Chapitre 2 - Leçon 1 Théorie

Choisir le bon moteur selon la difficulté de la tâche

Cette leçon fournit une méthodologie pour évaluer l'éligibilité d'une tâche au raisonnement IA. Elle explore les critères de complexité, le besoin d'auto-correction et les risques de sur-analyse (Inverse Scaling) pour optimiser vos coûts et vos délais.

Quelle IA pour quel besoin ? (le guide 2026)

Dans cette analyse, Claire utilise l'analogie du consultant senior pour décrire les modèles de raisonnement (comme GPT-5 ou Claude Opus). Elle explique que si ces modèles sont les plus performants pour résoudre des problèmes complexes, ils sont aussi plus lents et coûteux. Elle oppose ces "superstars" aux modèles flash, véritables "stagiaires ultra-rapides" idéaux pour la rédaction d'emails ou de comptes-rendus simples.

Source
Claire no-code

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