Prompt engineering & LLMs
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IA & Technologies

Prompt engineering & LLMs

Obtenez des résultats fiables des IA génératives — avec la méthode, pas la chance.

Durée

1 jour (7h)

Format

Présentiel · Distanciel

Financement

Finançable OPCO / CPF

À propos de cette formation

La qualité du prompt détermine 80% de la qualité de la réponse d'un LLM. Apprendre à écrire de bons prompts est un levier de productivité majeur pour toute organisation qui intègre des outils comme ChatGPT, Claude ou Mistral.

Ce programme couvre les principes fondamentaux du prompt engineering, les techniques avancées (chain-of-thought, few-shot, role prompting), les biais et erreurs classiques, et les applications pratiques par métier.

Prérequis

Avoir déjà utilisé ChatGPT ou un outil IA générative ; aucun prérequis technique en programmation.

Programme détaillé

01

Module 1 — Fondamentaux du prompt engineering

  • Comprendre comment fonctionnent les LLMs et pourquoi le prompt est déterminant

  • Maîtriser les composants d'un bon prompt : rôle, contexte, tâche, format, contraintes

  • Identifier et corriger les erreurs classiques de prompting

  • Construire des prompts clairs, précis et reproductibles

02

Module 2 — Techniques avancées

  • Appliquer le chain-of-thought pour des raisonnements complexes

  • Utiliser le few-shot prompting pour guider les réponses avec des exemples

  • Maîtriser le role prompting et le system prompt pour des cas d'usage spécifiques

  • Construire des prompts enchaînés pour des workflows multi-étapes

03

Module 3 — Applications métier & bibliothèque de prompts

  • Construire une bibliothèque de prompts métier réutilisables pour son équipe

  • Appliquer le prompt engineering à ses cas d'usage concrets (rédaction, analyse, code, synthèse)

  • Comprendre les limites des LLMs : hallucinations, biais, données de coupure

  • Mettre en place une démarche d'amélioration continue des prompts

Objectifs pédagogiques

  • 01

    Maîtriser les principes du prompt engineering efficace

  • 02

    Appliquer les techniques avancées (chain-of-thought, few-shot...)

  • 03

    Construire une bibliothèque de prompts métier réutilisables

  • 04

    Comprendre les limites et risques des LLMs (hallucinations, biais)

  • 05

    Intégrer les LLMs dans les workflows quotidiens

Méthodes pédagogiques

Pédagogie active et pratique : chaque technique est testée en live sur ChatGPT, Claude ou Mistral selon le profil

Ateliers de construction et d'optimisation de prompts sur des cas d'usage réels des participants

Retours personnalisés du formateur sur vos prompts avec analyse de la qualité des résultats obtenus

Évaluation & attestation

Évaluation continue par mises en situation progressives. Attestation de formation remise à l'issue du parcours.