Ce qui s’applique depuis le 2 août 2026, ce qui a été reporté à décembre 2027, et ce que le règlement change concrètement en marketing, en RH, en finance et en stratégie. Un dossier sans prérequis juridique, à l’usage des enseignants en gestion.

Une trentaine d’articles utiles en gestion, chacun en trois temps : ce que dit le texte, ce que ça veut dire, un cas. Cas réels tirés de l’actualité et cas fictifs utilisables en TD. Annexe au dossier AI Act et management.

Le « vibe coding » est un paradigme où l’on décrit un logiciel en langage naturel, tandis qu’une IA génère le code. Sa méthodologie évolue selon le contexte : rapide pour des prototypes, plus rigoureuse pour des applications destinées à d’autres utilisateurs. L’expertise se déplace vers la gestion du projet, soulignant l’importance du cahier des charges.

Un guide sans prérequis technique, à l’usage des enseignants qui doivent expliquer ce qu’ils viennent… Lire la suite : Qu’est-ce-qu’une IA Frontière et comment l’expliquer à ses étudiants ?

Le harnais de l’IA expliqué par l’analogie du studio d’enregistrement : outils, boucle, contexte, garde-fous. Pourquoi le même modèle réussit ou échoue.

L’empreinte écologique de l’IA expliquée par l’analogie de la facture cachée derrière le clic : entraînement, inférence à grande échelle, centres de données, eau — et les leviers pour réduire la note.

Knowledge cutoff et grounding expliqués par l’analogie de l’expert revenu d’expédition : ses connaissances s’arrêtent à une date, et le grounding lui tend le journal du jour pour parler du présent.

Les benchmarks et l’évaluation des IA expliqués par l’analogie du bulletin de notes : comment lire un score, pourquoi s’en méfier (contamination, cherry-picking) et tester sur son propre usage.

Les bases de données vectorielles expliquées par l’analogie de la bibliothèque rangée par ressemblance de sens : on retrouve ce qui veut dire la même chose, pas le mot-clé exact.

La prompt injection et le jailbreak expliqués par l’analogie de l’ingénierie sociale : on ne pirate pas le code de l’IA, on la persuade avec des mots de contourner ses règles.

Le system prompt expliqué par l’analogie de la fiche de poste invisible : les instructions cachées données à l’IA avant votre premier message, qui fixent son rôle, son ton et ses règles.

La quantization et l’IA embarquée expliquées par l’analogie de la photo qu’on allège : on réduit la précision de chaque nombre du modèle pour le faire tenir sur un téléphone.

Les reasoning models (o1, o3…) expliqués par l’analogie du joueur d’échecs qui pose son brouillon : ils déroulent un raisonnement et prennent le temps de réfléchir avant de répondre.

La distillation expliquée par l’analogie du maître et de l’élève : un grand modèle transmet l’essentiel à un petit modèle plus léger mais presque aussi bon.