Formation aux prompts avancés en IA

Leçon 1 • Fonctionnement des Grands Modèles de Langage

Aborde la prédiction de jetons, les données d'entraînement et la génération de sortie basée sur la probabilité. Établit la base mécanique qui explique pourquoi le choix des mots dans le prompt modifie le comportement du modèle.

Leçon 2 • Modes de Défaillance Courants dans le Prompting

Identifie l'hallucination, le refus, la dérive et la verbosité comme des problèmes de sortie récurrents. Présente chaque défaillance comme un problème de conception de prompt diagnosticable avec une cause corrigeable.

Leçon 3 • Vocabulaire Essentiel du Prompting

Définit les termes essentiels : prompt, complétion, fenêtre de contexte, message système et rôle. Fournit un langage commun utilisé tout au long du cours.

Leçon 1 • Attribution de Rôle et de Persona

Enseigne comment l'attribution d'un rôle au modèle façonne le ton, le niveau d'expertise et le style de réponse. Relie le cadrage du persona à des améliorations mesurables de la pertinence des sorties.

Leçon 2 • Injection de Contexte et d'Arrière-plan

Explique comment fournir des informations d'arrière-plan pertinentes afin que le modèle raisonne à partir de prémisses exactes. Une injection de contexte appropriée prévient l'hallucination et les réponses hors sujet.

Leçon 3 • Spécification du Format de Sortie

Montre comment demander des formats spécifiques : listes, tableaux, JSON, markdown et prose. Le contrôle du format réduit l'effort de post-traitement et intègre les sorties dans les flux de travail.

Leçon 4 • Exemples et Démonstrations dans les Prompts

Introduit le placement d'exemples few-shot et one-shot pour ancrer le comportement du modèle. Des exemples bien choisis surpassent de longues instructions verbales pour l'alignement du format et du style.

Leçon 1 • Décomposition et Chaînage de Tâches

Décompose des objectifs complexes en sous-prompts séquentiels, en transmettant les sorties comme entrées suivantes. Le chaînage permet des tâches qui dépassent la portée ou les limites de contexte d'un seul prompt.

Leçon 2 • Prompting Basé sur les Contraintes et Négatif

Applique des restrictions explicites pour éliminer le contenu, les formats ou les chemins de raisonnement indésirables. Les contraintes négatives sont souvent plus efficaces que les instructions positives pour les tâches de précision.

Leçon 3 • Prompting par Chaîne de Pensée

Apprend aux modèles à raisonner étape par étape avant de produire une réponse finale, améliorant ainsi la précision sur les tâches complexes. Aborde les déclencheurs explicites et implicites de la chaîne de pensée.

Leçon 4 • Prompting par Jeu de Rôle et Simulation

Utilise un cadrage basé sur des scénarios pour débloquer un comportement spécialisé du modèle pour la formation, l'idéation et l'analyse. Relie la conception de simulation à des cas d'usage professionnels pratiques.

Leçon 1 • Prompts de Génération de Code et de Débogage

Applique le prompting à des tâches logicielles : écrire des fonctions, expliquer du code et diagnostiquer des bogues. Aborde les schémas agnostiques au langage et la mise en contexte pour une sortie de code précise.

Leçon 2 • Prompts d'Analyse de Données et de Synthèse

Enseigne les prompts qui extraient des informations, identifient des schémas et condensent de grands corpus de texte. Des prompts de synthèse précis réduisent la surcharge d'information dans les flux de travail de recherche et de reporting.

Leçon 3 • Prompts de Questions-Réponses et de Recherche

Conçoit des prompts qui récupèrent, synthétisent et citent des informations avec précision à partir d'un contexte fourni. Réduit le risque d'hallucination en ancrant les réponses au matériel source fourni.

Leçon 4 • Prompts de Classification et d'Aide à la Décision

Utilise des prompts pour catégoriser les entrées, noter les options et soutenir une prise de décision structurée. Relie la conception de prompts de classification à la logique métier et aux grilles d'évaluation.

Leçon 1 • Test Systématique du Prompt

Aborde les tests A/B de prompts, la variation d'une variable à la fois et l'enregistrement des résultats pour comparaison. Les tests structurés remplacent les conjectures par une amélioration des prompts basée sur des preuves.

Leçon 2 • Réécriture et Restructuration des Prompts

Applique des stratégies de réécriture ciblées : simplification du langage, réorganisation des composants et ajout d'ancres. Chaque stratégie répond à une classe spécifique d'échec de sortie identifiée lors du diagnostic.

Leçon 3 • Boucles de Retour et Prompts d'Auto-Critique

Enseigne au modèle à évaluer et réviser ses propres sorties à l'aide de méta-prompts et d'instructions de critique. Les boucles d'auto-critique réduisent le temps de relecture humaine et révèlent des erreurs cachées.

Leçon 1 • Architecture du Message Système

Explique le rôle des messages système dans la définition d'un comportement persistant avant tout tour utilisateur. Aborde le placement, la portée et la hiérarchie entre les instructions système et utilisateur.

Leçon 2 • Encodage de la Politique Comportementale

Encode les règles, les garde-fous éthiques et les politiques opérationnelles directement dans les prompts système. Les instructions au niveau politique garantissent un comportement cohérent et conforme à travers toutes les interactions utilisateur.

Leçon 3 • Construction Dynamique de Prompts Système

Construit des prompts système par programmation en injectant des variables, des données utilisateur et le contexte de session au moment de l'exécution. La construction dynamique permet des déploiements d'IA personnalisés et sensibles au contexte.

Leçon 1 • Auto-Cohérence et Prompting par Ensemble

Génère plusieurs réponses indépendantes pour le même prompt et les agrège pour une précision accrue. Réduit la variance et détecte les erreurs qu'un prompt unique manque.

Leçon 2 • Raisonnement par Arbre de Pensée et Multi-Chemins

Étend la chaîne de pensée en arbres de raisonnement ramifiés qui explorent simultanément plusieurs chemins de solution. Permet de meilleures performances sur des problèmes sans voie de raisonnement unique évidente.

Leçon 3 • Raisonnement sous Incertitude et Ambiguïté

Conçoit des prompts qui suscitent une incertitude calibrée, des affirmations nuancées et des déclarations d'hypothèses explicites. Empêche les sorties trop confiantes dans des contextes d'analyse et de conseil à enjeux élevés.

Leçon 4 • Méta-Prompting et Génération de Prompts

Utilise le modèle pour générer, critiquer et optimiser des prompts pour des tâches en aval. Le méta-prompting accélère le développement de prompts et met en évidence des améliorations d'instructions non évidentes.

Leçon 1 • Optimisation de la Latence, du Coût et des Jetons

Réduit le nombre de jetons du prompt et le coût de l'API sans sacrifier la qualité de la sortie grâce à la compression et à la mise en cache. L'optimisation est essentielle pour les déploiements en production à volume élevé.

Leçon 2 • Bibliothèques de Prompts et Modèles Réutilisables

Construit des modèles de prompts modulaires et paramétrés que les équipes peuvent réutiliser et adapter à travers les projets. Les bibliothèques partagées réduisent la duplication et imposent des normes de qualité à l'échelle de l'organisation.

Leçon 3 • Gestion de Versions et Documentation des Prompts

Établit des pratiques pour la gestion des versions des prompts, le suivi des modifications et la documentation de l'intention et des performances. Les prompts versionnés permettent le retour en arrière, l'audit et la collaboration en équipe à grande échelle.

Leçon 4 • Surveillance et Assurance Qualité en Production

Met en œuvre la journalisation, l'échantillonnage des sorties et des pipelines d'évaluation automatisés pour détecter la dégradation des prompts. Une surveillance continue maintient la qualité des sorties à mesure que les modèles et les entrées utilisateur évoluent.