Ce module vous donnera les clés pour naviguer dans l'écosystème des IA génératives concurrentes, par exemple, en vous concentrant sur des alternatives majeures : Gemini, pour sa puissance multimodale à la pointe de la technologie, et Mistral, pour son data Analyst, sa souveraineté européenne et son alignement avec les valeurs du marché local, son empreinte carbone moindre.

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2.1. Des alternatives à la pointe: Gemini vs Mistral

• Cartographie de l'écosystème : Présentation des acteurs clés au-delà d'OpenAI (Anthropic Claude, Perplexity, Deepseek, Qwen, Llama) et de leur positionnement.
• Focus sur Gemini 3 (Google) : Un modèle à l'état de l'art. Sa force réside dans sa compréhension multimodale native (texte, image, son, vidéo) et son intégration profonde à l'écosystème Google.
• Focus sur Mistral AI : Le champion européen. Puissant et optimisé, dans le top 10 des LLM mondiaux dominés par les US et la Chine, il se distingue par une empreinte carbone moindre et un ancrage local fort.

• Exercice pratique : Effectuer une analyse statistique open data avec l'agent Data Analyst de Mistral (Fonctionnalité à l'état de l'art)

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2.2. Cas d'usage : Quand choisir qui ?

• Gemini pour la créativité et les demandes complexes : Idéal pour le brainstorming multimodal, la création de contenus visuels, l'analyse de tendances à partir de sources variées (texte + image) ou la génération de vidéos.
• Mistral pour la souveraineté et l'efficacité : Privilégié pour le traitement de données sensibles, la rédaction de documents juridiques ou conformes au marché européen, et les applications nécessitant une optimisation des coûts et des performances (API).
• Les IA plus spécialistes : Quand utiliser Perplexity.ai pour une recherche sourcée et vérifiable, ou Claude pour le raisonnement mathémarique ou la génération de codes complexes.

• Exercice pratique : Tester deux scénarios : 1) Générer un script et un storyboard pour une vidéo publicitaire avec Gemini. 2) Demander à Mistral de synthétiser les points clés du "AI Act" européen et de proposer des recommandations pour une PME et vérifer les sources avec perplexity.ai

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2.3. Aller plus loin : Écosystème et fonctionnalités avancées

• La force de l'intégration de Gemini : Explorer son utilisation dans Google Workspace, l'analyse de données, ou la recherche augmentée (Search Generative Experience).
• La puissance de l'ouverture de Mistral : Comprendre l'intérêt de ses modèles open source (Mixtral). Introduction à l'écosystème Hugging Face pour découvrir, tester et même fine-tuner des modèles pour des besoins spécifiques.

• Exercice pratique : Naviguer sur Hugging Face pour tester un modèle Mistral spécialisé. Utiliser l'intégration de Gemini dans Google Sheets pour analyser un jeu de données simple.

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3.1. Générer de l'image : les leaders du marché.
- ChatGPT 5 Image vs Gemini : un duel d'images.
- Présentation des modèles de génération d'images spécialisés (Gemini Nano Banana, Open AI GPT-Image 1, Flux-Kontext-pro, MidJourney ...).
- Comparer les meilleurs générateurs d'images par IA pour identifier la solution la plus pertinente et rester à jour.
- Comprendre les forces et faiblesses, limites de la génération d'images par l'IA (et les solutions de contournement)
- Connaître les plateformes centralisées de génération multimédia (Image, Son, Vidéo) commet freepik.com permettant d'accéder à des dizaines de modèles d'IA (tout en vous permettant de réutiliser d'autres générations et limiter votre empreinte carbone)
- Techniques pour améliorer ses générations d'images (TXT->IMG, IMG->IMG) : références artistiques ou techniques (cadrages, éclairages, palettes de couleurs, lentilles ...)

Exemple d'Exercices pratiques : Création d'une campagne marketing produit, techniques pour gérer la consistance des modèles, personnages et lieux générés

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‍3.2. De l'audio à la vidéo : le futur est déjà là.
- Générer de la vidéo : présentation de Google-Gemini Veo3 avec Flow, OpenAI ChatGPT Sora, et Runwayml.
- Benchmarking et techniques pour améliorer la génération de vidéo (avec ou sans son)
- Générer de l'audio : ElevenLabs (clonage de voix, musique).
- Processus de création d'une vidéo pro : Brainstorming, script avec IA, génération d'image, génération des dialogues et bande son, génération des vidéos, montage final.
- Focus : Génération de vidéos par IA et empreinte carbone, les solutions pour limiter l'impact.
- Focus : Le deepfake et les risques de désinformation.

Exemple d'Exercices pratiques : Générer votre clip publicitaire avancé avec storyboard et Veo 3.1 (Google), comparer avec les autres générateurs de vidéo (RunwayML, Sora ...)

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3.3. Intégrer l'IA dans les flux de travail - Mode Agent (Application sur les présentations type PowerPoint)
- Cas d'usage : Utiliser GenSpark pour générer des présentations PowerPoint de niveau consultant.
- Pratique : Générer votre script et brainstormer avec ChatGPT, Mistral, Gemini puis créer en 5 minutes votre présentation dans GenSpark, vérifier les sources et ajouter vos images.

Exemple d'Exercices pratiques : Créer votre étude de cas, présentation sectorielle et 15 min en classe live (multiplier votre productivité x5, a minima)

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4.1. La question de la confidentialité.
- Les risques liés aux données professionnelles et personnelles.
- Les solutions simples pour la confidentialité : charte interne, bonnes pratiques, solutions techniques simples.

4.2. Les solutions techniques : vers une IA locale
- Introduction à Ollama et l'installation de LLM locaux avec Ollama
- Culture Générale, comprendre les concepts de RAG et de Fine Tuning, API & MCP
- Culture Générale, comprendre le déploiement d’IA puissante sur un cloud souverain d’entreprise
- Démonstration de construction rapide d'IA type ChatGPT avec inférence sur cloud

4.3. Le cadre légal et les enjeux stratégiques.
- Présentation de l'IA Act et du RGPD.
- Géopolitique de l'IA : les acteurs majeurs (US, Chine, UE) et les rapports de force publiques et privés.

4.4. L'humain augmenté par l'IA : soft skills et ESG.
- Développer son potentiel avec l'IA.
- Intégrer l'IA avec les enjeux ESG (Environnement, Société, Gouvernance).