Prototyper une application IA avec Google AI Studio

Vous avez une idée d'application IA, mais pas encore de code ? Google AI Studio est un atelier web gratuit où l'on teste un modèle Gemini en quelques minutes : on écrit une consigne, on règle quelques curseurs, on regarde le résultat, on recommence. Quand le prototype vous convient, un bouton donne le code Python correspondant.

Fil rouge : un assistant de rédaction de fiches produit pour une boutique en ligne. On lui donne une description brute (« Gourde isotherme 500 ml, inox… »), il renvoie un titre, une accroche, une description, des points forts et des mots-clés, au format JSON, prêts à être importés dans un site e-commerce.

Pour qui ?

Toute personne curieuse de l'IA générative : chef de produit, rédacteur, développeur débutant.
Aucun prérequis en IA. Pour les modules 3 et 4, savoir lancer une commande dans un terminal suffit : le code est fourni et expliqué ligne par ligne.

Ce que vous allez construire

flowchart LR
  D["Description brute du produit"] --> S["Prototype dans AI Studio"]
  S -->|"Get code"| P["fiche_produit.py"]
  P --> G["API Gemini (gemini-3.5-flash)"]
  G --> J["Fiche produit en JSON"]
  J --> E["Site e-commerce / tableur"]

Brique	Rôle	Où on la règle
Prompt système	le rôle et les règles de l'assistant	AI Studio, champ « System instructions »
Exemples	montrer une fiche idéale	AI Studio, tours de conversation
Paramètres	dosage de créativité (température, top-p)	AI Studio, panneau « Run settings »
Schéma JSON	forcer un format exploitable	AI Studio, « Structured output »
Script Python	rejouer le prototype sur 1 000 produits	`files/fiche_produit.py`

Prérequis

Un compte Google (personnel ou professionnel) pour ouvrir AI Studio.
Pour le code : Python 3.10 ou plus récent.

Programme

Module	Leçons	Durée indicative
1. Découvrir AI Studio	Créer une clé et un premier prompt ; choisir un modèle	40 min
2. Construire le prototype	Prompt système ; exemples ; température et top-p ; sorties JSON	1h20
3. Du prototype au code	Exporter le code ; limites, quotas et bonnes pratiques	40 min
4. Projet final	L'assistant de fiches produit complet, testé	20 min

Chaque leçon contient un schéma, des quiz corrigés, un exercice avec sa solution, une checklist « Je sais faire » et le résultat réel obtenu lors de nos tests.

En local ou sur Google Cloud ?

	En local (cette formation)	Sur Google Cloud
Accès au modèle	clé d'API créée dans AI Studio	Vertex AI, identité Google Cloud
Coût de départ	niveau gratuit, avec quotas	facturation du projet GCP
Pour aller plus loin	ce cours	Premiers pas avec l'API Gemini en Python, qui montre le passage à Vertex AI en changeant deux variables

Le lab

Le code complet est dans files/ : le script fiche_produit.py, ses tests test_fiche_produit.py (sans clé), un fichier d'exemple produits.txt et un modèle de configuration files/.env.example (valeurs factices, à copier en .env).