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JEV : gagnez du temps sur vos audits SEO et concentrez-vous sur ce qui rapporte vraiment

Ce que vous allez apprendre :

  • Comprendre le fonctionnement de JEV et des modèles System One
  • Utiliser Noul, Choice et Score pour analyser et prioriser des données
  • Exploiter JEV sur un cas pratique SEO
  • Intégrer l’API JEV dans une application avec l’aide de l’IA
Niveau
Niveau Opérationnel
Durée
Durée 1h12
Contenu
Contenu 4 vidéos

Qu'est-ce que cette formation a de plus que les autres ?

  • Une approche concrète pour comprendre JEV
  • Un cas pratique directement appliqué au SEO
  • Une méthode pour analyser, classer et prioriser des données
  • Une application créée avec l’aide d’un assistant IA
  • Une méthode réutilisable sur d’autres projets et workflows
Nicolas Duval
Développeur full stack Voir la page Formateur

Nicolas Duval est développeur full stack, consultant en architecture système et consultant SEO. Il a également été directeur informatique pendant près de 15 ans puis CEO d’une agence web. Dans cette formation, il partage son expérience de l’IA appliquée en montrant comment comprendre JEV et l’intégrer concrètement dans une application.

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JEV : gagnez du temps sur vos audits SEO et concentrez-vous sur ce qui rapporte vraiment
89,00€
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Disponible immédiatement
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INCLUS AVEC VOTRE FORMATION
LearnyClub Members Only
Chaque formation donne accès au club privé.

👤 Public concerné

Professionnels souhaitant comprendre JEV et l’utiliser pour analyser, classer et prioriser des données. Idéal pour les consultants SEO, éditeurs de sites, webmasters, entrepreneurs, chefs de projet digital, product managers, consultants en intelligence artificielle, responsables innovation et développeurs.

📝 Pré-requis

Aucune connaissance préalable de JEV, de son API ou de la programmation n’est nécessaire. Il faut disposer d’un compte TypeSafe avec une clé API et d’un assistant IA de code comme Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, Windsurf, Replit ou Bolt.new. Certains outils ou appels API peuvent nécessiter un abonnement ou des crédits payants.

Thématiques abordées

Intelligence artificielle Audit de Site Web Stratégie Digitale SEO et Référencement naturel Automatisation

Programme

Découvrez en quelques minutes ce qui différencie JEV des IA génératives classiques et pourquoi ce modèle est particulièrement adapté aux tâches de classement, de scoring et de priorisation. Vous comprendrez le principe général de JEV et les types de décisions qu’il peut aider à structurer avant d’entrer dans le détail de la formation.
Découvrez le fonctionnement de JEV et des modèles System One, leur différence avec les LLM génératifs et la manière dont ils produisent des réponses structurées. Vous apprendrez à comprendre le rôle du state, à formuler des questions adaptées et à utiliser Noul, Choice et Score pour analyser, classer et prioriser des informations.
pprenez à mettre JEV en pratique en construisant une application d’analyse de mots-clés SEO à partir de données issues notamment de Google Search Console, Keyword Planner et DataForSEO. Vous apprendrez à analyser la pertinence d’une requête, identifier son intention de recherche, évaluer la couverture d’une page et exploiter ces résultats pour établir des priorités SEO.
Découvrez comment fonctionne l’API JEV et comment l’intégrer dans une application afin d’exploiter automatiquement les réponses du modèle. Vous apprendrez à comprendre la logique des appels API, transmettre les informations nécessaires à JEV et récupérer des résultats structurés utilisables dans vos propres applications, automatisations ou workflows.

Métiers visés

Webmaster et métiers de l'internet Consultant SEO / Référenceur Web Consultant IA Générative & Automatisation Chef de Projet Digital Développeur / Développeuse web

Bonus formation

  • Code source du cas pratique
  • JEV expliqué en 90 secondes
  • L'API de JEV expliquée en vidéo
  • Support pédagogique PDF de 33 pages

Pour aller plus loin et reproduire le cas pratique, la formation comprend plusieurs ressources complémentaires : le code source de l’application, deux vidéos courtes pour comprendre JEV et son API, ainsi qu’un support pédagogique complet de 33 pages.

Formateur(s)

Nicolas Duval
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Ce que les apprenants en ont pensés

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Questions fréquentes

Jev est un modèle d’IA qui prend des décisions au lieu de rédiger du texte. Vous lui donnez un contexte et des questions dont les réponses possibles sont définies à l’avance. Il répond à toutes ces questions en un seul passage et renvoie des valeurs structurées avec des probabilités, que votre code peut utiliser directement. Il sert à classer un ticket, router une demande, noter un contenu ou vérifier une règle, c’est-à-dire aux décisions répétitives qu’on confiait jusqu’ici à un LLM, en plus lent et plus cher.
Non. ChatGPT ou Claude produisent du texte mot après mot. Jev, lui, choisit une valeur dans un ensemble de réponses que vous avez défini. Il ne peut ni rédiger une réponse, ni résumer, ni expliquer sa décision. Les deux sont donc complémentaires : le LLM rédige le contenu, Jev tranche les décisions autour (quelle catégorie, quelle priorité, valider ou non).
Jev ne peut pas inventer une réponse hors du cadre que vous lui donnez. Si vous proposez trois options, il en choisira une des trois. En revanche, il peut se tromper : il peut sélectionner une option valide mais incorrecte. C’est pour ça que la formation insiste sur les seuils de confiance. Une décision très sûre peut être automatisée, une décision incertaine doit être renvoyée vers un humain ou un LLM.
Ce sont les trois types de questions qu’on peut poser à Jev : Choice choisit une option dans une liste, par exemple l’intention de recherche d’un mot-clé. Score place un élément sur une échelle, par exemple la pertinence d’une page pour une requête. Noul donne la probabilité qu’une affirmation soit vraie, par exemple « cette page répond-elle à la requête ? ».
Jev est facturé 0,042 $ par million de tokens en entrée, et la sortie est gratuite, ce qui le rend adapté au traitement de gros volumes de données. L’accès est ouvert à tous depuis le 20 septembre 2026, sans liste d’attente. La console TypeSafe propose un Playground pour tester sans code. La clé se crée ensuite dans l’onglet API Keys. La formation vous guide pas à pas, de la création de la clé au premier appel.
Non. La formation s’adresse aux consultants SEO, entrepreneurs, chefs de projet et développeurs. Le code de l’application est généré et modifié avec un assistant IA de code, à partir de vos instructions. Votre rôle est de savoir quoi demander : quelles questions poser à Jev, quelles réponses autoriser, quels seuils fixer. Vous apprenez aussi à lire un appel API et à tester l’application, pour comprendre ce qui se passe sans tout écrire vous-même.
Il existe deux voies principales : l’API et le SDK de TypeSafe, ou le Vercel AI SDK. Vercel publie un guide qui part d’un projet Next.js avec App Router et appelle Jev via son AI Gateway sous l’identifiant typesafe-ai/jev. Dans la formation, vous créez l’application avec un assistant IA de code, vous la connectez à l’API Jev, puis vous utilisez les réponses structurées directement dans l’interface et la logique de l’application.
Oui, c’est le cas pratique de la formation. Les données viennent de Google Search Console, Keyword Planner et DataForSEO. Jev qualifie ensuite chaque requête : pertinence pour votre activité, intention de recherche, couverture par une page existante. Une bonne pratique est de laisser les calculs (volumes, positions, seuils) au code, car Jev lit uniquement du texte et gère mieux les mots que les nombres. Vous combinez ensuite ses jugements avec vos métriques pour construire des règles de priorisation.
Jev ne rédige pas de contenu, ne raisonne pas sur des problèmes en plusieurs étapes et ne fait pas de calculs fiables. Sa précision baisse aussi quand le contexte contient beaucoup d’informations sans rapport avec la décision. Il faut donc découper une décision complexe en questions simples et ne transmettre que les données utiles. Enfin, les performances annoncées viennent surtout de TypeSafe : la formation vous apprend à tester Jev sur vos propres données avant de lui confier un workflow.
La première partie pose les bases : ce qu’est un modèle System One, la différence avec un LLM, les questions typées, les probabilités et les seuils de confiance. La deuxième est pratique : vous créez une application Next.js avec un assistant IA, vous intégrez l’API Jev, puis vous l’appliquez à un vrai cas SEO (qualification de mots-clés, intention de recherche, couverture des pages, priorisation). À la fin, vous savez repérer dans vos propres workflows les décisions qu’un modèle comme Jev peut automatiser.

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Formation Jev : automatisez vos décisions SEO avec le modèle System One de TypeSafe AI

Jev, le nouveau modèle de TypeSafe AI, ne rédige pas de texte : il prend des décisions. Classer un mot-clé, noter la pertinence d’une page, vérifier qu’un contenu répond à une requête… Il renvoie une réponse structurée et une probabilité en quelques centaines de millisecondes. Cette formation vous apprend à l’utiliser concrètement, même sans être développeur.

Pourquoi se former à Jev maintenant ?

Les LLM comme ChatGPT ou Claude excellent pour rédiger et raisonner. En revanche, ils sont lents et coûteux pour les milliers de petites décisions répétitives d’un projet SEO. Jev occupe exactement ce terrain. Le savoir l’intégrer dans vos outils, c’est prendre une longueur d’avance au moment où le sujet explose.

Ce que vous allez apprendre

Comprendre

  • Ce qu’est un modèle System One et ce qui le distingue d’un LLM.
  • Le fonctionnement de Jev : questions typées, réponses structurées, probabilités calibrées.
  • Les trois primitives : Choice pour choisir une option, Score pour noter sur une échelle, Noul pour estimer si une affirmation est vraie.
  • Fixer des seuils de confiance : quand automatiser, quand faire vérifier.
  • Les limites de Jev et les cas où un LLM reste préférable.

Pratiquer

  • Créer une application Next.js avec l’aide d’un assistant IA de code.
  • Obtenir une clé API Jev et intégrer l’API dans l’application.
  • Cas pratique SEO à partir de Google Search Console, Keyword Planner et DataForSEO : intention de recherche, pertinence des mots-clés, couverture des pages.
  • Construire des règles de priorisation qui combinent les jugements de Jev et vos métriques SEO.

À qui s’adresse cette formation ?

Consultants SEO, entrepreneurs, chefs de projet et développeurs qui veulent automatiser des décisions métier : classification, scoring, routage ou vérification. Aucune expérience de Jev ni de la programmation n’est requise. L’assistant IA génère le code, et vous apprenez à le piloter, le tester et comprendre chaque appel API.

À l’issue de la formation

Vous disposez d’une application fonctionnelle qui qualifie et priorise vos mots-clés. Vous savez aussi repérer, dans vos propres workflows, les décisions qu’un modèle comme Jev peut prendre à votre place.