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Ce parcours en « Ingénierie de Prompt » pose les bases nécessaires pour comprendre comment communiquer efficacement avec les systèmes d’IA générative.
L’ingénierie de prompt ( prompt engineering ) est bien plus que la simple rédaction d’instructions : il s’agit de libérer tout le potentiel de l’IA en la guidant via des entrées claires, contextuelles et créatives.
Grâce à des leçons interactives et des exercices pratiques, les participants apprendront à concevoir des prompts efficaces, exploreront différents styles de prompting et comprendront comment les modèles d’IA générative « texte-vers-texte » ( Text-to-Text ), comme ChatGPT, Claude ou Gemini réagissent aux demandes. Que l’objectif soit d’augmenter la productivité, de soutenir la prise de décision ou de stimuler la créativité, l’ingénierie de prompt constitue une compétence essentielle à l’ère de l’IA.
Durée : Formation de deux jours ( 14h )
Prérequis : Aucun
Format : En Présentiel ou Distanciel
PROGRAMME PÉDAGOGIQUE ( 2 JOURS )
LEÇON 1 / JOUR 1 ( 3h30 ) – Introduction à l’Ingénierie de Prompt
Définition du prompt et de son fonctionnement.
L’ingénierie de prompt en tant que compétence critique.
Cas d’usage clés et applications concrètes.
Techniques et bonnes pratiques pour la rédaction de prompts efficaces.
Aperçu des systèmes d’IA générative texte-vers-texte.
Approche du prompting : contexte et créativité.
Démonstration pratique sur ChatGPT.
Impact de l’ingénierie de prompt sur le quotidien professionnel.
LEÇON 2 / JOUR 1 ( 3h30 ) – Approfondissement : IA Générative et Productivité
Explication du fonctionnement de l’IA générative texte-vers-texte.
Importance du contexte dans la rédaction des prompts.
Utilsation du prompting pour améliorer la productivité et la valeur professionnelle.
Utilisation efficace de quatre styles de prompting différents.
Atelier : écrire, réviser et comparer des prompts pour optimiser les résultats.
LEÇON 3 / JOUR 2 ( 7h00 ) – Le Prompting de Contrôle et de Qualité des Résultats
Ajustement du ton et de la personnalité du contenu généré.
Techniques de contrôle du format, de la structure et de la longueur des réponses.
Instructions spécifiques : demander à l’IA de citer, paraphraser ou résumer un texte.
Stratégies d’évaluation et d’amélioration de la qualité des réponses.
Détection et réduction des hallucinations ( contenus inventés par l’IA ).
Mise en pratique : Exercices, Quiz et Challenges.
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– Les Bases du GenAI
– Intro au Machine Learning
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– Formation SQL ( Débutant/avancée )
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IA POUR BUSINESS
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