Vous entendez constamment parler de Machine Learning et de Deep Learning… mais quelle est réellement la différence?

Dans l’épisode 7 de Plain Tech, Sarah et David démystifient ces deux concepts importants de l’intelligence artificielle, sans jargon technique inutile.

Vous découvrirez comment l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond s’intègrent les uns aux autres, et pourquoi l’apprentissage profond est en réalité une forme spécialisée d’apprentissage automatique.

À travers des analogies simples et des exemples du quotidien, filtres antipourriel, recommandations de films, détection de fraude, assistants vocaux et imagerie médicale — nous expliquons comment les machines apprennent à reconnaître des modèles dans les données.

Vous comprendrez également pourquoi l’apprentissage automatique traditionnel convient particulièrement bien à certaines données structurées, alors que l’apprentissage profond excelle avec les images, l’audio, la vidéo, la parole et de grandes quantités de texte.

Et ChatGPT, Copilot, Gemini et Claude? Nous expliquons également le rôle de l’apprentissage profond derrière plusieurs outils d’IA générative.

L’idée essentielle? La technologie la plus complexe n’est pas nécessairement la meilleure. Tout dépend du problème à résoudre.

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You hear the terms Machine Learning and Deep Learning everywhere, but what do they actually mean, and how are they different?

In Episode 7 of Plain Tech, Sarah and David break down these two important AI concepts without the technical jargon.

You’ll discover how Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning fit together, and why Deep Learning is actually a specialized form of Machine Learning. Through simple analogies and everyday examples from spam filters and movie recommendations to medical imaging and voice assistants we explore how machines learn patterns from data and how different approaches are suited to different problems.

You’ll also learn why traditional Machine Learning can work particularly well with structured business data, while Deep Learning is especially powerful when dealing with images, audio, video, speech, and large amounts of text.

And what about ChatGPT, Copilot, Gemini, and Claude? We explain how Deep Learning helps power many of the Generative AI tools we use today.

The key takeaway? The most complex technology isn’t necessarily the best one. The right solution depends on the problem.

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Qu’est-ce qui fait la différence entre une réponse moyenne de l’IA et une excellente réponse? Très souvent, c’est la requête.

Dans l’épisode 6 du Balado EdTEC, Sarah et David démystifient l’ingénierie des requêtes de façon simple et concrète. Découvrez une formule en quatre parties : définir la tâche, fournir le contexte, identifier l’audience et préciser le résultat attendu.

Vous apprendrez aussi pourquoi de bonnes informations peuvent être plus importantes qu’une formulation parfaite, quand diviser une tâche complexe en plusieurs étapes et pourquoi la première réponse de l’IA devrait souvent être considérée comme une ébauche.

Que vous utilisiez ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini, Claude ou un autre assistant IA, ces techniques peuvent vous aider à obtenir des résultats plus pertinents et plus utiles.

🎧 De meilleures requêtes. De meilleures réponses. De meilleurs résultats.

What separates an average AI response from a great one? Often, it’s the prompt.

In Episode 6 of the EdTEC Podcast, Sarah and David explain prompt engineering in simple, practical terms. Discover a four-part formula for better prompts: define the task, provide context, identify your audience, and specify the output.

You’ll also learn why better information can be more important than better wording, when to break complex tasks into steps, and why you shouldn’t automatically accept AI’s first answer.

Whether you use ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini, Claude, or another AI assistant, these techniques can help you get more relevant and useful results.

🎧 Better prompts. Better answers. Better results.

Qu’est-ce qu’un agent IA exactement, et en quoi est-il différent des outils d’IA que vous utilisez déjà?

Dans l’épisode 5 de Tech Simplifiée par EdTEC, nous démystifions les agents IA avec des explications simples et des exemples concrets. Découvrez comment ils peuvent comprendre un objectif, planifier des actions, utiliser des outils et exécuter plusieurs étapes pour vous aider à accomplir votre travail.

Préparation de réunions, service à la clientèle, création de contenu de formation… découvrez pourquoi les agents IA prennent rapidement leur place dans le monde du travail.

Pas de jargon. L’IA, tout simplement.

What exactly is an AI agent and how is it different from the AI tools you already use?

In Episode 5 of Plain Tech from EdTEC, we break down AI agents in simple terms. Discover how they can understand goals, plan actions, use tools, and complete multiple steps to help you get work done.

From preparing meetings to supporting customers and creating learning content, see why AI agents are quickly becoming an important part of the modern workplace.

No jargon. Just AI made simple.

Dans l’épisode 4 de Plain Tech par EdTEC, nous allons dans les coulisses de l’IA pour comprendre ce qui se passe entre votre prompt et la réponse de ChatGPT. 🤖

À l’aide d’analogies simples, nous expliquons les prompts, les algorithmes et les grands modèles de langage (LLM) — et pourquoi un prompt plus clair peut mener à une meilleure réponse.

Pas de jargon. L’IA, simplement expliquée.

In Episode 4 of Plain Tech from EdTEC, we go behind the scenes of AI to explore what happens between your prompt and ChatGPT’s answer.

Using simple, everyday analogies, we explain prompts, algorithms, and Large Language Models (LLMs), and why a clearer prompt can lead to a better answer.

No jargon. Just AI made simple.

Vous utilisez peut-être déjà ChatGPT, Gemini, Copilot ou Claude… mais savez-vous ce qui se cache derrière ces outils? Dans cet épisode, l’équipe d’EdTEC explique simplement ce qu’est un grand modèle de langage (LLM), comment il fonctionne et pourquoi il est au cœur de l’intelligence artificielle d’aujourd’hui. À l’aide d’exemples concrets, nous découvrons comment les LLM génèrent leurs réponses, pourquoi les prompts sont importants et pourquoi il est essentiel de toujours valider les informations fournies par l’IA.

You’ve probably used ChatGPT, Gemini, Copilot, or Claude—but what actually powers these AI tools? In this episode, the EdTEC team explains what Large Language Models (LLMs) are, how they work, and why they’re at the heart of today’s AI revolution. Using simple language and real-world examples, we explore how LLMs generate responses, why prompts matter, and why AI isn’t always right. A perfect episode for anyone who wants to better understand the technology behind modern AI assistants.