Formation IA : Prompt Engineering
Cette formation vous apprend à maîtriser l’art du prompt engineering pour l’IA générative. Vous découvrirez comment rédiger des prompts efficaces, exploiter des techniques avancées (few-shot, chain-of-thought, ReAct), générer du texte et des images, tout en intégrant les enjeux de sécurité, d’éthique et de réglementation.
Objectifs
- Comprendre le fonctionnement des modèles d’IA générative (LLM) et leurs usages.
- Rédiger des prompts efficaces en appliquant les bonnes pratiques (contexte, rôle, structure, itération).
- Mettre en œuvre des techniques avancées : few-shot, chain-of-thought, méthode ReAct, gabarits.
- Concevoir et tester des prompts pour la génération d’images et d’autres contenus multimédias.
- Identifier les risques liés aux prompts (prompt injection, fuite d’information, biais).
- Connaître les bonnes pratiques de sécurité et les cadres réglementaires (RGPD, AI Act, NIS2, OWASP LLM).
- Reconnaître les limites et biais des IA génératives (hallucinations, stéréotypes) et savoir évaluer un rendu.
Programme de la formation
I . Introduction et cadrage
- Présentation des objectifs de la formation.
- Attentes des participants.
- Panorama des cas d’usage de l’IA générative (texte, image, code, support client, créativité).
- Définitions clés : prompt, LLM, IA générative, contexte, hallucinations.
- Fonctionnement des LLM et de leur entraînements
- LLM open-source vs modèles propriétaires.
II . Définir le besoin avant de rédiger un prompt
- Identifier l’objectif réel : information, création, aide à la décision, prototypage.
- Différencier besoin métier vs besoin créatif.
- Concevoir un mini-cahier des charges pour un prompt.
- Panorama et teste d’IA
- Exercices pratiques
III . Comment rédiger un bon prompt texte
- Qu’est-ce que le prompt engineering ?
- prompt explicite vs prompt implicite
- Les principes fondamentaux :
- Contexte et rôle attribué au modèle (persona, ton, audience).
- Structure claire (instruction, contrainte, format attendu).
- Itérations et affinages (prompt → résultat → ajustement).
- Techniques avancées :
- Few-shot & chain-of-thought prompting (exemples, raisonnement guidé).
- Décomposition des tâches complexes en sous-prompts
- Utilisation de variables, gabarits et prompts modulaires.
- Méthode React de Princeton
- Exercices pratiques
IV . Atelier pratique – prompt orienté métier du commerce
- Génération de contenu à des fin marketing et réseau sociaux
- Rédiger des réponses types pour le service client (personnalisées et adaptées au ton de marque)
- Les promptes aux services du clients (détection des émotions, recherche d’information, customer expérience)
- Création de fiches produits optimisées SEO.
- Améliorer sa productivité grâce à l’automatisation et l’IA
- Exercices pratiques
V . Atelier pratique – prompt pour les images
- Introduction aux générateurs d’images (ex : DALL·E, Stable Diffusion, MidJourney).
- Structure d’un prompt visuel : sujet, style, contexte, détails, contraintes techniques.
- Gestion des paramètres (taille, ratio, réalisme, style artistique).
- Les autres contenu non textuel
- Negative prompts
- Exercices pratiques
VI . Sécurité et éthique dans le Prompt Engineering
- Risques liés aux prompts :
- Prompt injection & détournement.
- Confidentialité et fuite d’informations sensibles.
- Biais et stéréotypes générés.
- Bonnes pratiques de sécurité.
- RGPD, AI Act européen, NIS2
- Cas concrets : analyse de prompts “malveillants”.
- Les failles de l’OWASP top 10 LLM
VII . Les Limites et les biais d’une IA
- Apprendre à reconnaître les contenu généré
- Évaluation des rendu
- Apprendre avec L’IA
- Les hallucinations
- Repousser les limites de L’IA
- Atelier “fact-checking”
VII . Conclusion & ressources
- Organiser efficacement sa veille
- Synthèse des enseignements clés de la journée.
- Checklist du “prompt efficace”.
- Outils utiles
- Q&A.
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