Ton chemin pour devenir un chuchoteur d'agents

2. Quel modèle, quel abonnement ?

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3. Git et GitHub pour les vibe coders

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4. Claude Code : l'agent CLI d'Anthropic

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5. CLAUDE.md / AGENTS.md : mémoire et règles pour ton agent

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2. Qu'est-ce qu'un LLM ?

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3. Les tokens – et pourquoi ça coûte de l'argent

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4. Context window (fenêtre de contexte)

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5. Qu'est-ce qu'un prompt ?

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6. Pattern : donner du contexte plutôt que poser une question vague

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7. System prompt vs. user prompt

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8. Temperature et sampling : à quel point un modèle répond-il au hasard ?

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9. Hallucination : pourquoi l'IA ment avec assurance

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10. Structures de prompt : une mise en forme qui améliore les résultats

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11. Le prompting few-shot : montrer avec des exemples plutôt que seulement décrire

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12. Les prompts de rôle : ce que « Tu es un relecteur de code expérimenté » change vraiment

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13. Pattern : planifier d'abord, coder ensuite

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14. IDE IA ou CLI terminal : Cursor & co. vs. Claude Code & co.

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15. Les modèles de reasoning : quand l'IA réfléchit d'abord, puis répond

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16. Le streaming : pourquoi les réponses apparaissent mot par mot

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17. Speculative decoding : répondre plus vite sans perte de qualité

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18. Distillation des connaissances : un petit modèle apprend d'un grand

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19. Rate limits et quotas : pourquoi les outils IA te ralentissent parfois

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20. Code généré par IA : à qui appartient-il vraiment ?

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2. L'agent loop : réfléchir → agir → vérifier → recommencer

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3. Tool Use : comment les LLM appellent des outils

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4. Imposer des formats de sortie de façon fiable

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5. Vibe coding : quand ça marche, quand ça te mord

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6. Que sont les sous-agents (subagents) ?

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7. Garde-fous (guardrails) pour agents autonomes

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8. Sandboxing : pourquoi les agents devraient tourner de façon isolée

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9. Sécuriser les agents en pratique

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10. Human-in-the-loop : où l'humain doit garder son mot à dire dans un agent

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11. Protection des données avec les outils de codage IA

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12. Loops pour agents : laisser l'IA itérer en autonomie

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13. Les patterns multi-agents

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14. Agent Teams : plusieurs agents, un seul projet

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15. Debugging avec des agents IA : de façon systématique, pas au hasard

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16. Les boucles d'autocritique : faire vérifier au modèle sa propre production

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17. Recherche web et grounding : quand l'agent vérifie lui-même

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18. Stratégies de contexte pour les agents

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19. Comment les agents IA se souviennent des choses

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20. Red teaming pour agents : attaquer activement sa propre configuration

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2. Modes de permissions pour les agents

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3. Skills : les connaissances que ton agent peut charger

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4. Écrire ses propres commandes : enregistrer les prompts récurrents

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5. Plugins : extensions pour outils de codage IA

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6. MCP (Model Context Protocol) : comment les outils IA se connectent

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7. Les hooks dans Claude Code

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8. Git worktrees pour des agents IA en parallèle

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9. Checkpoints et rollbacks : revenir en arrière proprement plutôt que bricoler

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10. Mode headless : faire tourner des agents sans interaction

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11. De l'issue GitHub à la pull request avec un agent

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12. Contrôle des coûts pour les agents IA

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13. Model Routing : le bon modèle pour la bonne tâche

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14. Stratégies de cache : prompt caching & context caching

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15. Testing avec des agents : faire écrire des tests et les utiliser comme gate

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16. Evals : tester prompts et modèles de façon systématique

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17. Refactoring sûr avec des agents IA

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18. Comprendre du code inconnu avec l'IA

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19. Construire soi-même un RAG simple

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20. Bases de données vectorielles : chercher par sens plutôt que par mots

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21. Stratégies de chunking pour le RAG

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22. Évaluation du retrieval : ton système RAG trouve-t-il les bons documents ?

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23. Prompting, RAG ou fine-tuning ? La démarche décisionnelle

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24. Sécurité MCP : connaître les risques des serveurs d'outils

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25. Mettre ton projet en ligne (deployment)

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26. Lire les benchmarks sans se faire avoir

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27. SWE-bench & co. : bien lire les benchmarks d'agents

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28. La quantification : comment faire tenir de grands modèles sur son propre ordinateur

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29. Mixture of Experts : pourquoi les grands modèles n'activent pas tout en même temps

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30. Réduire le temps de réponse : les leviers les plus efficaces contre la latence

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31. Versionner les prompts comme du code

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32. Travailler avec des agents sur plusieurs dépôts séparés

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