Formation Prompt Engineering pour Applications d'IA

Leçon 1 • Le rôle des données d'entraînement

Explique comment les données de pré-entraînement façonnent les connaissances, les biais et les limites de connaissances du modèle. Relie l'origine des données aux forces et aux angles morts prévisibles du modèle.

Leçon 2 • Entrées et sorties du modèle

Définit l'anatomie d'un appel au modèle : messages système, tours utilisateur et réponses de l'assistant. Forme les apprenants à la structure de l'interface avant de rédiger des prompts.

Leçon 3 • Types de modèles et leurs capacités

Distingue les modèles optimisés par instruction, les modèles de base et les modèles de chat, ainsi que leurs cas d'utilisation prévus. Aide les apprenants à sélectionner le type de modèle approprié pour une tâche donnée.

Leçon 1 • Anatomie d'un prompt efficace

Décompose l'instruction, le contexte, les données d'entrée et le format de sortie comme les quatre éléments fondamentaux du prompt. Les apprenants s'exercent à assembler chaque élément délibérément.

Leçon 2 • Rédiger des instructions claires

Enseigne la formulation impérative, les verbes d'action et les déclarations de contraintes qui réduisent l'ambiguïté. Améliore directement la qualité de la sortie initiale pour tous les types de tâches.

Leçon 3 • Spécification de la personnalité et du ton

Démontre comment l'attribution d'un rôle et les descripteurs de ton modifient la voix et le niveau d'expertise du modèle. Les apprenants calibrent les sorties pour des publics et des styles de communication spécifiques.

Leçon 4 • Anti-patrons courants dans les prompts

Identifie les instructions surchargées, les contraintes contradictoires et les tâches insuffisamment spécifiées qui dégradent la sortie. Les apprenants diagnostiquent et corrigent systématiquement les prompts défectueux.

Leçon 1 • Prompting zero-shot et few-shot

Compare le cadrage de tâche zero-shot avec l'injection d'exemples few-shot et leur effet sur la qualité de la sortie. Les apprenants choisissent l'approche appropriée en fonction de la familiarité avec la tâche et de la disponibilité des données.

Leçon 2 • Prompting par chaîne de pensée

Enseigne la sollicitation d'un raisonnement étape par étape pour améliorer la précision du modèle sur les tâches complexes. Les apprenants appliquent les variantes de chaîne de pensée zero-shot et few-shot.

Leçon 3 • Décomposition et enchaînement de tâches

Décompose les tâches complexes en sous-tâches séquentielles et enchaîne les sorties des prompts comme entrées des étapes suivantes. Permet une gestion fiable des flux de travail multi-étapes.

Leçon 4 • Injection de rôle et de contexte

Couvre l'injection d'expertise domaine, de contexte situationnel et de perspectives des parties prenantes dans les prompts. Améliore la pertinence et la profondeur des réponses du modèle pour les tâches spécialisées.

Leçon 1 • Prompts de réponse aux questions et de raisonnement

Structure les prompts pour le QA en domaine ouvert, le raisonnement en livre fermé et la réponse augmentée par récupération. Les apprenants améliorent la précision factuelle et l'attribution des sources dans les réponses.

Leçon 2 • Prompts de classification et d'étiquetage

Enseigne la définition des étiquettes, la spécification des limites de classes et le score de confiance dans les prompts de classification. Permet des sorties de catégorisation cohérentes et vérifiables.

Leçon 3 • Prompts d'extraction d'informations

Conçoit des prompts qui extraient des entités, des relations et des faits structurés à partir de texte non structuré. Les apprenants produisent des sorties d'extraction compatibles avec les pipelines de données en aval.

Leçon 4 • Prompts de synthèse de texte

Couvre les directives de synthèse extractive ou abstractive, les contraintes de longueur et le ciblage du public. Les apprenants produisent des synthèses qui répondent à des critères de qualité définis.

Leçon 1 • Conception d'ensembles de test d'évaluation

Couvre la construction de cas de test diversifiés et représentatifs qui exposent les modes de défaillance des prompts. Les apprenants construisent des ensembles d'évaluation qui reflètent la variation réelle des entrées.

Leçon 2 • Débogage systématique des prompts

Enseigne l'analyse des causes profondes des défaillances de prompts par inspection des sorties et tests d'ablation. Les apprenants isolent l'élément du prompt à l'origine d'un mode de défaillance donné.

Leçon 3 • Gestion de versions et documentation des prompts

Introduit les pratiques de gestion de versions, les registres de prompts et la journalisation des modifications pour les actifs de prompts. Assure la reproductibilité et la gouvernance des prompts à l'échelle de l'équipe.

Leçon 4 • Métriques quantitatives d'évaluation des prompts

Applique les métriques de précision, F1, BLEU, ROUGE et de similarité sémantique à l'évaluation des sorties des prompts. Les apprenants sélectionnent les métriques appropriées à chaque type de tâche.

Leçon 1 • Prompts d'utilisation d'outils et d'appels de fonctions

Structure les prompts qui déclenchent des appels d'outils externes, des fonctions API et l'exécution de code dans les flux de travail du modèle. Les apprenants rédigent des instructions d'utilisation d'outils fiables et analysent les retours structurés.

Leçon 2 • Gestion de la mémoire et de l'état dans les prompts

Gère l'historique de la conversation, les magasins de mémoire externes et les résumés d'état dans les sessions de prompts de longue durée. Les apprenants évitent le dépassement de la fenêtre de contexte tout en préservant la continuité de la tâche.

Leçon 3 • Prompts de génération augmentée par récupération

Intègre des extraits de documents récupérés dans les prompts pour ancrer les réponses du modèle dans des connaissances externes. Les apprenants conçoivent des modèles de prompts conscients de la récupération qui minimisent l'hallucination.

Leçon 4 • Architectures de prompts multi-agents

Conçoit des systèmes de prompts orchestrateur-agent et pair-agent où plusieurs modèles collaborent sur des tâches. Les apprenants attribuent des rôles, gèrent les transferts et résolvent les conflits entre agents.

Leçon 1 • Jailbreaks et prompts adversariales

Analyse les jeux de rôle, les cadrages hypothétiques et les astuces d'encodage utilisés pour contourner les couches de sécurité du modèle. Les apprenants conçoivent des prompts et des messages système qui résistent aux techniques de contournement connues.

Leçon 2 • Comprendre les attaques par injection de prompts

Explique comment des entrées utilisateur malveillantes peuvent outrepasser les instructions système et manipuler le comportement du modèle. Les apprenants reconnaissent les patrons d'injection et appliquent des structures de prompts défensives.

Leçon 3 • Politiques organisationnelles d'utilisation de l'IA

Traduit les politiques de gouvernance de l'IA de l'organisation en contrôles de niveau prompt et en directives d'utilisation. Les apprenants alignent la conception des prompts avec la confidentialité des données, le consentement et les exigences d'utilisation acceptable.

Leçon 4 • Détection et atténuation des biais dans les prompts

Identifie comment le cadrage des prompts amplifie les biais démographiques, culturels et de confirmation dans les sorties. Les apprenants appliquent des techniques de débiaisage et auditent les prompts pour l'équité.

Leçon 1 • Surveillance des performances des prompts en production

Met en place une journalisation, une détection de dérive et des tableaux de bord de qualité pour suivre l'état de santé des prompts dans le temps. Les apprenants identifient les signaux de dégradation et déclenchent des cycles de révision des prompts de manière proactive.

Leçon 2 • Optimisation de la latence et des coûts

Applique des stratégies de réduction du nombre de jetons, de mise en cache et de sélection de modèle pour minimiser le coût de l'API et le temps de réponse. Les apprenants équilibrent la qualité des sorties avec les contraintes budgétaires opérationnelles.

Leçon 3 • Modélisation et paramétrage des prompts

Convertit des prompts statiques en modèles dynamiques avec des emplacements de variables pour l'injection de données d'exécution. Permet des actifs de prompts réutilisables et maintenables pour plusieurs cas d'utilisation.

Leçon 4 • Gouvernance des prompts et gestion des changements

Établit des flux de travail d'approbation, des procédures de retour arrière et des points de contrôle de révision par les parties prenantes pour les mises à jour de prompts. Assure des changements sûrs et vérifiables aux systèmes de prompts de production.