Formation IA Générative – Prompt Engineering Avancé

Objectifs de la formation

• Concevoir des prompts avancés permettant d’exploiter pleinement les capacités des IA génératives.
• Structurer des chaînes de raisonnement complexes pour améliorer la qualité et la fiabilité des réponses.
• Utiliser les outils et fonctionnalités avancées des assistants IA en contexte professionnel.
• Mettre en place des méthodes d’évaluation et de contrôle des résultats produits par l’IA.
• Sécuriser l’usage du prompt engineering dans des processus métiers critiques.

Public visé

• Chefs de projet IA, data ou digital.
• Consultants, analystes, formateurs.
• Responsables innovation, transformation numérique.
• Développeurs, intégrateurs, experts métiers.
• Toute personne utilisant l’IA générative à un niveau avancé.

Pré-requis

• Utilisation régulière d’outils d’IA générative.
• Connaissance des bases du prompt engineering.
• Capacité à formaliser des besoins métiers complexes.
• Aucun prérequis en programmation avancée obligatoire.

Programme

1. Rappels et fondements du prompt engineering

• Rôle du prompt dans la qualité des réponses IA.
• Limites des prompts simples.
• Enjeux de fiabilité, biais et hallucinations.
• Positionnement du prompt engineering avancé.

2. Structuration avancée des prompts

• Définition claire des rôles, objectifs et contraintes.
• Découpage logique des instructions.
• Gestion des formats de sortie structurés.
• Prompts orientés analyse, synthèse et décision.

3. Chaînes de pensée et raisonnement complexe

• Principe des chaînes de raisonnement.
• Décomposition d’un problème complexe.
• Guidage progressif de l’IA.
• Cas d’usage professionnels (analyse, audit, stratégie).

4. Utilisation des outils et fonctionnalités avancées

• Appels d’outils intégrés aux assistants IA.
• Exploitation de données externes ou internes.
• Structuration des interactions multi-étapes.
• Automatisation partielle des raisonnements.

5. Évaluation et contrôle des réponses IA

• Méthodes d’évaluation de la qualité des résultats.
• Critères de cohérence, exactitude et pertinence.
• Comparaison de réponses et itérations.
• Détection et correction des erreurs.

6. Prompt engineering et sécurité

• Gestion des données sensibles dans les prompts.
• Prévention des fuites d’informations.
• Encadrement des usages professionnels.
• Bonnes pratiques RGPD et conformité.

7. Industrialisation du prompt engineering

• Capitalisation et réutilisation des prompts.
• Versioning et documentation.
• Intégration dans des processus métiers.
• Gouvernance des prompts avancés.

8. Cas pratiques professionnels

• Conception de prompts avancés sur des cas réels.
• Mise en œuvre de chaînes de raisonnement.
• Évaluation critique des résultats obtenus.
• Optimisation et validation finale.
• Méthodes pédagogiques.

Apports théoriques structurés.

• Études de cas professionnels complexes.
• Ateliers pratiques guidés.
• Analyse collective des productions.

Moyens pédagogiques

• Supports pédagogiques spécialisés IA.
• Modèles de prompts avancés.
• Cas métiers et scénarios complexes.
• Documents de travail.

Modalités d’évaluation

• Évaluation des connaissances par questionnaire.
• Conception et validation de prompts avancés.
• Analyse critique des résultats produits par l’IA.
• Attestation de fin de formation remise au stagiaire.