGPT, Gemini & co) essaient (vraiment ?) de personnaliser leurs outils pour nous séduire.

• Sors des réponses IA génériques : vise le sur-mesure.

• Niveau 1 : rôle clair (prompt) = démarrage simple et gratuit.

• Niveau 2 : utilise sa mémoire XXL : facile mais flou.

• Niveau 3 : RAG = précision chirurgicale, contrôle, top pour le local.

• Combine ou choisis selon ton besoin : simple, mémoire, RAG.

Le kit de l’étape

• Recherches : Perplexity.AI, NotebookLM.

• Relectures, génération de textes : Gemini 2.5 Pro.

• Création d’images libres de droits : Imagen 3 (Gemini).

• Voix générée à partir du texte : ElevenLabs.

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