Formation Prompt Engineering IA Générative

Leçon 1 • Utilisation Éthique et Responsable de l'IA

Présente les biais, les hallucinations, les risques de mauvaise utilisation et les principes de déploiement responsable. Cadre la conscience éthique comme un prérequis pour une pratique professionnelle d'ingénierie des prompts.

Leçon 2 • Types de Systèmes d'IA Générative

Passe en revue les modèles de texte, d'image, audio et multimodaux ainsi que leurs comportements d'entrée-sortie distincts. Aide les apprenants à associer le type de modèle approprié à une tâche donnée.

Leçon 3 • Comment Fonctionnent les Modèles d'IA Générative

Couvre la prédiction de jetons, les distributions de probabilité et l'architecture du modèle à un niveau conceptuel. Établit l'intuition mécaniste qui guide les décisions efficaces de création de prompts.

Leçon 1 • Rédiger des Instructions Claires

Se concentre sur le choix des verbes, la définition du périmètre et l'élimination de l'ambiguïté dans l'élément d'instruction. Améliore directement la précision de la sortie dès la première tentative dans tous les cas d'utilisation.

Leçon 2 • Diagnostiquer les Prompts Faibles

Fournit une liste de vérification systématique pour identifier le flou, le manque de contexte et les instructions contradictoires. Construit l'habitude d'auto-édition essentielle à l'amélioration itérative des prompts.

Leçon 3 • Composants Fondamentaux d'un Prompt

Identifie l'instruction, le contexte, les données d'entrée et le format de sortie comme les quatre éléments fondamentaux. Apprend aux apprenants à reconnaître quels composants sont présents ou manquants dans tout prompt.

Leçon 1 • Prompting Zero-Shot et One-Shot

Introduit le prompting sans exemple et avec un seul exemple, établissant le spectre de techniques de base. Les apprenants identifient quand les approches avec un minimum d'exemples sont suffisantes.

Leçon 2 • Réglage par Instructions et Prompts Système

Explique la couche de prompt système disponible dans les interfaces API et de chat ainsi que sa portée comportementale. Les apprenants rédigent des prompts système qui imposent un comportement cohérent tout au long d'une conversation.

Leçon 3 • Prompting par Chaîne de Pensée

Introduit l'incitation au raisonnement étape par étape pour améliorer la précision sur les tâches complexes. Les apprenants appliquent des modèles de chaîne de pensée à des problèmes de mathématiques, de logique et d'analyse multi-étapes.

Leçon 4 • Prompting par Rôle et Persona

Couvre l'attribution de rôles experts ou de personas pour façonner le ton, la profondeur et la perspective du modèle. Les apprenants utilisent le prompting par persona pour adapter les sorties à des publics professionnels spécifiques.

Leçon 1 • Gestion de Versions et Documentation des Prompts

Établit des pratiques pour suivre l'historique des prompts, la justification et la performance à travers les itérations. Permet la collaboration en équipe et la reproductibilité dans les projets professionnels d'ingénierie des prompts.

Leçon 2 • Modifications Ciblées des Prompts

Couvre l'édition à variable unique pour isoler l'impact de chaque changement sur la qualité de la sortie. Empêche les révisions confondues qui obscurcissent l'élément responsable de l'amélioration.

Leçon 3 • Évaluation des Sorties du Modèle

Enseigne des méthodes qualitatives et quantitatives pour évaluer si les sorties répondent aux critères définis. Relie la rigueur de l'évaluation à une convergence plus rapide vers des prompts de haute qualité.

Leçon 1 • Méta-Prompting et Génération de Prompts

Introduit l'utilisation du modèle pour générer, critiquer et améliorer ses propres prompts. Les apprenants exploitent le méta-prompting pour accélérer le développement des prompts et explorer les espaces de solutions.

Leçon 2 • Auto-Cohérence et Vote des Sorties

Enseigne la génération de plusieurs sorties indépendantes et la sélection de la réponse la plus cohérente. Améliore la fiabilité sur les tâches de raisonnement où les sorties en un seul passage sont sujettes aux erreurs.

Leçon 3 • Décomposition et Enchaînement de Tâches

Couvre la décomposition de tâches complexes en sous-tâches séquentielles et le passage des sorties entre les étapes de prompt. Permet un traitement fiable des tâches qui dépassent les limites de complexité d'un seul prompt.

Leçon 4 • Arbre de Pensée et Raisonnement par Branchement

Étend la chaîne de pensée en chemins de raisonnement parallèles qui explorent plusieurs branches de solution. Les apprenants appliquent l'arbre de pensée aux problèmes nécessitant une évaluation comparative des options.

Leçon 1 • Prompts pour les Applications Orientées Client

Couvre les scripts de chatbot, la génération de FAQ et les prompts de réponse de support pour les contextes de service client. Met l'accent sur le contrôle du ton, la gestion des escalades et les contraintes de sortie conformes à la marque.

Leçon 2 • Prompts pour la Génération de Code

Couvre les prompts pour écrire, expliquer, déboguer et refactoriser du code dans différents langages. Enseigne la spécification de contraintes pour produire des sorties de code sûres, lisibles et fonctionnelles.

Leçon 3 • Prompts pour la Recherche et la Synthèse

Applique la décomposition et la chaîne de pensée aux tâches de revue de littérature, de comparaison et de synthèse. Apprend aux apprenants à gérer le risque d'hallucination lors de la création de prompts pour des sorties de recherche factuelles.

Leçon 4 • Prompts pour le Contenu et la Rédaction Publicitaire

Applique les contrôles de persona, de format et de ton pour produire des textes marketing, des articles de blog et du contenu éditorial. Couvre la cohérence de la voix de la marque et le calibrage du langage en fonction du public cible.

Leçon 1 • Travailler avec les API et Paramètres de l'IA

Couvre les contrôles au niveau de l'API, notamment la température, top-p, le nombre maximal de jetons et les séquences d'arrêt. Apprend aux apprenants à ajuster les paramètres en même temps que le texte du prompt pour des sorties cohérentes et contrôlées.

Leçon 2 • Prompting Multi-Agents et d'Orchestration

Couvre la conception de prompts pour les systèmes où plusieurs agents d'IA collaborent sur une tâche partagée. Les apprenants rédigent des prompts d'agent spécifiques au rôle et conçoivent des protocoles de transfert entre les agents.

Leçon 3 • Injection de Prompts et Risques de Sécurité

Identifie les attaques adversariales par injection de prompts et enseigne des stratégies de conception défensive de prompts. Prépare les apprenants à construire des systèmes d'IA qui résistent à la manipulation et maintiennent le comportement prévu.

Leçon 1 • Déploiement des Prompts à l'Échelle d'une Organisation

Couvre les stratégies de gouvernance, de standardisation et de formation pour déployer les pratiques de création de prompts à grande échelle. Aborde les défis de la gestion du changement lors de l'introduction de flux de travail d'IA auprès d'équipes non techniques.

Leçon 2 • Se Tenir à Jour dans un Domaine en Évolution Rapide

Fournit un cadre pour suivre les versions de modèles, les développements de la recherche et les techniques émergentes. Construit les habitudes d'apprentissage nécessaires pour maintenir l'expertise à mesure que le domaine évolue.

Leçon 3 • Constitution d'une Bibliothèque de Prompts

Enseigne la collecte systématique, la catégorisation et la maintenance d'actifs de prompts réutilisables. Permet aux équipes de tirer parti des connaissances institutionnelles et d'éviter le développement redondant de prompts.