En 2023, IBM a défrayé la chronique en supprimant 8 000 postes dans les RH et fonctions support, misant tout sur l’IA pour automatiser jusqu’à 30 % des tâches répétitives. Grâce à son chatbot AskHR, l’entreprise a réussi à automatiser 94 % des demandes RH. Mais moins d’un an plus tard... le nombre total d’employés repart à la hausse. Pourquoi ? Parce que l’IA, si elle supprime des tâches, crée aussi de nouveaux besoins en développement, supervision et déploiement. 🤖💼 🧩 IBM n’est pas seul : Amazon, Accenture, BT… même combat ! Le cas IBM n’est pas une exception, mais un révélateur d’une tendance globale : 📦 Amazon ➡️ A supprimé 27 000 postes entre 2022 et 2023, notamment dans ses équipes RH, Alexa et retail. ➡️ En parallèle, a investi massivement dans le développement d’outils IA générative pour optimiser la chaîne logistique… 👉 …et réembauché des profils tech, IA, cloud et machine learning par milliers en 2024. 🏢 Accenture ➡️ Annonce en 2023 un plan de 19 000 licenciements, tout en allouant 3 milliards de dollars dans l’IA. ➡️ Objectif : réorganiser les services internes et renforcer l’expertise IA de ses équipes. 👉 Depuis, Accenture recrute activement des data scientists, spécialistes en IA appliquée et consultants IA. 📡 BT Group (UK) ➡️ A prévu de réduire ses effectifs de 55 000 à 30 000 d’ici 2030, en partie grâce à l’IA. 👉 Mais signale déjà que des milliers de nouveaux emplois apparaîtront dans la cybersécurité, l’IA éthique et la maintenance algorithmique. 🚀 L’IA ne remplace pas l’humain, elle le redéploie Ce que ces exemples ont en commun ? Une transition brutale, puis une prise de conscience : 👉 Automatiser, c’est bien. Mais sans talents pour piloter l’automatisation, c’est l’impasse. Les entreprises investissent donc : - 💰 Dans la formation des employés actuels. - 🧠 Dans des profils hybrides (tech + soft skills). - 📈 Dans la montée en gamme de leurs recrutements.

How did agentic AI emerge? What problem was it meant to solve? And why is it rapidly replacing classic programmatic control logic, where users had to manually define every step in decision-making? It all started with LLMs in 2022, followed by compound AI systems in 2023—the first to apply system design principles for more dynamic problem-solving. But 2024 marks the official rise of AI agents, pushing AI into a new era of autonomy. This shift isn't just another upgrade—it’s a fundamental leap. With human-in-the-loop reasoning, AI agents are solving super complex problems dynamically, adapting and learning like never before. This is the moment where AI stops being just a tool and starts thinking with us. Curious how it works? Watch the full breakdown in the video! 🎥👇

## 🌟 Introduction Dear members of our AI community, Today, I'm sharing with you a priceless treasure: essential insights from Google's Prompt Engineering training, usually available on Coursera and available for a fee. ## 📘 Background This training, designed by Google's AI experts, is normally an in-depth training of about 10 hours. I used Perplexity to compile and synthesize the key points of this exclusive training. ## 🔑 Key Points ### Why is Prompt Engineering crucial? Prompt Engineering is not just a technical skill, it is an art that allows you to: - Maximize the efficiency of AI models - Obtain more accurate and relevant results - Understand the nuances of communicating with AI ### What you will discover - Advanced strategies for formulating prompts - Techniques to improve the quality of AI responses - Pitfalls to avoid in communicating with AI systems ## 💡 Methodology **Source:** Report compiled by Perplexity **Origin :** Google Prompt Engineering Training **Original duration:** Approximately 10 hours of content ## Conclusion This guide is your passport to mastering the art and science of Prompt Engineering. Every prompt is an opportunity to get the best out of your AI assistant. **To your keyboards, and happy exploring!** 🚀📊 *Stay curious, stay innovative.*