Formation Prompt Engineering avec ChatGPT

Leçon 1 • Capacités et limites de ChatGPT

Cartographie ce que ChatGPT fait bien de manière fiable par rapport à ses difficultés. Les étudiants acquièrent des attentes calibrées avant de rédiger leurs premiers prompts.

Leçon 2 • Qu'est-ce que l'IA générative

Définit l'IA générative et la distingue des logiciels traditionnels. Ancre le chapitre en établissant la base conceptuelle dont dépendent tous les sujets ultérieurs.

Leçon 3 • Comment fonctionnent les grands modèles de langage

Explique la tokenisation, les données d'entraînement et la prédiction du prochain jeton à un niveau conceptuel. Donne aux étudiants un modèle mental pour comprendre pourquoi les prompts affectent la qualité de la sortie.

Leçon 1 • Directives de ton, de style et de format

Couvre les instructions explicites pour contrôler le style, la longueur et la structure de la sortie. Se connecte directement à la production de résultats adaptés aux livrables réels en milieu professionnel.

Leçon 2 • Erreurs de prompt courantes et corrections

Répertorie les erreurs structurelles les plus fréquentes (imprécision, surcharge, ambiguïté) et montre des réécritures corrigées. Développe les compétences de diagnostic que les étudiants appliquent dans chaque exercice suivant.

Leçon 3 • Attribution d'un rôle et d'une persona

Enseigne comment l'attribution d'un rôle ou d'une persona à ChatGPT influence le ton, la profondeur et le cadrage. Les étudiants mettent en pratique les prompts de rôle dans des scénarios professionnels et créatifs.

Leçon 1 • Choisir la technique appropriée

Fournit un cadre de décision pour choisir entre zero-shot, few-shot et chaîne de pensée en fonction du type et de la complexité de la tâche. Synthétise le chapitre en conseils actionnables.

Leçon 2 • Prompting par chaîne de pensée

Présente les prompts de raisonnement étape par étape qui améliorent la précision sur les tâches complexes. Les étudiants appliquent la chaîne de pensée à des scénarios d'analyse et de résolution de problèmes.

Leçon 3 • Prompting zero-shot

Définit le prompting zero-shot et identifie les types de tâches où il réussit sans exemples. Les étudiants s'entraînent à rédiger des prompts zero-shot pour des tâches professionnelles courantes.

Leçon 4 • Prompting few-shot avec exemples

Explique comment l'intégration d'exemples dans un prompt guide le format et le style de la sortie. Les étudiants construisent des prompts few-shot et apprennent comment la qualité des exemples affecte les résultats.

Leçon 1 • Diagnostic des sorties de mauvaise qualité

Enseigne un cadre d'analyse des causes profondes pour identifier pourquoi un prompt a produit un résultat insatisfaisant. Ancre le chapitre dans la pensée analytique avant d'introduire les correctifs.

Leçon 2 • Modifications ciblées des prompts

Couvre l'édition à variable unique (modification d'un élément du prompt à la fois pour isoler son effet). Les étudiants pratiquent des modifications contrôlées sur des paires prompt-sortie réelles.

Leçon 3 • Développer l'habitude de tester les prompts

Introduit des pratiques de test légères (comparaisons A/B et journalisation des sorties) pour rendre l'affinement systématique. Prépare les étudiants au travail sur la bibliothèque de prompts dans les chapitres suivants.

Leçon 1 • Flux de travail de recherche et de recherche de faits

Enseigne les prompts pour la revue de littérature, la recherche concurrentielle et la synthèse de connaissances tout en gérant le risque d'hallucination. Intègre des habitudes de vérification dans le flux de travail de recherche.

Leçon 2 • Analyse de données et sortie structurée

Couvre les prompts pour interpréter des données, générer des tableaux et produire une sortie JSON ou CSV structurée. Fait le pont entre ChatGPT et les outils et flux de travail de données en aval.

Leçon 3 • Synthèse et extraction d'informations

Enseigne les prompts qui condensent des textes longs et extraient des données structurées à partir d'entrées non structurées. Se connecte aux flux de travail de recherche, de notes de réunion et de révision de documents.

Leçon 4 • Remue-méninges et idéation

Démontre les prompts qui génèrent des idées diverses, des alternatives et des options créatives à la demande. Équipe les étudiants pour utiliser ChatGPT comme un partenaire de réflexion collaboratif.

Leçon 1 • Méta-prompting et auto-amélioration

Enseigne les prompts qui instruisent ChatGPT pour critiquer et améliorer ses propres sorties. Débloque une puissante boucle d'auto-correction qui réduit l'itération manuelle.

Leçon 2 • Gestion des prompts sensibles et des cas limites

Aborde la manière de gérer les refus, de reformuler les demandes sensibles de manière éthique et de travailler dans le cadre des garde-fous du modèle. Développe le jugement professionnel pour une utilisation avancée responsable.

Leçon 3 • Chaînage de prompts pour les flux de travail complexes

Explique comment décomposer une tâche complexe en une séquence de prompts dépendants, en transmettant les sorties vers l'avant. Permet des flux de travail prêts pour l'automatisation qui vont au-delà des interactions à tour unique.

Leçon 4 • Simulations et scénarios de jeux de rôle

Couvre les prompts de jeux de rôle structurés pour les simulations de formation, la planification de scénarios et la prise de perspective des parties prenantes. Étend l'utilisation de ChatGPT au travail de conception pédagogique et de stratégie.

Leçon 1 • Marketing et création de contenu

Couvre les prompts pour les textes publicitaires, les publications sur les réseaux sociaux, le contenu SEO et la cohérence de la voix de marque. Relie les compétences de prompting à des objectifs mesurables de production de contenu.

Leçon 2 • Développement logiciel et assistance au code

Enseigne les prompts pour la génération de code, le débogage, la documentation et la revue de code. Équipe les développeurs et les professionnels techniques pour accélérer leurs flux de travail de codage.

Leçon 3 • Analyse financière et opérationnelle

Applique le prompting à la rédaction de récits financiers, à la documentation de processus et aux rapports opérationnels. Fait le pont entre les capacités de ChatGPT et les besoins structurés d'analyse d'entreprise.

Leçon 4 • Service client et support

Couvre les prompts pour la rédaction de réponses, la gestion des réclamations et la création de contenu FAQ. Prépare les équipes en contact avec la clientèle à déployer ChatGPT de manière responsable dans les flux de travail de service.

Leçon 1 • Gouvernance des prompts et contrôle qualité

Introduit les flux de travail de révision, les politiques d'obsolescence et les pistes d'audit pour maintenir l'exactitude et la sécurité de la bibliothèque. Relie la gestion des prompts aux risques organisationnels et aux besoins de conformité.

Leçon 2 • Mesure du ROI d'une bibliothèque de prompts

Définit des métriques pour suivre les gains de temps, la qualité des sorties et les taux d'adoption dans l'ensemble de la bibliothèque. Donne aux étudiants le langage nécessaire pour justifier l'investissement dans l'ingénierie des prompts auprès des parties prenantes.

Leçon 3 • Principes de documentation des prompts

Établit des normes de nommage, de description et de gestion de versions des prompts afin qu'ils restent réutilisables dans le temps. Pose la base organisationnelle de la bibliothèque construite tout au long de ce chapitre.

Leçon 4 • Conception de modèles de prompts réutilisables

Enseigne comment abstraire des prompts spécifiques en modèles paramétrés avec des espaces réservés variables. Permet une personnalisation rapide sans réécrire les prompts à partir de zéro.