Ce journal trace les évolutions de l'IA et les mises à jour de la formation. Maintenu automatiquement par Hermes (veille hebdomadaire + rapport à Tayuna).
2026-10-05 — Création de la formation (v1)
Contexte : création complète de la formation, du niveau citoyen au professionnel.
Contenu initial :
- Module 1 : bases de l'IA (analogies, vocabulaire, mécanismes, limites)
- Module 2 : prompting (formule RTCF, 6 techniques) + panorama d'outils
- Module 3 : automatisation spécialisée (n8n, patterns LLM, cas réels)
- Module 4 : niveau pro (APIs, tarifs, RAG, RGPD, business)
- Annexe A : outils documentés · Annexe B : sources fiables
Veille du jour — modèles vidéo chinois par API (octobre 2026) :
- Kling 3.0/O3 (Kuaishou) : leader qualité, 4K, audio natif FR, ~0,08-0,11 $/s
- Hailuo 2.3 (MiniMax) : moins cher du marché à ~0,28 $/vidéo 1080p
- Vidu Q3 (Shengshu) : cohérence personnage, 7 refs, 16 s 1080p
- Seedance 2.0 (ByteDance) : 9 images de référence + entrée audio
- Wan 2.7 (Alibaba) : seul open-source du top 5 (Apache 2.0)
- Sources : artificialanalysis.ai, plateformes officielles (voir annexe B)
Automatisations réelles documentées dans la formation :
- Surveillance 24/7 de 6 sites (n8n, toutes les 5 min, alerte Discord) — opérationnelle
- Radar emploi CDI + alternance IDF (n8n + France Travail + scoring DeepSeek) — opérationnelle
2026-10-05 (b) — Ajouts suite aux retours de Tayuna
Nouveau module 5 : Traitement de données et dashboards
- Pipeline de la donnée (collecte → nettoyage → analyse → visualisation), règle GIGO
- Types de données et visualisations adaptées
- Checklist de nettoyage + prompt IA de nettoyage/détection d'anomalies
- Méthode des 3 questions pour des KPI utiles (avec KPI types par activité : Maila Chic, AMTOY, recherche emploi)
- Comparatif outils dashboard : Looker Studio, Metabase, Grafana, Power BI, Tableau, Streamlit
- Tutoriel premier dashboard en 1h + 4 exercices pratiques
Module 1 enrichi : les agents IA
- Section complète "LLM vs agent" (analogie du consultant cloué à son fauteuil)
- Anatomie d'un agent : cerveau, outils, mémoire, boucle observe-réfléchit-agit
- Exemple réel : le radar emploi comme système agentique
- Règle de sécurité du moindre privilège
La formation couvre désormais 5 modules, du "qu'est-ce qu'une IA" aux dashboards.
2026-10-05 (c) — Module 6 + kit faceless + pipeline contenu opérationnel
Nouveau module 6 : IA chinoises vs américaines, local, outils gratuits
- Comparatif complet des deux écosystèmes (prix, ouverture, RGPD, censure, vidéo)
- Arbre de décision : quand utiliser quel modèle (données sensibles ? qualité max ?)
- IA locale : les paramètres expliqués (RAM ≈ 1,2 x paramètres), sweet spot 7-14B, modèles recommandés (Qwen, Llama, DeepSeek R1, Mistral, Gemma, Phi)
- Outils gratuits : production (CapCut, ElevenLabs, Google TTS, Ideogram, Kling, Suno) et quotidien (DeepSeek, NotebookLM, Whisper, n8n, Looker Studio)
Chaîne YouTube — kit faceless créé (chaine-youtube/KIT-FACELESS.md)
- Stack 0 € pour les 5 premières vidéos : Claude (scripts) + Google AI Studio TTS (voix off, recommandé) + OBS (écran) + Canva + CapCut + Kling gratuit
- Clarification : Suno = musique/jingles, PAS voix off
- Workflow vidéo faceless en 6 étapes (~2h/vidéo), pièges de l'AI slop, budget évolutif
Pipeline contenu n8n — OPÉRATIONNEL (workflow kSntQJtnEAqREcen)
- Formulaire : n8n.rimiscky.fr/form/pipeline-contenu-tayuna
- 1 tournage saisi → article SEO + post LinkedIn + thread X + description YouTube + 3 scripts Shorts + 3 miniatures, livrés en 7 messages Discord
- Testé de bout en bout avec succès (run 451 : success, 7 messages)
Prochaine mise à jour automatique : veille hebdomadaire (chaque lundi).