Bons réflexes et limites de Gemini et Lya : sécurité et efficacité

Gemini et Lya proposent de puissantes fonctionnalités d’intelligence artificielle, mais requièrent l’adoption de bonnes pratiques de prompting et un respect strict des règles de sécurité concernant les données sensibles. Ce module synthétise les points essentiels pour maximiser l’efficacité de ces outils tout en limitant les risques.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Cette leçon explore en détail les meilleurs usages et les limites à respecter lors de l’utilisation de Gemini et de Lya, deux solutions d’intelligence artificielle avancées. Elle guide l’utilisateur sur l’importance d’un prompting précis et détaillé pour obtenir des résultats fiables, en soulignant l’adaptation du choix du modèle à la tâche : analyse approfondie, génération d’images ou de vidéos, etc.


Un volet central est consacré aux limites des modèles IA, notamment la possibilité d’erreurs (hallucinations) et l’absence de réelle capacité créative ex nihilo. Lya s’inspire de sa base de données et oriente naturellement ses réponses dans le sens de l’utilisateur, sans contradiction, sauf cas précis de paramétrage spécifique. L’importance de vérifier systématiquement les sources et la validation humaine finale est donc fortement soulignée.


La section sécurité rappelle qu’il est impératif de ne jamais soumettre des données personnelles ou critiques à ces outils, au risque qu’elles soient exploitées lors de l’entraînement futur du modèle. La leçon insiste sur le fait que Gemini et Lya sont des assistants, non des remplaçants de l’expertise humaine, et doivent être perçus comme un appui pour gagner en efficacité tout en conservant la responsabilité et la validation des décisions finales.

Objectifs de cette leçon

L’objectif est de fournir un socle de bonnes pratiques pour interagir efficacement avec Gemini et Lya, identifier leurs limites, comprendre les risques en matière de sécurité des données, et savoir contextualiser leur usage pour une application professionnelle optimale.

Prérequis pour cette leçon

Une connaissance des principes de l’IA générative et une expérience préalable de base avec des outils comme Gemini ou Lya sont recommandées pour tirer pleinement bénéfice de cette vidéo.

Métiers concernés

Cette thématique concerne les chefs de projet digital, data analysts, responsables innovation, professionnels IT, créateurs de contenus et tout acteur amené à exploiter des IA génératives dans sa pratique professionnelle.

Alternatives et ressources

Comme alternatives à Gemini et Lya, on peut citer ChatGPT, Bard, Claude ou Microsoft Copilot, en veillant à appliquer des principes similaires de sécurité et de validation des résultats.

Questions & Réponses

Il convient d’être précis, détaillé et explicite dans la formulation de son prompt. Plus le prompt est qualitatif et adapté à la tâche, plus le résultat généré sera pertinent. Le choix du bon modèle ou outil correspondant à l'objectif est également essentiel.
Partager des données strictement confidentielles ou sensibles expose à des risques car ces outils utilisent, dans certains cas, ces informations pour améliorer leur apprentissage. Même si elles ne sont pas censées être partagées publiquement, elles peuvent enrichir la base de données interne et ainsi poser des problématiques de confidentialité.
L’utilisateur doit toujours vérifier et valider les réponses fournies. Les IA n’ont pas pour vocation de remplacer l’expertise humaine ; elles doivent être utilisées en tant qu’assistants, avec une validation et une prise de décision finale humaine indispensables.