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Je veux maîtriser {{SUJET}}.
Donne-moi le 20/80 des sujets à apprendre : les sujets les plus utiles et "rentables" à apprendre, pour maîtriser le plus vite possible {{SUJET}}
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- [ParetoGPT📈](https://www.skool.com/ia-mastery/classroom/805f4339?md=05634ae788884ae5a617c9c7b9c13c22)
- description
[**Loi de Pareto**](https://www.perplexity.ai/search/loi-de-pareto-HvVvS9peT6uavA3aHnmUfw "https://www.perplexity.ai/search/loi-de-pareto-HvVvS9peT6uavA3aHnmUfw") : 20 des actions engendrent 80% des résultats.
**exemple concret**. Si tu veux être plus compétent en IA, tu as un milliard de sujets à ta disposition : le Machine Learning, les IA génératives, le prompt-engineering, le RAG, le fine-tuning, etc.
Si tu appliques la Loi de Pareto, tu vas chercher à **isoler le 20% des sujets** qui t'apportent les connaissances les plus utiles et concrètes au quotidien. Typiquement, le prompt-engineering, le fonctionnement des IA génératives… (et le fine-tuning peut attendre, ce n'est pas la priorité si tu débutes)
Ce prompt permet justement de faire ça : **isoler les quelques sujets les plus "rentables".**
- https://chatgpt.com/share/66f2a9ce-ddac-8009-813d-2509cbde58c4
## 20/80 pour Maîtriser l'IA
1. **Comprendre les bases du Machine Learning (ML) et du Deep Learning (DL)**
- Les réseaux neuronaux, backpropagation, et les concepts fondamentaux du ML (classification, régression).
- Focus sur les architectures comme les _Transformers_, car elles sont la base de modèles comme ChatGPT et Claude.
2. **Fine-tuning des modèles pré-entraînés**
- Apprends à utiliser des modèles existants (_pre-trained models_) pour les ajuster sur des tâches spécifiques, comme écrire des scripts publicitaires.
- Outils à explorer : Hugging Face pour le fine-tuning de modèles de langage.
3. **Prompt Engineering**
- Maîtriser l'art de créer des _prompts_ efficaces est crucial pour obtenir les résultats que tu cherches.
- Apprends à formuler des instructions claires et spécifiques pour orienter le modèle.
4. **Bases du traitement du langage naturel (NLP)**
- Familiarise-toi avec les concepts clés : _tokenization_, _embedding_, attention mechanisms.
- Comprendre comment les modèles traitent et génèrent du texte, pour mieux les ajuster à tes besoins.
5. **Utiliser des API comme OpenAI ou Anthropic (Claude)**
- Apprends à interagir avec des API de modèles de langage pour automatiser des tâches précises (comme l’écriture de scripts).
- Connaissance de base des requêtes API et des langages de programmation comme Python.
6. **Data Preprocessing**
- Savoir comment préparer les données pour entraîner un modèle, que ce soit pour du fine-tuning ou pour des modèles plus simples.
- Techniques : _data cleaning_, formatage des données, création de jeux de données adaptés aux tâches.
7. **Outils et plateformes de fine-tuning**
- Familiarise-toi avec les plateformes comme Weights & Biases ou Hugging Face, qui facilitent l'entraînement et le suivi des modèles.
- Apprends à gérer les métriques d’entraînement, la validation croisée, et l'évaluation des performances des modèles.
8. **Création d'agents IA spécialisés**
- Une fois que tu as maîtrisé le fine-tuning, tu peux créer des agents spécialisés qui vont automatiser des tâches comme la génération de scripts en boucle.
# Plan d'attaque
- **Phase 1 (1-2 semaines)** : Bases du Machine Learning et du NLP + Prompt Engineering
- **Phase 2 (2-4 semaines)** : Fine-tuning et API (commence à tester avec tes projets)
- **Phase 3 (4-8 semaines)** : Maîtrise des outils et des plateformes de suivi + création d'agents spécialisés
Cela te permettra de progresser rapidement sans te perdre dans des détails techniques non essentiels.