Maîtriser les compétences en IA pour développer de meilleurs LLM

Quelles sont les compétences en IA ?

Les compétences en IA sont des éléments logiques et des règles qu'un LLM ou un agent peut utiliser à plusieurs reprises. Ce sont des unités structurées qui indiquent au modèle comment effectuer ou achever certaines tâches. Cela diffère du fait de simplement taper une invite à chaque fois. Une compétence se trouve dans un dossier ou un fichier, et l'IA peut la charger lorsque la tâche correspond.

Pour Claude, une compétence est un dossier contenant des instructions et un code optionnel. Claude examine les compétences qu'il connaît et charge uniquement ce dont il a besoin lorsque vous lui demandez d'effectuer une tâche.

OpenAI Codex vous permet également de créer des compétences. Ce sont des packages avec un nom, une description et des instructions que Codex peut utiliser. Codex peut choisir une compétence pour un flux de travail automatiquement ou lorsque vous lui dites d'en utiliser une.

Dans cette vue, les compétences permettent à un LLM d'agir moins sur l'unique invite que vous saisissez et plus comme un travailleur utilisant des outils qu'il sait déjà utiliser.

• Automatisation des tâches

Les compétences peuvent permettre au modèle de se souvenir de la manière d'effectuer un travail répété. Par exemple, une compétence pourrait indiquer à un agent comment formater un rapport, créer une présentation ou vérifier la qualité du code. Une fois cette compétence établie, vous n'avez pas besoin de réécrire les instructions à chaque fois. L'agent peut voir la compétence et la suivre.

• Appel d'outil

Les agents doivent travailler avec des outils externes pour agir dans le monde. Les compétences permettent souvent à l'agent d'utiliser ces outils d'une manière définie. Une compétence peut contenir du code ou des scripts, ou savoir comment invoquer un service, une API ou un outil. Lorsqu'un agent rencontre une étape nécessitant un outil, la compétence le guide. Cela rend les actions répétables et réduit les appels aléatoires à partir de demandes ponctuelles.

• Usage de la mémoire

La mémoire chez les agents signifie la capacité de sauvegarder et de réutiliser des informations au-delà d'une seule demande. Les compétences peuvent aider en stockant des procédures, des préférences ou des étapes pour un flux de travail. Les agents peuvent intégrer les informations pertinentes des tâches précédentes dans l'invite lorsque nécessaire. La mémoire aide à maintenir la continuité dans des tâches longues ou lorsque l'agent doit suivre l'évolution d'un état au fil du temps.

• Raisonnement en plusieurs étapes

Les grands modèles de langage s'en sortent mieux lorsqu'ils décomposent le travail en parties. Les compétences soutiennent cette idée en fournissant un plan ou des instructions qui guident l'agent à travers une série d'étapes. Elles s'assurent que l'agent ne devine pas chaque étape à partir de zéro.

Les agents dotés d'une logique de raisonnement utilisent des compétences pour décider quelle étape suivre ensuite, quoi appeler en premier et comment relier les résultats d'une étape à une autre.

• Flux de travail des agents

Un flux de travail d’agent est une séquence de tâches et de vérifications permettant de réaliser un travail plus complexe. Les compétences offrent aux agents des moyens spécifiques pour gérer une partie de ce flux de travail. Dans Claude et Codex, vous pouvez empiler ou combiner des compétences, ce qui permet à un agent de passer d'une étape à l'autre sans que vous ayez à réécrire les instructions. L’agent peut lire la description d’une compétence, charger ses règles et travailler en contexte.

Par exemple, un flux de travail pourrait commencer par le nettoyage de données, passer ensuite à l'analyse, puis au reporting. Chaque partie pourrait être une compétence. L’agent associe chaque étape à ce que dit la compétence.

Comment créer des compétences en IA dans différents LLM

Les modèles d’IA deviennent plus intelligents pour apprendre des tâches spécifiques. Au lieu de taper les mêmes instructions encore et encore, vous pouvez maintenant enseigner ces modèles une fois. C'est là que les compétences interviennent. Cela change la façon dont les gens travaillent avec l'IA. Chaque entreprise le fait un peu différemment cependant. Voyons comment Claude, OpenAI et Anthropic gèrent chacun cela.

Claude

Dans Claude, une compétence est un dossier contenant un fichier nommé SKILL.md. Claude lit le nom et la description au démarrage. Quand une tâche semble correspondre à la description, Claude charge les instructions complètes. Le fichier doit expliquer ce que fait la compétence et dans quelles situations Claude doit l'utiliser.

Comment créer des compétences avec des exemples de compétences dans Claude ?

Suivez le guide étape par étape pour créer rapidement une compétence dans Claude avec ses exemples de compétences.

étape 1
1. Accédez à Claude et cliquez sur « Paramètres »

Connectez-vous à votre Claude, et sur l'interface principale, cliquez sur votre profil pour trouver le bouton des paramètres. Cliquez dessus pour accéder à l'interface des paramètres.

étape 2
1. Choisissez vos exemples de compétences

Cliquez sur « Capacités » pour découvrir les « Exemples de compétences », où vous trouverez plusieurs exemples à essayer dans votre chat. Cliquez sur les boutons de glissement pour activer celles que vous aimez.

Étape 3
1. Essayez l'exemple de compétence dans votre chat

Après avoir activé les exemples de compétences, vous pouvez les utiliser dans votre chat. Cliquez sur « Essayer dans le chat » pour commencer votre création.

Claude commencera à analyser et à lire la compétence pour comprendre ses capacités et ses pratiques, puis à effectuer le flux de travail correspondant au contenu de la compétence. Attendez quelques secondes pour que Claude termine l'analyse et la création. Vous pourrez ensuite vérifier et télécharger le résultat.

Comment créer une compétence personnalisée dans Claude ?

Voici les références pour créer une compétence personnalisée dans Claude.

étape 1
1. Accédez aux paramètres pour ajouter votre compétence personnalisée

Accédez à « Capacités » dans l'interface des paramètres et cliquez sur « Ajouter » pour créer votre compétence personnalisée. Une fois ouvert, vous verrez trois options : 1. Créer avec Claude, ce qui signifie que vous pouvez laisser Claude créer une compétence personnalisée pour vous en fournissant des prompts détaillés. 2. Rédiger les instructions de la compétence, y compris le nom, la description et les instructions de votre compétence. 3. Télécharger une compétence, ce qui vous permet de télécharger le fichier de compétence que vous avez créé.

étape 2
1. Créez votre compétence personnalisée

Vous pouvez choisir une méthode de création en fonction de vos besoins. Ici, je choisis « Rédiger des instructions de compétence » comme exemple. Je veux que Claude aide à concevoir un design d'affiche pour des personnages de films créatifs, mettant l'accent sur la créativité, des couleurs audacieuses mais équilibrées, et un hommage à certains films classiques. L'image ci-dessous montre les instructions que j'ai données à Claude.

étape 3
1. Essayez la compétence créée

Après avoir confirmé la compétence personnalisée, vous pouvez trouver la compétence dans le panneau « Vos compétences ». Cliquez sur le bouton coulissant pour l'ouvrir. Contrairement aux compétences d'exemple, la compétence personnalisée est entièrement modifiable. Maintenant, cliquez sur « Essayer dans le chat » pour voir ce qui se passe.

En analysant les instructions de la compétence, Claude, sur la base des exigences et de la description des compétences en IA, crée un panneau de génération d'IA pour une création cohérente. Il propose plusieurs options classiques de style cinéma pour la conception d'affiches.

Différentes instructions de compétences généreront des résultats différents. Vous pouvez également utiliser vos compétences personnalisées en IA pour accomplir de nombreuses tâches, telles que maintenir la cohérence de la marque, effectuer des analyses de données et organiser des flux de travail. Nous espérons que ce guide vous permettra de bien comprendre et d'apprendre à créer une compétence personnalisée dans Claude.

OpenAI

L'agent Codex de OpenAI prend également en charge les compétences. Dans Codex, les compétences suivent le même principe : un dossier contenant des instructions que l'agent peut charger à la demande. Vous pouvez utiliser un outil intégré pour vous aider à créer la compétence. Les nouvelles compétences aident Codex à effectuer des tâches répétitives sans réécrire complètement l'invite à chaque fois.

OpenAI définit les compétences comme des ensembles réutilisables. Chacun contient un nom, une brève description et les étapes de la tâche. Codex examine les descriptions et sélectionne les compétences lorsque la demande d'un utilisateur correspond à celles-ci. La norme provient du format partagé des compétences d'agent.

Comment créer des compétences en IA dans OpenAI ?

Vous pouvez soit laisser Codex générer les fichiers initiaux pour vous, soit créer la compétence vous-même.

étape 1
1. Utiliser un créateur de compétences

Utilisez le créateur de compétences intégré en exécutant cette commande dans le CLI Codex ou l'extension IDE : $skill-creator

Vous pouvez ajouter une invite après la commande pour décrire ce que la compétence doit faire. Le créateur vous demandera ce que fait la compétence, quand elle doit s'exécuter, et si elle utilise uniquement des instructions ou du code. Il crée ensuite un fichier SKILL.md avec la structure de base déjà établie.

Vous pouvez aussi créer la compétence manuellement si vous souhaitez un contrôle total ou si vous préférez utiliser un éditeur.

étape 2
1. Configurez les fichiers de compétence

Si vous le faites vous-même, choisissez un emplacement pour enregistrer le dossier de compétences :

• Pour un usage personnel, créez un dossier dans votre chemin d'accès des compétences utilisateur (par exemple ~/.codex/skills/<skill-name>).
• Pour un projet, créez-le à l'intérieur du dossier .codex/skills/<skill-name> de ce dépôt. Ensuite, créez un fichier nommé SKILL.md dans ce dossier. Insérez un court contenu YAML en haut comme celui-ci :

--- name: <skill-name> description: <ce que la compétence fait et quand l'utiliser> ---

En dessous, ajoutez les instructions ou exemples que la compétence doit suivre. Ces instructions indiquent à Codex comment agir lorsque la compétence s'exécute.

étape 3
1. Chargez et utilisez la compétence

Après avoir enregistré votre fichier SKILL.md, vous devez redémarrer Codex pour qu'il puisse trouver votre nouvelle compétence. Une fois Codex redémarré, il apprend le nom et la description de la compétence et sait quand l'utiliser à chaque fois que quelqu'un demande quelque chose correspondant à ce que fait la compétence. Si votre compétence n'apparaît pas ou ne fonctionne pas automatiquement, vérifiez trois choses : assurez-vous que le fichier est dans le bon dossier, assurez-vous d'avoir orthographié SKILL.md exactement correctement et assurez-vous que votre nom et votre description ne soient pas trop longs ou mal formatés.

Anthropic (créateur de compétence)

L'approche d'Anthropic vis-à-vis des compétences est basée sur de simples fichiers texte. Ces fichiers suivent une structure claire et ne nécessitent pas d'installation complexe. Claude les trouve et les charge uniquement quand nécessaire, ce qui permet à l'IA de rester rapide.

Chaque compétence réside dans un dossier. La partie clé est un fichier SKILL.md. Ce fichier commence par des métadonnées YAML qui contiennent deux informations requises : nom et description. Le reste du fichier contient le guide étape par étape et des exemples d'utilisation de la compétence. Les compétences peuvent également se référer à des fichiers supplémentaires dans le même dossier si le travail nécessite plus de détails.

Comment créer des compétences d'IA dans Anthropic ?

Étape 1
1. Créer le dossier de compétence

Commencez par créer un nouveau dossier pour votre compétence. Utilisez le format kebab-case pour nommer le dossier, par exemple project-planning-skill. Dans ce dossier, le fichier principal doit être nommé SKILL.md. Ce fichier est obligatoire et respecte la casse.

étape 2
1. Écrivez le fichier SKILL.md

Ouvrez SKILL.md et commencez par la partie YAML frontmatter. Cela indique à Claude quand utiliser la compétence.

Sous la partie YAML, rédigez des instructions claires en Markdown. Expliquez les étapes que Claude doit suivre, ajoutez des exemples de demandes d'utilisateur et incluez des erreurs courantes avec leurs corrections. Des dossiers optionnels comme scripts/, references/ ou assets/ peuvent être ajoutés si la compétence nécessite du code, des documents ou des modèles.

étape 3
1. Téléversez et testez la compétence.

Compressez le dossier de compétences et téléchargez-le dans Claude.ai depuis Paramètres → Compétences, ou placez-le dans le répertoire des compétences Claude Code. Après le téléversement, testez la compétence en posant des questions qui devraient l'activer.

Éléments communs à toutes les compétences LLM

1
1. Structure du dossier

Chaque compétence LLM se trouve dans son propre dossier. À l'intérieur de ce dossier, il y a un fichier nommé SKILL.md. Ce fichier contient le contenu principal de la compétence. Vous pouvez également ajouter des répertoires supplémentaires dans le même dossier si votre compétence nécessite plus de ressources, comme du code ou des modèles. Le dossier doit être nommé de manière claire afin que l'agent puisse le trouver et le charger lorsque nécessaire.

2
1. Fichier SKILL.md

Le cœur de chaque compétence est le fichier SKILL.md. Les agents recherchent ce fichier en premier. Il indique au système quelle est la compétence et comment effectuer le travail. Vous devez le nommer précisément SKILL.md en majuscules et le placer au niveau supérieur du dossier. Les agents ignorent le dossier si ce fichier est absent.

3
1. Métadonnées/en-Tête YAML

Il y a des métadonnées tout en haut de SKILL.md. Ceci est écrit dans un langage appelé YAML. Au moins deux champs y figurent :

- nom : le nom court de la compétence.

- description : quelques phrases qui expliquent ce que fait la compétence et quand l'utiliser.

Lorsque les agents démarrent, ils ne lisent que le nom et la description pour découvrir quelles compétences sont disponibles.

4
1. Instructions

En dessous des métadonnées, vous rédigez les véritables instructions en texte simple ou en markdown. Cette partie indique à l'agent comment effectuer la tâche. Vous pouvez le diviser en étapes, exemples, conseils et toutes les indications que vous souhaitez. Les agents ne liront cette partie que lorsqu'ils décideront d'utiliser la compétence. Cela permet de continuer à travailler efficacement et d'éviter de charger le fichier entier tout le temps.

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1. Scripts ou codes optionnels

Vous pouvez ajouter des dossiers comme des scripts ou d'autres éléments dans le dossier de la compétence si votre tâche nécessite plus de code ou d'outils. Ceux-ci peuvent contenir de véritables fichiers de code, des modèles ou des documents que vous devez consulter. Ils ne sont pas nécessaires, mais ils sont utiles lorsque la compétence nécessite plus que de simples instructions écrites. Les agents ne chargent ces fichiers que lorsqu'ils sont nécessaires.

Quelle est la différence entre les compétences en IA et les invites ?

Maintenant que vous connaissez la différence entre les compétences en IA et les invites, explorons comment vous pouvez utiliser des invites générées par l'IA pour produire du contenu visuel avec Pippit.

Un aperçu rapide de Pippit AI : visualisez les invites d'IA dans les LLMs

Pippit est un outil d'IA qui vous permet de créer des images, vidéos et designs en un seul endroit. Il fonctionne comme un agent avec différents modes, vous pouvez donc le guider avec des instructions claires et obtenir des résultats correspondant à votre idée.

Les compétences de l'IA indiquent aux LLMs comment réfléchir, quelles étapes suivre et quel style utiliser. Une fois que vous avez configuré ces compétences, les invites que vous obtenez sont plus claires et utiles. Vous pouvez prendre ces invites et les utiliser dans Pippit.

Son générateur de vidéos par IA ou son agent de conception par IA analyse votre invite et génère du contenu de haute qualité. Comme Pippit fonctionne sur plusieurs modes d'IA, vous pouvez essayer la même invite basée sur les compétences de différentes manières et ajuster le résultat jusqu'à ce qu'il corresponde à votre objectif.

Pourquoi choisir Pippit pour générer avec les LLMs

étape 1
1. Réponse rapide aux invites IA générées par les LLM

Le générateur de vidéos IA sur Pippit accepte les invites textuelles et les entrées des LLM, ainsi que les liens de produits, images, documents et clips vidéo, pour créer des vidéos. La plateforme prend en charge les modèles d'IA, y compris Veo 3.1, Sora 2, le mode Lite et le mode Agent, qui transforment tout contenu en vidéos captivantes avec des scripts automatisés, des voix off et des légendes. Vous pouvez même créer des vidéos avec des avatars numériques dans plus de 25 langues, avec musique, transitions, effets et éléments personnalisables, sans nécessiter d'enregistrement ou d'expérience approfondie en montage.

étape 2
1. Donnez vie aux invites IA avec des scènes réelles

Pippit dispose d'un outil de conception IA qui utilise Seedream 4.5 ou Nano Banana Pro pour créer des illustrations, des images marketing, des œuvres d'art et d'autres visuels à partir de vos idées et images de référence. Vous pouvez définir le ratio d'aspect, ajouter du texte aux images via des invites, et utiliser les options de remplissage, de mise à l'échelle, de retouche et de gomme pour modifier les images.

étape 3
1. Planifiez et suivez les publications

Pippit propose un auto-publieur et un tableau de bord analytique, vous permettant de planifier et de suivre vos publications sur les réseaux sociaux en toute simplicité. Vous pouvez planifier du contenu jusqu'à un mois et le publier sur Facebook, Instagram ou TikTok. Le tableau de bord analytique de la plateforme fournit des informations détaillées sur la croissance des abonnés, les métriques d'engagement, les impressions et les performances du contenu pour toutes les plateformes connectées.

Comment transformer les suggestions d'IA générées par des modèles de langage étendu en vidéos avec Pippit

Suivez ces trois étapes rapides pour générer des vidéos de haute qualité avec des suggestions d'IA dans des modèles de langage étendu pour des présentations, des publications sur les réseaux sociaux, des publicités, et plus encore.

étape 1
1. Ouvrez le générateur de vidéos

• Inscrivez-vous à un compte Pippit. Utilisez votre identifiant Google, TikTok ou Facebook. Ce qui est le plus simple.
• Cliquez sur "Générateur de vidéos" dans le panneau de gauche.
• Saisissez votre idée de vidéo générée par les LLMs dans le champ de texte. Votre prompt peut être précis. Ne dites pas simplement \"créez une vidéo marketing.\" Dites quelque chose comme \"présentation de produit avec transitions fluides, couleurs vives et musique moderne.\"
• Plus vous êtes précis, mieux Pippit comprend ce que vous voulez. Considérez votre invite comme une description de compétence. Elle indique à Pippit exactement quand et comment agir.

étape 2
1. Générer des vidéos à partir d'invites

• Cliquez sur « Ajouter des médias et plus » si vous souhaitez télécharger des photos, des clips vidéo ou du matériel de référence. C'est comme ajouter des « ressources » à une compétence. Vous fournissez à Pippit les matériaux bruts dont il a besoin.
• Cliquez sur "Choisir un modèle." Choisissez en fonction de vos besoins. Le mode Lite est rapide pour les vidéos marketing rapides. Le mode Agent est créatif et flexible. Veo 3.1 gère bien les vidéos réalistes. Sora 2 crée du contenu soigné.
• Si vous choisissez le mode Agent, téléchargez une vidéo de référence pour montrer à Pippit le style que vous souhaitez.
• Ouvrez "Personnaliser les paramètres vidéo." Définissez la durée de votre vidéo. Choisissez votre langue pour les voix off ou les sous-titres.
• Cliquez sur "Générer." Pippit crée votre vidéo. Il ajoute des animations, des transitions et des effets. Tout est basé sur les instructions que vous lui avez données.

étape 3
1. Exporter et partager

• Cliquez sur « Modifier plus » pour ouvrir l'interface d'édition et examiner ce que Pippit a créé.
• Vous pouvez changer les arrière-plans, ajouter des sous-titres automatiques, couper des clips et appliquer des filtres. De petits ajustements font une grande différence.
• Cliquez sur « Télécharger » pour enregistrer la vidéo sur votre ordinateur.
• Vous pouvez également cliquer sur « Publier » pour la partager immédiatement où vous en avez besoin.

Comment créer des images avec des invites générées par LLM dans Pippit

Cliquez simplement sur le lien ci-dessous pour vous inscrire, puis suivez ces trois étapes rapides pour créer des images, des illustrations ou des œuvres d'art avec Pippit :

étape 1
1. Ouvrir le design AI

• Cliquez sur « Commencer gratuitement » dans le coin supérieur droit du site Web de Pippit.
• Inscrivez-vous avec votre adresse email, votre compte Google, Facebook ou TikTok. Choisissez ce qui vous convient.
• Cliquez sur « Image studio » sous « Création. »
• Cliquez sur « Conception IA » sous « Améliorer les images marketing. »
• Saisissez votre instruction. Soyez précis sur ce que vous souhaitez. Décrivez les couleurs, le style, l'ambiance et les détails. Plus vous êtes clair, mieux Pippit comprend votre vision.

étape 2
1. Créer des images à partir des instructions

• Cliquez sur le bouton « + » si vous souhaitez télécharger des images de référence. Peut-être que vous avez des exemples du style que vous recherchez. Peut-être que vous souhaitez des éléments spécifiques que l'IA devrait utiliser comme inspiration.
• Cliquez sur « Modèle » pour choisir entre Seedream ou Nano Banana. Chacun possède des points forts différents. Si vous n'êtes pas sûr, laissez sur Auto et laissez Pippit décider.
• Choisissez le ratio d'aspect dont vous avez besoin, en fonction de votre projet.
• Cliquez sur « Générer » et attendez pendant que l'IA de Pippit crée votre image en fonction de tout ce que vous avez décrit.

étape 3
1. Exporter vers votre appareil

• Parcourez les images qui ont été générées. Choisissez celle qui correspond le mieux à ce que vous avez en tête.
• Utilisez « Inpaint » si vous devez modifier des parties spécifiques de l'image. Peut-être qu'un visage ne semble pas correct. Peut-être que vous voulez remplacer un objet. Cet outil vous permet de corriger de petites zones sans régénérer l'ensemble.
• Utilisez « Outpaint » et sélectionnez un rapport d'aspect ou une taille si vous avez besoin de plus d'espace autour de votre image. L'IA remplira les nouvelles zones tout en respectant le style de l'image originale.
• Choisissez « Gomme » pour éliminer tout artefact ou erreur étrange dans l'image.
• Améliorez l'image si vous avez besoin de plus de clarté et de détails plus nets. Cela est particulièrement utile si vous prévoyez d'imprimer l'image ou de l'utiliser sur un grand écran.
• Ouvrez le menu « Télécharger » et choisissez votre format de fichier. Le JPG est de plus petite taille et convient à la plupart des utilisations. Le PNG conserve une meilleure qualité et prend en charge la transparence si nécessaire.
• Déterminez si vous souhaitez un filigrane ou non, puis cliquez sur « Télécharger » pour enregistrer votre image sur votre ordinateur.

Conclusion.

Dans cet article, nous avons parlé des compétences en IA et donné un aperçu de celles-ci dans différents LLM, comme Claude, OpenAI et Anthropic. Nous avons également examiné les éléments communs des compétences, comme la structure des dossiers, le fichier SKILL.md, les métadonnées, les instructions et le code facultatif. Vous avez vu comment les compétences d'IA diffèrent des invites classiques et pourquoi elles rendent les tâches plus réutilisables et structurées. Comprendre ces compétences peut vous aider à créer un meilleur contenu, automatiser des étapes et obtenir des résultats plus cohérents avec les agents d'IA. Maintenant, vous pouvez prendre ces compétences structurées en IA générative et les utiliser de manière pratique avec Pippit. Commencez à utiliser Pippit dès maintenant.

FAQ

1
1. À quoi servent les compétences en IA générative ?

Les compétences en IA générative servent à définir comment une IA doit penser, quelles étapes elle doit suivre et quel type de résultat elle doit produire. Elles transforment une invite simple en un processus structuré que le modèle peut répéter pour des tâches d'écriture, d'analyse, de codage et de création. Dans les domaines de la santé, des finances et des sciences, l'IA générative aide à des tâches telles que résumer des rapports, analyser des données et accélérer les recherches ou les diagnostics. Avec l'agent IA de Pippit, vous pouvez utiliser les invites que vous créez dans les LLMs et les utiliser dans Pippit pour simplifier votre flux de travail créatif.

2
1. Combien de temps faut-il pour apprendre des compétences en IA ?

L'apprentissage des compétences en IA peut prendre quelques semaines pour une compréhension de base et quelques mois pour se sentir à l'aise avec la création de flux de travail structurés et d'instructions réutilisables. De nombreuses personnes commencent par une logique d'invite simple et passent progressivement à des compétences en plusieurs étapes et à l'utilisation d'outils. Une fois que vous savez comment apprendre des compétences en IA et combien de temps cela prend, vous pouvez appliquer ce que vous avez appris de manière plus pratique en testant vos invites structurées directement dans des projets visuels avec Pippit.

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1. Quelles sont les compétences en IA générative les plus utiles ?

Les compétences en IA générative les plus utiles incluent une structuration claire des invites, un raisonnement étape par étape, une planification du contenu, un contrôle du style et la capacité de réutiliser des instructions pour des tâches similaires. Ces compétences vous permettent d'obtenir des résultats stables en écriture, analyse, conception et automatisation. Elles aident également à utiliser des outils, à gérer le contexte et à guider le modèle dans des flux de travail plus longs.

4
1. Comment les compétences de Claude diffèrent-elles des autres compétences en IA ?

Les compétences de Claude se concentrent sur la compréhension et la génération de réponses naturelles, utiles et sûres, en mettant fortement l'accent sur le raisonnement, la synthèse et le suivi précis des instructions. Comparé à d'autres IA, Claude est conçu pour être plus prudent, éviter les résultats nuisibles et gérer des tâches nuancées ou complexes comme le raisonnement en plusieurs étapes ou les sujets sensibles. Alors que de nombreux modèles d'intelligence artificielle excellent en vitesse ou en créativité, Claude équilibre utilité, sécurité et clarté.

5
1. Les compétences en IA aident-elles à obtenir des emplois ?

Les compétences en IA peuvent aider pour les emplois car elles montrent que vous savez utiliser des outils modernes et donner des instructions claires aux systèmes d'IA. Ces compétences sont utiles dans des rôles tels que la création de contenu, le marketing, le travail de données et les équipes produits où l'IA fait partie du travail quotidien. Vous pouvez démontrer ces compétences en pratique en utilisant Pippit. Lorsque vous transformez vos instructions structurées en vidéos, images et campagnes avec des outils d'IA.