Formation Prompt Engineering pour 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 la pratique professionnelle de l'ingénierie du prompting.

Leçon 2 • Types de systèmes d'IA générative

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

Leçon 3 • Comment fonctionnent les modèles d'IA générative

Couvre la prédiction de jetons, les distributions de probabilités et l'architecture du modèle à un niveau conceptuel. Établit l'intuition mécaniste qui oriente les décisions efficaces de prompting.

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'usage.

Leçon 2 • Diagnostiquer les prompts faibles

Fournit une liste de contrôle systématique pour identifier le flou, le contexte manquant et les instructions contradictoires. Construit l'habitude d'auto-révision essentielle pour l'amélioration itérative du prompt.

Leçon 3 • Composants fondamentaux du prompt

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

Leçon 1 • Prompting zero-shot et one-shot

Présente le prompting sans exemple et avec un seul exemple, établissant le spectre des techniques de base. Les apprenants identifient quand les approches à nombre minimal d'exemples sont suffisantes.

Leçon 2 • Ajustement par instruction et prompts système

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

Leçon 3 • Prompting par chaîne de pensée

Présente le raisonnement étape par étape pour améliorer la précision sur des tâches complexes. Les apprenants appliquent les schémas 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 d'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 version et documentation du prompt

Établit des pratiques pour suivre l'historique, la justification et la performance du prompt au fil des itérations. Permet la collaboration en équipe et la reproductibilité dans les projets professionnels d'ingénierie du prompting.

Leçon 2 • Modifications ciblées du prompt

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

Leçon 3 • Évaluation des sorties du modèle

Enseigne des méthodes qualitatives et quantitatives pour évaluer si les sorties répondent à des 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

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

Leçon 2 • Auto-cohérence et vote sur les 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 uniques sont sujettes aux erreurs.

Leçon 3 • Décomposition et chaînage de tâches

Couvre la division de tâches complexes en sous-tâches séquentielles et le passage des sorties entre les étapes du 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 à des problèmes nécessitant une évaluation comparative d'options.

Leçon 1 • Prompting pour les applications orientées client

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

Leçon 2 • Prompting pour la génération de code

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

Leçon 3 • Prompting 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 du prompting pour des sorties de recherche factuelles.

Leçon 4 • Prompting 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 marque et le calibrage du langage en fonction du public cible.

Leçon 1 • Travailler avec les API et paramètres d'IA

Couvre les contrôles au niveau de l'API, notamment la température, le top-p, les jetons max 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 des systèmes où plusieurs agents d'IA collaborent sur une tâche partagée. Les apprenants rédigent des prompts d'agents spécifiques à leur rôle et conçoivent des protocoles de transition entre agents.

Leçon 3 • Injection de prompt et risques de sécurité

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

Leçon 1 • Passage à l'échelle des prompts dans une organisation

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

Leçon 2 • Rester à jour dans un domaine en évolution rapide

Fournit un framework 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, la catégorisation et la maintenance systématiques d'actifs de prompts réutilisables. Permet aux équipes de tirer parti des connaissances institutionnelles et d'éviter le développement redondant de prompts.