Module 1
Introduction
Introduction
2min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Présentation des outils collaboratifs IA et de leurs capacités
Module 2
Écriture Collaborative
Écriture Collaborative
11min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Interface et fonctionnalités d'écriture :
Interface à deux panneaux : chat + workspace éditable
Édition ciblée : modifier une phrase ou paragraphe spécifique
Feedback en ligne : commentaires et suggestions contextuels
Ajustement du niveau de lecture (collège, lycée, universitaire, expert)
Modification de longueur (raccourcir 50%, allonger 100%)
Changement de ton (professionnel, amical, technique, casual)
Ajout d'emojis contextuels
Polish final : correction orthographe, grammaire, clarté
Module 3
Code Collaboratif
Code Collaboratif
5min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Interface et outils de coding :
Workspace code dédié avec coloration syntaxique
Review code : analyse forces/faiblesses + suggestions
Add logs : ajout automatique de logging
Fix bugs : détection et correction automatique
Add comments : documentation inline intelligente
Port to language : conversion JavaScript↔Python↔Rust↔etc.
Module 4
Construction d'un Jeu Complet
Construction d'un Jeu Complet
5min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Projet pratique : Space Battleship Game :
Génération HTML/CSS/JavaScript complet en une requête
Itération collaborative : "Add power-ups", "Make enemies shoot back"
Ajout d'effets visuels (explosions, animations)
Code self-contained exécutable immédiatement
Module 5
Génération SQL depuis Architecture
Génération SQL depuis Architecture
4min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Code à partir d'images :
Upload de diagramme d'architecture de base de données
Génération automatique de schéma SQL complet
Création de tables avec foreign keys, indexes
Ajout de sample queries pertinentes
Support multi-SGBD (MySQL, PostgreSQL, SQLite)
Module 6
Entraînement des Modèles Canvas
Entraînement des Modèles Canvas
8min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Processus d'entraînement spécialisé :
Supervised Fine-Tuning (SFT) : exemples d'éditions ciblées
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) : qualité des éditions
Spatial awareness : identifier quelle partie éditer
Context preservation : maintenir cohérence globale
Tool selection : choisir le bon outil selon contexte
Structured output : générer des diffs lisibles
Module 7
Conclusion
Conclusion
1min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Récapitulatif et cas d'usage pratiques
Prompts réutilisables et accès aux outils