ChatGPT vs Claude : lequel choisir pour piloter vos projets IA ?
Comparatif honnête des deux LLMs dominants du marché, vu depuis le terrain d'un Product Owner IA.
Experiencias de campo, herramientas, métodos — la realidad sobre el terreno, sin filtros.
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Google Gemini 1.5 Pro dans la pratique : contexte long, multimodalité et intégration Google Workspace — ce que ça change vraiment.
Les modèles open source sont devenus sérieusement compétitifs. Ce que ça change pour vos projets d'agents IA — coûts, confidentialité, déploiement.
Quels outils, quels LLMs, quelles plateformes pour travailler efficacement en tant que PO IA ? Mon setup après 6 mois de terrain.
Mon parcours de développeuse full-stack à PO IA : le déclic, les doutes, et pourquoi je ne regrette rien.
Le Retrieval-Augmented Generation démystifié. Ce que c'est vraiment, quand ça résout un vrai problème, et quand c'est de l'overengineering.
Les erreurs classiques de specs IA vues par une développeuse. Et comment les éviter avant de les payer en semaines de dev.
Le rôle de Product Owner IA n'est pas juste un PM avec un prompt sur le CV. Voici les vraies différences, compétences par compétences.
Comment j'utilise Claude Code dans ma pratique quotidienne : configuration, workflows, pièges à éviter.
Quand vaut-il mieux fine-tuner un modèle plutôt qu'optimiser son prompt ? La réponse n'est pas celle qu'on croit.
Les métriques, les tests et les méthodes pour savoir si votre agent est vraiment prêt — avant que vos utilisateurs le découvrent.
Les vraies questions à se poser avant de se lancer, comment trouver ses premiers clients, et les erreurs à éviter quand on démarre.
Le Model Context Protocol expliqué sans jargon, avec des exemples concrets d'intégration et ce que ça change dans l'architecture de vos agents.
Comment architcter plusieurs agents IA qui collaborent ? Les patterns qui fonctionnent en production et ceux qui créent plus de problèmes qu'ils n'en résolvent.
Le Model Context Protocol démystifié, avec des exemples concrets d'intégration.
Pas besoin d'être développeur pour écrire de bons prompts. Ce que chaque PO devrait savoir sur la façon dont les LLMs interprètent les instructions.
Finance, santé, juridique, e-commerce, RH — dans quels secteurs l'IA générative tient ses promesses et où elle déçoit encore.
La transition, les erreurs de débutant et les compétences qui font vraiment la différence.
An honest comparison of the two dominant LLMs, seen from the field of an AI Product Owner.
Google Gemini 1.5 Pro in practice: long context, multimodality and Google Workspace integration — what it really changes.
Open source models have become seriously competitive. What this changes for your AI agent projects — costs, privacy, deployment.
Which tools, which LLMs, which platforms to work effectively as an AI PO? My setup after 6 months in the field.
My journey from full-stack developer to AI PO: the turning point, the doubts, and why I have no regrets.
Retrieval-Augmented Generation demystified. What it really is, when it solves a real problem, and when it's overengineering.
Classic AI spec mistakes seen by a developer. And how to avoid paying for them in weeks of dev.
The AI Product Owner role isn't just a PM with a prompt on their resume. Here are the real differences, competency by competency.
How I use Claude Code in my daily practice: configuration, workflows, pitfalls to avoid.
When is it better to fine-tune a model rather than optimize your prompt? The answer isn't what you'd expect.
The metrics, tests and methods to know if your agent is truly ready — before your users find out.
The real questions to ask before launching, how to find your first clients, and mistakes to avoid when starting out.
The Model Context Protocol explained without jargon, with concrete integration examples and what it changes in your agent architecture.
How to architect multiple collaborating AI agents? Patterns that work in production and those that create more problems than they solve.
You don't need to be a developer to write good prompts. What every PO should know about how LLMs interpret instructions.
The Model Context Protocol demystified, with concrete integration examples.
Finance, healthcare, legal, e-commerce, HR — in which sectors is generative AI keeping its promises and where is it still disappointing.
The transition, beginner mistakes, and the skills that actually make the difference.
Comparativa honesta de los dos LLMs dominantes del mercado, vista desde el terreno de un Product Owner de IA.
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