Anthropic propose sa propre plateforme de formation gratuite à Claude, hébergée sur Skilljar avec deux niveaux de certification

 

OpenAI, Anthropic, Google : les trois acteurs qui dominent aujourd’hui le marché de l’intelligence artificielle proposent chacun leur propre plateforme de formation, gratuitement et en accès libre. 

La plateforme de formation officielle d’Anthropic, lancée début mars 2026. Hébergée sur Skilljar plutôt que sur un site propre à l’entreprise, elle se distingue des deux précédentes par son ancrage nettement plus technique, centré sur Claude et son écosystème (API, MCP, Claude Code).

Elle est hébergée sur Skilljar, une plateforme de gestion de formation utilisée par de nombreuses entreprises pour diffuser leurs contenus pédagogiques.

Pour suivre un cours, aucun compte Anthropic n’est nécessaire, il vous faudra cependant en ouvrir un sur Skilljar. La distinction entre les deux comptes est explicitement précisée par la société, dans une foire aux questions présente sur chaque page de cours. Skilljar se limite à suivre la progression pédagogique, tandis qu’un compte Anthropic reste nécessaire, mais seulement pour utiliser Claude au quotidien, une fois la formation terminée.

Le catalogue s’adresse à un public plus large que ne le laisse penser l’orientation technique de la plateforme. Aux côtés des cours destinés aux développeurs, on retrouve des parcours pensés pour les enseignants, les étudiants, les associations ou les petites entreprises. Ils sont construits autour d’un même socle pédagogique, un programme baptisé « 4D » (Délégation, Description, Discernement et Diligence, soit Delegation, Description, Discernment, Diligence en anglais), conçu avec des enseignants chercheurs universitaires.

Des cours sans prérequis pour découvrir Claude

Le cours « Claude 101 » vous initie à l’usage quotidien de Claude, sans aucun prérequis. Les déclinaisons du programme 4D suivent la même logique : elles sont accessibles à toutes celles et ceux qui ont simplement accès à un outil d’IA conversationnelle. Du côté des agents, le cours « Introduction to Claude Cowork » applique le même principe. Vous prenez en main Claude Cowork, l’outil qui permet à Claude de travailler directement sur vos fichiers et dossiers, à partir de tâches concrètes et sans écrire une ligne de code.

Des cours pour les développeurs débutants ou confirmés

Le cours « Claude Platform 101 », qui comporte 14 leçons, s’adresse aux développeurs qui ont déjà utilisé Claude dans une conversation, sans encore l’avoir intégré au sein d’une application. Il commence par les bases : la notion de requête, la boucle agentique et la gestion du contexte. Le cours « Building with the Claude API » vise quant à lui un public déjà confirmé, à l’aise avec Python, pour approfondir ses connaissances sur l’évaluation de prompts, la recherche augmentée ou encore la construction d’agents. Cette distinction par niveau ne se retrouve pas chez OpenAI Academy, par exemple, dont les trois cours proposés suivent un seul parcours linéaire.

Des cours plus techniques pour aller plus loin avec Claude

Une fois les bases posées, d’autres cours permettent de creuser un point précis de l’écosystème Claude. Claude Code, qui est l’outil d’Anthropic pour le codage assisté par IA, dispose de son propre cours d’initiation (12 leçons, environ une heure et demie de vidéo), ainsi que d’un second plus avancé, centré sur son intégration dans un flux de travail existant. Parmi les autres cours proposés dans le catalogue d’Anthropic Academy, on retrouve le Model Context Protocol également traité en deux parties, avec une introduction à la construction de serveurs et clients, puis un volet consacré à des sujets plus poussés, comme le « sampling » ou la gestion de la mémoire.

Le certificat de complétion, gratuit et permanent

Chaque cours débloque un certificat de complétion, une fois le quiz final réussi. Nous l’avons vérifié en obtenant le nôtre sur « Claude 101 » : le certificat s’affiche immédiatement sur la page de profil, avec un lien de vérification et un bouton de téléchargement au format PDF (voir captures ci-dessous). Le nom de l’apprenant, le cours suivi et la date de complétion y figurent, sans mention d’expiration. La page de profil confirme qu’aucune date n’est prévue pour ce type de certificat, contrairement à la certification payante (voir plus bas).

À noter que le partage de votre certificat de complétion vers LinkedIn est possible, mais pas directement depuis la page du certificat. Le bouton se trouve en effet sur la page de votre profil, juste à côté du lien « View certificate ». Une différence de parcours avec OpenAI Academy et Google Skills, qui intègrent ce bouton sur le certificat lui-même.

Anthropic Academy : les points forts et les limites de la plateforme

Sur le contenu, Anthropic Academy tient la comparaison avec ses deux concurrentes. Le catalogue a doublé de volume depuis son lancement. Avec « Claude Platform 101 » et « Building with the Claude API », le choix d’un cours se fait selon son niveau plutôt que sur un parcours dédié uniquement aux développeurs. Le programme 4D élargit la plateforme bien au-delà des seuls profils techniques. Le suivi de progression, sobre et sans badge ni mécanique de jeu, est concentré sur le contenu pédagogique lui-même.

Deux limites ressortent nettement une fois la plateforme testée de l’intérieur. Tous les cours sont proposés en anglais, y compris les vidéos. La seule certification qui a une vraie valeur de reconnaissance technique, le Claude Certified Architect, reste hors d’atteinte pour un professionnel travaillant en tant qu’indépendant ou dans une structure qui n’a pas rejoint le Claude Partner Network.

Après OpenAI Academy et Google Skills, Anthropic Academy partage un constat commun aux trois plateformes : des ressources gratuites et sérieuses, mais pensées avant tout pour un marché anglophone. Chacune garde malgré tout sa propre singularité. Google Skills est la seule des trois plateformes d’apprentissage à proposer un parcours francophone complet. OpenAI Academy mise sur des communautés et des événements en direct, absents des deux autres plateformes. Pour sa part, la maison-mère de Claude va le plus loin sur le plan technique, mais c’est aussi celle qui verrouille le plus l’accès à sa certification la plus poussée.

Référence

https://www.anthropic.com/learn

https://www.blogdumoderateur.com/anthropic-academy-comment-se-former-gratuitement-ia-claude/

Mistral se lance à l’IA physique (apprentissage déplacement robots): Robostral Navigate

Une vidéo publiée sur Youtube montre en outre un robot alimenté par le modèle en action.
À partir d'instructions, on le voit se déplacer dans un bureau,
éviter des obstacles et accomplir des tâches.

 Le modèle d'IA de Mistral est conçu pour permettre aux robots de se déplacer en totale autonomie dans des environnements complexes comme les bureaux ou les espaces extérieurs.

Le modèle comprend des informations captées via les images d'une caméra intégrée au robot et des instructions en "langage naturel", a-t-elle précisé. "Il suffit de donner une seule instruction à Robostral Navigate pour qu'il réalise l'intégralité de la tâche de manière autonome, se déplaçant dans un environnement dynamique peuplé de personnes et d'obstacles qu'il n'avait jamais rencontrés auparavant, tout en étant capable de s'adapter à n'importe quel environnement".

Robostral Navigate permet à une machine de réaliser ces mouvements et actions en prédisant la prochaine destination de celle-ci. Pour cela, il utilise la technique du "pointage". Autrement dit, il déduit les coordonnées de l'emplacement cible dans le champ de vision actuel de la caméra du robot et l'orientation souhaitée à l'arrivée.

Le problème avec cette méthode, c'est qu'elle ne permet pas de gérer les cas où l'emplacement cible est en dehors du champ de vision actuel. Le modèle de Mistral a alors recours à des déplacements définis dans le repère local de coordonnées du robot, comme "avancer de 2 mètres, se déplacer de 1,5 mètre vers la gauche et tourner de 25 degrés vers la gauche".

L'entreprise assure que Robostral Navigate peut fonctionner avec des robots munis de roues, de pattes ou volants, quelle que soit leur taille.

Référence

https://www.bfmtv.com/tech/intelligence-artificielle/mistral-se-lance-a-l-assaut-de-l-ia-physique-avec-un-premier-modele-capable-d-aider-des-robots-roulants-marchants-ou-volants-a-naviguer-dans-des-environnements-complexes_AD-202607080834.html

Scopus AI (Elsevier) fait toujours référence aux sources qu’elle a utilisées

 Scopus AI : Contenu de confiance. Propulsé par une IA responsable.

Scopus AI est un outil de recherche intuitif et intelligent alimenté par l’IA générative (GenAI) qui améliore votre compréhension et enrichit vos informations avec une rapidité et une clarté sans précédent. Construit en étroite collaboration avec la communauté universitaire, il s’agit d’une solution entièrement réalisée par abonnement qui vous sert de guide de confiance à travers la vaste étendue de connaissances humaines que l’on trouve sur Scopus, la plus grande base de données multidisciplinaire et fiable de résumés et de citations au monde.

La fonctionnalité Experts thématiques s’appuie sur les 19,6+ millions de profils d’auteurs de Scopus pour trouver les meilleurs chercheurs liés à votre requête et générer un résumé de leurs travaux et contributions.

Obtenez des réponses pertinentes basées sur des connaissances récentes et fiables

Neutre en matière de sources, Scopus abrite 27 800+ revues à comité de lecture et 330 000+ livres - tous méticuleusement examinés et sélectionnés par un comité d’experts indépendants. 

Scopus AI s’appuie exclusivement sur les métadonnées et les résumés des documents de Scopus publiés depuis 2003, identifiant le contenu le plus pertinent des 7 000+ éditeurs figurant dans la base de données. La base de connaissances est mise à jour quotidiennement, ce qui garantit que les réponses sont toujours basées sur les informations les plus récentes. 

En quoi Scopus AI diffère-t-il des autres outils en ligne GenAI ?

Les capacités des grands modèles de langage (LLM) utilisés dans les outils GenAI ont attiré l’attention du monde entier. Cependant, ils présentent également des lacunes, notamment un manque de transparence et des hallucinations, qui peuvent saper la confiance dans les informations qu’ils fournissent. 

Scopus AI minimise les hallucinations et les biais en utilisant uniquement du contenu Scopus de haute qualité identifié par notre recherche vectorielle sophistiquée. 

Scopus AI montre son fonctionnement avec des références claires aux documents qu’elle utilise pour générer sa réponse. Il vous indique également à quel point il est sûr que la réponse correspond à votre requête. 

Scopus AI a été conçu pour éviter la rétention inutile de données. La politique de confidentialité d’Elsevier explique comment tous nos produits collectent, utilisent et partagent vos informations personnelles. 

Le contenu sur lequel Scopus AI s’appuie est examiné par des pairs et a été rigoureusement examiné et sélectionné pour être inclus dans Scopus par le comité consultatif et de sélection de contenu indépendant. 

Scopus AI a été développé et testé en étroite collaboration avec la communauté universitaire pour s’assurer qu’il répond aux besoins et préoccupations clés. Nous continuons à travailler avec les chercheurs pour améliorer l’outil. 

Scopus AI va au-delà d’une simple réponse sommaire pour offrir des fonctionnalités uniques qui vous permettent de continuer à explorer et à apprendre. 

Référence

https://www.elsevier.com/fr-fr/products/scopus/scopus-ai

les formations IA gratuites de qualité avec certification: Google Skills

 Pendant des années, Google a multiplié ses ressources pédagogiques sans jamais les regrouper.

Google Cloud Skills Boost pour les contenus techniques cloud, Grow with Google pour les compétences numériques générales, Google for Education pour les enseignants, Google DeepMind pour les contenus orientés recherche. Chaque division avait sa propre plateforme.

En lançant Google Skills fin 2025, elle a souhaité mettre fin à cet éparpillement. La plateforme centralise l’ensemble de ces contenus sous une seule adresse, avec au programme plus de 3 000 cours, des laboratoires pratiques, ainsi que des parcours de certification. 

Google et Coursera entretiennent un partenariat officiel depuis 2020. Google Skills centralise les contenus techniques orientés cloud et développeurs, tandis que les formations grand public, dont les cours IA présentés ici, sont hébergées sur Coursera, qui gère l’inscription, la progression et délivre des certificats.

Ici on se concentre sur les formations IA qui sont sur deux possibilités: pour tous et pour des non-débutants à divers niveaux.

Pour les profils débutants (et non techniques)

« Les fondamentaux de l’intelligence artificielle » proposé en accès libre par Google Career Certificates via la plateforme Coursera. En moins de dix heures, ce parcours de cinq cours couvre les bases de l’IA, du prompting à l’utilisation responsable, avec un certificat délivré par Google à la clé.

Ce programme  s’adresse aux personnes de tous métiers et secteurs qui souhaitent acquérir, à leur rythme, des compétences essentielles en IA afin d’améliorer leur productivité. 

AI Boost Bites

Google Skills propose également une série de 57 formats courts appelée AI Boost Bites, accessible directement depuis le catalogue de la plateforme (onglet Collection > AI Boost Bites). 

Chaque module correspond à une vidéo de dix minutes centrée sur un cas d’usage concret : gérer sa boîte mail avec Gemini, convertir une image en tableau Google Sheets, utiliser NotebookLM comme assistant de recherche, ou encore maîtriser les bases du prompting dans Google Workspace. Bon à savoir : chaque vidéo est accompagnée d’un exercice pratique à réaliser immédiatement.

Ces modules, qui sont accessibles gratuitement depuis Google Skills, s’adressent à celles et ceux qui veulent progresser rapidement sur un point précis sans s’engager dans un parcours complet. On y trouve également des parcours thématiques, accessibles depuis l’onglet Parcours disponible dans le menu, avec deux catégories directement liées à l’IA : IA/ML et Agents.

Google AI Professional Certificate

Le Google AI Professional Certificate, lancé en février 2026, s’adresse aux professionnels qui souhaitent aller au-delà des fondamentaux. Structuré en sept cours pour une durée totale d’environ huit heures, il couvre l’IA appliquée à six domaines concrets : trouver des idées et planifier, faire des recherches et trouver des informations, communiquer et rédiger, créer du contenu, analyser des données et créer des applications, en concevant un outil personnalisé sans écrire une seule ligne de code (vibe coding). 

Le programme inclut plus de 20 activités pratiques, avec à la clé un portfolio de productions réutilisables en contexte professionnel. Il est possible de ne suivre que les cours les plus adaptés à son poste, sans avoir à compléter l’intégralité du programme.

Accès et disponibilité du certificat Google AI Professional

Ce certificat, qui permet de développer votre maîtrise de l’IA, est accessible de deux façons : via l’abonnement Career Certificates sur Google Skills (à 49 dollars par mois, ou 349 dollars par an), ou via Coursera. Le cours est enseigné en anglais, mais une traduction automatique en français est disponible après inscription, via le menu des langues de la plateforme. Google propose également un essai de trois mois sans frais à Google AI Pro en complément du certificat, sous conditions et jusqu’au 1er janvier 2027.

certification proposée par Google Skills 

 le Google AI Professional Certificate. Comme vu précédemment, il est conçu par des experts de Google et validé par un ensemble d’employeurs partenaires. L’avantage : il permet de faire reconnaître ses compétences en IA auprès des recruteurs, avec un certificat partageable sur LinkedIn accompagné d’un lien de vérification.

Et les autres comme OpenAI Academy?

Google Skills se distingue d’OpenAI Academy par son système de certifications et l’ampleur de son catalogue. 

Référence

https://grow.google/intl/fr_fr/google-career-certificates/ai-professional/

https://www.blogdumoderateur.com/google-skills-comment-se-former-gratuitement-ia-cours-officiels-google/

L’IA est-elle en train de tuer la recherche par le moteur Google ?

 L’étude publiée le 2 juillet 2026 par Fractl et Search Engine Land, basée sur 1 010 848 mots clés qui représentent 35,4 milliards de recherches par mois quantifie cette baisse.

Les internautes continuent de chercher, mais ils n’exploitent plus les mêmes mots. Tous les secteurs ne trinquent pas de la même manière. La FinTech perd 37,7 % de son volume, c’est sans doute le pire score de l’étude. Le lifestyle s’en sort avec 15,2 % de recul.

L’étude inclut un sondage auprès de 1 004 consommateurs américains. 70 % déclarent utiliser davantage l’IA qu’avant. Par contre, 17 % affirment moins recourir à la recherche classique. On apprend que 18 % des sondés ont acheté un produit recommandé par un chatbot sans jamais vérifier par une recherche séparée.

Référence

https://searchengineland.com/what-1-million-keywords-reveal-about-ais-impact-on-search-481474

https://siecledigital.fr/2026/07/03/lia-est-elle-vraiment-en-train-de-tuer-google-cette-etude-repond-enfin/

Même en mode local, les LLM dont on ne connait pas les données d'entrainement restent dangereux. Cas du modèle Qwen chinois arrête par un ministère.

 

La direction générale du Trésor a arrêté le 23 juin 2026 l’expérimentation du modèle Qwen d’Alibaba, déployé depuis début juin auprès d’une centaine d’agents, après que plusieurs utilisateurs ont signalé des réponses jugées orientées sur des sujets liés à la Chine. Un modèle de Mistral AI l’a remplacé le lendemain.

L’outil s’appelait HéphAIstos. Depuis le début du mois de juin, près d’une centaine des 1 300 agents de la direction générale du Trésor le testaient au quotidien : un agent conversationnel pour assister les hauts fonctionnaires dans leurs tâches, y compris sur des données confidentielles, et une application interne de transcription multilingue. Sous le capot, le modèle Qwen, développé par le géant chinois du commerce en ligne Alibaba.

Bercy a indiqué que HéphAIstos fonctionnait en mode déconnecté, sans accès à Internet ni porte dérobée identifiée. Aucune transmission de données vers l’extérieur n’a donc été détectée pendant les trois semaines de test. Mais la déconnexion réseau ne suffit pas à effacer les biais intégrés lors de l’entraînement du modèle.

Plusieurs tests indépendants conduits par des médias techniques ont par ailleurs établi que Qwen qualifie Taïwan d’« élément inaliénable de la Chine » et déclenche une erreur de sécurité lorsque des utilisateurs l’interrogent sur les événements de la place Tiananmen du 3 juin 1989.

Les travaux menés par l’Australian Strategic Policy Institute (ASPI) sur les modèles chinois avaient déjà évoqué ce phénomène en décembre dernier : Qwen y affichait les divergences de réponse les plus prononcées entre les versions chinoise et anglaise du modèle, en particulier sur des sujets liés au génocide ouïghour ou à l’indépendance du Tibet.

https://www.briefia.fr/article/bercy-interrompt-le-test-de-l-ia-qwen-d-alibaba-pour-biais-pro-chine

Intérêt de Studio de Mistral. Mi juin 2026 Mistral et l'arrivée de Brian Hall comme CMO de Mistral (directeur marketing). Pourquoi? Pas le course à la création du modèle le plus gigantesque et le plus polyvalent?

 

Biran Hall, un cadre de longue date chez Microsoft a dirigé le marketing produit chez Google Cloud.

Sur linkedin: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7472694983636971520/

Hello from Paris! I have personal news to share, that I am now CMO of Mistral. I think this could be the most interesting marketing job in the world. 

The next five years will be the most interesting ever in tech. We’ve seen AI become more mainstream and clearly impact how we code, compute, and organize. There’s tons more to come for roles, industries, sciences, and education. 

So I now get to be somewhere that’s 

- at the bleeding (learning) edge of AI tech, 

- taking a different approach from the other major players (OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Microsoft, Amazon, Chinese open source et al) by prioritizing AI for mission critical environments that need the confidence and self-control to bet for the long term (with open weights and real sovereign capabilities), 

- and do it while taking a part-time adventure in Paris while learning from the non-US-first perspective.  ooh la la!

I particularly love that the open weights philosophy and approach lets me learn and discover with the research, science, and developer communities.

I do have to thank Anthropic and the US government for laying out why Mistral is in such an interesting position too! You can see a little bit about how Mistral is approaching this for customers differently here on twitter/X: https://lnkd.in/g-3zZnuV

Thanks to everyone who has given me great ideas and opportunities as I’ve figured out what was next. Thanks to Arthur Mensch, Guillaume Lample, Timothee Lacroix, and the team at Mistral for the opportunity. I am very excited about this one! (well, other than learning how to use a mac for the first time since college, but we’ll see if I have more info on that one later. For now I have my personal Surface as wingman.)

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Son arrivée a suscité de la curiosité, car Mistral ne domine pas les discussions des développeurs aux États-Unis et ne dispose pas des mêmes budgets informatiques apparemment illimités qu’Anthropic ou OpenAI. Si le marché de l’IA n’était qu’une course à la création du modèle le plus gigantesque et le plus polyvalent, Mistral ne serait pas l’entreprise sur laquelle parier. 

La question la plus intéressante est de savoir quand le marché de l’IA d’entreprise reviendra à la normale et exigera que l’IA offre la même sécurité, la même prévisibilité et le même contrôle que ceux auxquels nous sommes habitués avec d’autres investissements informatiques. C’est là que Mistral a un véritable atout. Comme le note Brian Hall, l’approche de Mistral consiste à « donner la priorité à l’IA pour les environnements critiques qui ont besoin de la confiance et de l’autonomie nécessaires pour s’engager sur le long terme (avec des modèles ouverts et de véritables capacités souveraines) ». 

Mistral présente Studio pour la création et l’exécution d’applications d’IA, Forge pour l’entraînement et l’alignement de modèles personnalisés, Vibe pour le travail agentique, Vibe for Code pour les workflows de codage, et Compute pour l’infrastructure d’entraînement et d’inférence. L’entreprise évoque l’observabilité, les évaluations, les garde-fous, la portabilité des déploiements et l’exécution de l’IA en production « de l'edge au cloud ». En d’autres termes, elle ressemble moins à une entreprise spécialisée dans les chatbots qu’à une entreprise d’infrastructure. 

Ce positionnement devient plus clair lorsque l'on examine de plus près les noms des produits. Mistral AI Studio comprend un registre IA qui sert de système d’enregistrement pour les agents, les modèles, les ensembles de données, les évaluateurs, les outils et les workflows. Il assure le suivi de la traçabilité, de la propriété et des versions. Il applique des contrôles d’accès et des étapes de validation avant le déploiement.

 Il s’agit là d’une infrastructure de gouvernance « ennuyeuse » (et « ennuyeuse » est un terme positif dans l’informatique d’entreprise, comme je l’ai déjà écrit). 

Forge est peut-être encore plus important. Mistral le décrit comme un moyen pour les entreprises d’entraîner des modèles de pointe sur leurs propres données propriétaires. Plutôt que de s’entraîner sur des informations protégées par des droits d’auteur appartenant à des tiers et éparpillées sur le Web ou sur une montagne de publications Reddit, Forge va bien au-delà de la génération augmentée par la recherche (RAG) : il ne se contente pas de « lire » des documents, informations, etc. propriétaires, mais offre en quelque sorte à l’entreprise son propre OpenAI privé. 

Référence

https://www.lemondeinformatique.fr/actualites/lire-l-architecture-it-maillon-faible-du-deploiement-d-agents-ia-100534.html