Prompt Engineering avancé : Optimiser les interactions avec les IA génératives
PRÉSENTATION
Formation approfondie sur les techniques avancées de prompt engineering pour maximiser l'efficacité des IA génératives. Maîtrisez les frameworks structurés, les techniques RSIP et CAD, et créez des systèmes de prompts sophistiqués pour des tâches complexes.
OBJECTIFS PÉDAGOGIQUES
• Maîtriser les techniques avancées de prompt engineering (RSIP, CAD)
• Comprendre les spécificités de chaque modèle
• Connaître les frameworks de prompting structuré
• Concevoir des prompts complexes et efficaces
• Adapter les techniques selon les modèles et les besoins
• Créer des systèmes de prompts pour des tâches spécifiques
PUBLIC CONCERNÉ
• Professionnels utilisant régulièrement les IA génératives
• Experts métiers
PRÉ-REQUIS
Expérience pratique des outils d'IA générative
MÉTHODES PÉDAGOGIQUES
• Ateliers pratiques intensifs
• Études de cas complexes
• Projets collaboratifs
• Analyse critique de prompts
MODALITÉS D'ÉVALUATION
• Démonstration technique
• Évaluation par les pairs
SOLUTION DE FINANCEMENT
Plusieurs solutions existent pour financer votre formation et dépendent de votre situation professionnelle.
Contactez-nous pour plus d’informations.
MODALITÉS & DÉLAIS D'ACCÈS
À LA FORMATION
Formations inter-entreprises : inscription possible jusqu’à 48 heures avant le début de la session, sous réserve de disponibilité.
Formations intra-entreprise : un délai minimum de 15 jours est requis pour organiser et personnaliser la session selon vos besoins.
INDICATEURS DE RÉSULTATS
À venir
PROGRAMME DE LA FORMATION
MODULE 1 : Fondamentaux avancés du prompt engineering
Sous-module 1.1 : Anatomie d'un prompt optimal
Structure en 6 composants : Persona, Tâche, Contexte, Format, Exemples, Contraintes
Optimisation de chaque composant
Templates et frameworks éprouvés
Sous-module 1.2 : Psychologie de l'IA
Comment les modèles "pensent" et génèrent
Tokens, attention et mécanismes de prédiction
Influence de l'ordre et du phrasing
Sous-module 1.3 : Typologie des tâches
Génération créative vs analytique
Tâches de classification et extraction
Raisonnement et résolution de problèmes
MODULE 2 : Techniques avancées
Sous-module 2.1 : Chain of Thought et raisonnement
Prompting step-by-step
Tree of Thought pour l'exploration
Least-to-Most pour la décomposition
Sous-module 2.2 : Few-shot et in-context learning
Sélection d'exemples optimaux
Équilibrage et diversité des exemples
Dynamic few-shot selon le contexte
Sous-module 2.3 : Techniques de métacognition
Self-consistency et vérification croisée
Self-refinement et amélioration itérative
Constitutional AI et auto-critique
MODULE 3 : Frameworks et méthodes
Sous-module 3.1 : RSIP (Recursive Self-Improvement Prompting)
Principes et mise en œuvre
Applications à la rédaction et l'analyse
Gestion des boucles d'amélioration
Sous-module 3.2 : CAD (Context-Aware Decomposition)
Décomposition intelligente de problèmes complexes
Maintien du contexte global
Recomposition cohérente des résultats
Sous-module 3.3 : Prompting multimodal
Intégration texte-image-audio
Techniques de description visuelle
Workflows cross-modal
MODULE 4 : Spécialisations par modèle
Sous-module 4.1 : Optimisation par modèle
Spécificités GPT-4 vs Claude vs Gemini
Paramètres et configuration avancée
Exploitation des forces de chaque modèle
Sous-module 4.2 : API et automatisation
Paramètres avancés (temperature, top-p, frequency penalty)
Gestion du contexte et de la mémoire
Chaining et orchestration de prompts
MODULE 5 : Projet complexe et évaluation
Sous-module 5.1 : Système de prompts pour cas d'usage métier
Conception d'un système de prompts complexe
Architecture et workflow de prompts
Tests et optimisation
Sous-module 5.2 : Démonstration technique et évaluation par les pairs
Présentation du système développé
Analyse critique par les pairs
Plan d'amélioration continue