Formation prompt engineer

Leçon 1 • Terminologie clé et modèles mentaux

Définit le vocabulaire essentiel — température, top-p, fenêtre de contexte, hallucination — utilisé tout au long du cours. Fournit un langage commun pour une analyse précise des prompts.

Leçon 2 • Le rôle des prompts dans la sortie du modèle

Explique comment le texte d'entrée façonne les réponses du modèle à travers le contexte, le cadrage et la clarté des instructions. Relie directement la structure du prompt à la qualité de la sortie.

Leçon 3 • L'ingénierie des prompts en tant que discipline

Positionne l'ingénierie des prompts dans les workflows d'IA et les rôles professionnels. Les étudiants comprennent la portée, les limites et la nature itérative du métier.

Leçon 1 • Techniques de spécification de la sortie

Couvre les directives de format, les contraintes de longueur et les modèles structurels pour contrôler la forme de la sortie du modèle. Garantit que les sorties sont immédiatement utilisables dans les workflows en aval.

Leçon 2 • Composants essentiels d'un prompt

Décompose l'instruction, le contexte, les données d'entrée et l'indicateur de sortie comme les quatre principaux éléments de base. Enseigne comment chaque composant contribue à la précision de la réponse.

Leçon 3 • Rédiger des instructions claires

Se concentre sur le choix du verbe, la définition du périmètre et la spécification des contraintes dans le composant instruction. Réduit directement l'ambiguïté et les réponses hors cible.

Leçon 4 • Diagnostiquer les prompts faibles

Introduit une liste de contrôle systématique pour identifier les éléments de prompt vagues, contradictoires ou incomplets. Construit l'habitude de diagnostic essentielle à l'amélioration itérative.

Leçon 1 • Prompting par chaîne de pensée (Chain-of-Thought)

Introduit le déclenchement du raisonnement étape par étape pour améliorer la précision sur des tâches complexes. Relie la transparence du raisonnement à la détection d'erreurs et à la fiabilité de la sortie.

Leçon 2 • Sélection de la technique appropriée

Fournit un cadre de décision pour faire correspondre la technique de prompting au type de tâche, à la complexité et aux contraintes de ressources. Synthétise la section en jugement appliqué.

Leçon 3 • Prompting Zero-Shot

Enseigne comment obtenir des réponses précises sans exemples en maximisant la précision des instructions. Établit la technique de base à partir de laquelle toutes les autres méthodes se construisent.

Leçon 4 • Instruction Tuning et Chaînage de Prompts

Enseigne comment séquencer plusieurs prompts pour gérer des tâches trop complexes pour un seul appel. Construit une pensée de pipeline essentielle pour les applications avancées.

Leçon 1 • Auto-Critique et Raffinement Itératif

Enseigne des prompts qui demandent au modèle de réviser et d'améliorer sa propre sortie. Construit un mécanisme de qualité en boucle fermée au sein d'une session à un ou plusieurs tours.

Leçon 2 • Auto-Cohérence et Vote Majoritaire

Couvre la génération de multiples réponses indépendantes et leur agrégation pour une plus grande précision. Relie l'échantillonnage statistique à l'amélioration de la fiabilité dans les tâches à enjeux élevés.

Leçon 3 • Gestion de l'Ambiguïté et des Cas Limites

Équipe les étudiants pour concevoir des prompts qui gèrent avec grâce les entrées peu claires et les scénarios imprévus. Réduit le comportement fragile des prompts dans les environnements de production.

Leçon 4 • Arbre de Pensée (Tree-of-Thought) et Raisonnement par Branchement

Étend la chaîne de pensée en chemins de raisonnement parallèles pour les problèmes avec plusieurs approches valides. Enseigne quand le branchement surpasse les chaînes de raisonnement linéaires.

Leçon 1 • Prompts Conversationnels et Destinés aux Clients

Conçoit des prompts pour les chatbots, assistants virtuels et agents de support qui maintiennent le contexte et le ton. Adresse l'expérience utilisateur et la gestion des escalades.

Leçon 2 • Prompts pour la Création de Contenu et la Rédaction

Couvre le calibrage du ton, le ciblage du public et le contrôle du format pour le marketing, le contenu éditorial et créatif. Relie la conception du prompt aux objectifs de marque et de communication.

Leçon 3 • Prompts pour la Recherche et la Synthèse de Connaissances

Enseigne des prompts qui agrègent, comparent et synthétisent des informations provenant de multiples sources ou perspectives. Construit une qualité de sortie de niveau recherche grâce à une interrogation structurée.

Leçon 4 • Prompts pour l'Analyse de Données et la Synthèse

Enseigne des prompts structurés pour extraire des informations, résumer des documents et formater des sorties analytiques. Construit des prompts qui s'intègrent dans les workflows de données.

Leçon 1 • Conception de Conversation Multi-Tours

Couvre la conception de prompts tour par tour qui maintient la cohérence, suit l'intention de l'utilisateur et s'adapte dynamiquement. Construit l'échafaudage pour des produits d'IA conversationnelle fiables.

Leçon 2 • Gestion de la Fenêtre de Contexte

Enseigne des stratégies pour insérer les informations pertinentes dans les limites de tokens lors de longues conversations. Adresse directement la perte de mémoire et la dégradation du contexte dans les sessions prolongées.

Leçon 3 • Test des Systèmes de Prompts Multi-Tours

Introduit la simulation, le red-teaming et les tests de régression pour les systèmes de prompts conversationnels. Garantit la fiabilité avant le déploiement dans des environnements destinés aux utilisateurs.

Leçon 4 • Architecture des Prompts Système

Couvre la structure, la portée et l'autorité des prompts système par rapport aux tours utilisateur. Établit comment les instructions au niveau système gouvernent toutes les interactions en aval.

Leçon 1 • Définition des Métriques de Succès des Prompts

Couvre la précision, la pertinence, la cohérence et le taux d'achèvement des tâches comme dimensions mesurables de la qualité d'un prompt. Relie la sélection des métriques aux exigences spécifiques du cas d'usage.

Leçon 2 • Workflow d'Optimisation Itérative des Prompts

Établit un cycle structuré d'hypothèse, test, analyse et révision pour l'amélioration continue des prompts. Intègre les résultats de l'évaluation dans des étapes de refonte actionnables.

Leçon 3 • Tests A/B et Variantes de Prompts

Couvre la comparaison contrôlée de variantes de prompts pour identifier des différences de performance statistiquement significatives. Construit des habitudes d'expérimentation rigoureuses pour l'optimisation des prompts.

Leçon 4 • Méthodes d'Évaluation Manuelles et Automatisées

Enseigne les grilles d'évaluation humaines ainsi que les outils de notation automatisés pour une évaluation scalable des prompts. Équilibre la profondeur de l'évaluation avec l'efficacité opérationnelle.

Leçon 1 • Passage à l'Échelle de l'Ingénierie des Prompts dans les Équipes

Couvre les modèles de gouvernance, les guides de style et les workflows de collaboration pour le développement de prompts multi-équipes. Construit la capacité organisationnelle pour les opérations de prompts à l'échelle de l'entreprise.

Leçon 2 • Sécurité, Biais et Déploiement Responsable

Adresse l'audit des biais, la prévention des sorties nuisibles et les exigences de transparence pour les prompts en production. Relie la conception éthique à la gestion des risques organisationnels.

Leçon 3 • Intégration des Prompts dans les Pipelines d'IA

Enseigne comment les prompts se connectent aux API, aux frameworks d'orchestration et aux pipelines de données en production. Fait le pont entre la conception de prompts et les pratiques de déploiement du génie logiciel.

Leçon 4 • Surveillance des Performances des Prompts en Production

Couvre la journalisation, les alertes et la détection de dérive pour les systèmes de prompts en direct. Garantit que la qualité des prompts est maintenue à mesure que le comportement des utilisateurs et les mises à jour du modèle évoluent.