De néophyte à utilisateur avisé de l’IA : ce que mes étudiants (et moi) avons vraiment appris

Il y a quelques semaines, j’ai lancé une formation avec un titre ambitieux :
“De néophyte à utilisateur avisé de l’IA générative”.

Ambitieux, oui. Mais surtout honnête.

Parce qu’au fond, apprendre l’IA aujourd’hui, ce n’est pas juste découvrir des outils “magiques”.
C’est comprendre ce qu’ils permettent… et surtout ce qu’ils ne permettent pas encore.

Et ça, je l’ai appris autant que mes étudiants.

Expérimenter et maîtriser les IA conversationnelles

Avant même de générer des images, du son ou de la vidéo, on a commencé par les fondations : les modèles de langage. Ceux qu’on utilise tous sans vraiment les comprendre. Pendant les premières séances, on les a décortiqués. Vraiment. Comment ils “répondent” ? Est-ce qu’ils cherchent sur Internet ? Qu’est-ce que ça veut dire, un token ? Pourquoi une réponse peut coûter quelques centimes… ou beaucoup plus ? On a parlé de RAG (retrieval augmented generation), d’API comme celle d’OpenAI, de ce qu’il se passe quand on connecte un modèle à des données externes. Et bien sûr, on a abordé les fameuses “techniques de prompting”. Avec une conclusion assez simple : ce n’est pas de la magie, ni un art mystique. C’est surtout de la logique, de la clarté, et beaucoup d’expérimentation.

Et puis il y a eu un moment un peu particulier. On a installé LM Studio. Et là, quelque chose bascule. Les étudiants réalisent qu’un “modèle de langage”, ce n’est pas une entité abstraite dans le cloud. C’est… un fichier. Sur leur ordinateur. Téléchargeable. Lançable. Presque banal. On a même poussé l’expérience un peu plus loin : ouvrir ce fichier avec quelques lignes de Python, essayer de comprendre ce qu’il contient. Et la réponse est à la fois décevante et fascinante : il n’y a rien d’autre que des chiffres. Des matrices de nombres. Des poids. Pas de phrases, pas de connaissances stockées comme dans une base de données. Juste des probabilités. C’est souvent à ce moment-là que quelque chose s’éclaire : l’IA ne “sait” pas, elle calcule. Et comprendre ça, ça change complètement la manière de l’utiliser.

La génération d’images avec l’IA générative. Cloud et local

Après les modèles de langage, nous avons vu la génération d’images.

Comme toujours, j’ai une approche simple :
on teste d’abord les outils cloud.

On ouvre ChatGPT, Gemini, quelques autres (MidJourney, RunwayML, etc)…
Et en quelques secondes, les étudiants génèrent :

• un astronaute en train de boire un café à Paris
• une affiche de film fictif
• un produit marketing inventé

Et là, le premier déclic arrive.

“Attendez… j’ai fait ça juste avec une phrase ?”

Oui.

C’est souvent à ce moment-là que l’IA devient concrète.

Voix synthétique & création sonore par l’IA

Séance dédiée au son. (la voix et les chansons)

On teste des outils comme ElevenLabs pour la voix, Suno pour la musique.

Et là… honnêtement, même moi j’ai été bluffé.

Un étudiant écrit :

“Une chanson hiphop sur une IA qui était un peu perdue dans la vie”

Quelques secondes plus tard :
➡️ une chanson complète, structurée, avec couplets, refrain… et une qualité franchement impressionnante. Écoutez-là !!

C’est là qu’on comprend une chose essentielle :

👉 L’IA n’est pas juste un gadget. Elle est déjà capable de produire du contenu exploitable.

Créer, animer, monter : la vidéo avec l’IA

Séance dédiée entièrement à la génération de vidéos.

Et là… changement d’ambiance.

Oui, on peut générer des vidéos.
Mais en pratique :

• on génère surtout des petites séquences
• souvent quelques secondes seulement
• et il faut assembler, monter, réfléchir à la narration

Autrement dit :

👉 ce n’est plus juste de l’IA, c’est du travail de vidéaste.

Un étudiant m’a dit :

“Mais en fait… c’est plus compliqué que je pensais.”

Exactement.

Le piège du “tout gratuit”

Au début, tout va bien.

Les outils cloud offrent des crédits gratuits.
On teste, on explore, on crée.

Et puis…

➡️ crédits épuisés
➡️ fonctionnalités limitées
➡️ abonnements mensuels

Et là, je me retrouve face à une réalité simple :

Je ne peux pas demander à mes étudiants de sortir leur carte bancaire.

C’est à ce moment-là qu’on bascule.

Le grand saut : travailler en local

Je décide donc de les emmener vers une alternative :

les outils en local.

Mon choix : ComfyUI.

Pourquoi ?

• open source
• gratuit
• compatible avec Windows, Mac
• fonctionne avec CPU, GPU (Nvidia, AMD)

Sur le papier, c’est parfait.

Dans la réalité…

Installer ComfyUI : une aventure

Je vais être honnête :

👉 installer ComfyUI, c’est un parcours du combattant.

Entre :

• les versions de Python
• les dépendances
• CUDA
• les conflits de librairies

… on est loin du “cliquez ici pour commencer”.

Mais une fois installé, une nouvelle étape commence.

Comprendre les workflows

Avec ComfyUI, on ne “clique” pas.

On construit.

• des workflows
• des chaînes de traitement
• des modules interconnectés

On peut importer des templates, heureusement.

Mais chaque workflow demande :

• un modèle (checkpoint)
• parfois des LoRA
• d’autres fichiers complémentaires

Et là, un autre défi apparaît.

Le drame des téléchargements

Ces fichiers sont énormes.

👉 Des dizaines, parfois des centaines de gigas.

Et je peux vous dire une chose :

les téléchargements deviennent une épreuve mentale.

Ça m’est arrivé plusieurs fois :

• téléchargement lancé
• plusieurs heures d’attente
• un redémarrage accidentel
• tout recommencer

La dernière fois ?

➡️ 8 heures de téléchargement
➡️ ma fille éteint l’ordinateur par erreur
➡️ retour à zéro (et réprimande… j’en suis pas fier)

Moment de solitude.

Mon setup… et ses limites

Pourtant, je ne suis pas mal équipé :

• AMD Ryzen 7 9800X3D
• 64 Go de RAM
• 18 Go de VRAM

Et malgré ça :

• certains modèles refusent de tourner
• certaines générations demandent 32 Go de VRAM. Peu de cartes graphiques grand public propose ce type de configuration…
• erreurs, bugs, crashs… fréquents
• logs incompréhensibles

Et surtout :

👉 pas de support client.

C’est le prix du gratuit.

Là où l’IA impressionne vraiment

Malgré tout, certaines choses restent incroyables.

Image & son

• génération d’images : très avancée
• génération musicale : bluffante
• voix synthétiques : de plus en plus réalistes

👉 On peut créer du contenu de qualité avec un simple prompt.

Là où ça coince encore : la vidéo

La vidéo, c’est une autre histoire.

Quelques réalités :

• une vidéo de 3 secondes à 60 fps = 180 images
• chaque image est générée
• le coût de calcul est énorme

Dans mes tests :

• 5 minutes de calcul
• pour 3 secondes de vidéo
• parfois hors sujet

Et surtout :

👉 impossible de produire facilement une vidéo longue, cohérente et qualitative.

Alors… pourquoi ce n’est pas encore magique ?

Parce que derrière la magie, il y a :

• de la puissance de calcul
• du stockage
• de l’infrastructure
• un coût énorme

Et ça explique beaucoup de choses.

Même des décisions comme l’arrêt de certains projets très ambitieux dans la génération vidéo.

Avril 2026 : où en est-on vraiment ?

Soyons clairs :

👉 Créer une longue vidéo de qualité à partir d’un simple prompt, gratuitement, dans le cloud… n’est pas encore une réalité.

C’est encore, aujourd’hui, de la science-fiction.

Mais…

👉 ça progresse vite.

Très vite.

La prochaine étape : la 3D

Pour la prochaine séance, on va explorer :

➡️ la génération de modèles 3D avec l’IA

Et honnêtement ?

Je suis aussi curieux que mes étudiants.

Ce que cette formation m’a vraiment appris

Je pensais former.

En réalité, j’ai appris.

Parce que “parler IA”, ce n’est pas :

• connaître 2 ou 3 outils
• faire des démos impressionnantes

C’est :

• comprendre comment ça fonctionne
• connaître les limites
• accepter la frustration
• expérimenter, tester, échouer

Et surtout :

👉 garder un regard critique.

Conclusion : démystifier, vraiment

Si je devais résumer cette expérience en une phrase :

L’IA générative n’est ni magique, ni inaccessible.

Elle est entre les deux.

Accessible… mais exigeante.
Puissante… mais imparfaite.

Et c’est précisément pour ça qu’il faut apprendre à parler IA.

Pas pour suivre une mode.

Mais pour comprendre le monde qui arrive.

Pour aller plus loin :

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Nous sommes un cabinet de conseil et formations en Intelligence Artificielle basé à Paris.

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