Plan du cours
Jour 1
Introduction à l'IA Générative et au Prompt Engineering
- Ce qu'est l'IA générative et en quoi elle diffère de l'automatisation traditionnelle
- Le rôle du prompt engineering dans la qualité des sorties de l'IA
- Aperçu de l'écosystème actuel des outils textuels, visuels, audio et vidéo
- Où le prompt engineering apporte de la valeur aux entreprises
Fondamentaux des Modèles d'IA pour la Génération de Texte et d'Images
- Fonctionnement des grands modèles de langage (LLM) et des modèles de diffusion, expliqué simplement
- La différence entre les données d'entraînement, le fine-tuning et le prompt engineering
- Points forts et limites des modèles pré-entraînés
- Pourquoi l'architecture du modèle influence la rédaction des prompts
Comparaison des Principaux Assistants IA
- Microsoft Copilot : forces dans l'intégration Microsoft 365, Word, Excel, Outlook, Teams, l'ancrage dans les données d'entreprise, et limites en créativité et profondeur de raisonnement par rapport aux concurrents
- Google Gemini : forces en multimodalité native, intégration Workspace, recherche en temps réel, et limites dues à l'inconstance, la disponibilité régionale et la difficulté à suivre des instructions complexes
- ChatGPT : forces liées à la maturité de son écosystème, aux GPT personnalisés, à la génération d'images via DALL-E et au mode vocal, et limites en fiabilité factuelle sans ancrage et restrictions d'usage sur les fonctionnalités premium
- Claude : forces dans la gestion de contextes longs, le raisonnement nuancé, la rédaction longue et l'analyse claire, et limites quant à la largeur de l'écosystème d'outils et à la génération d'images
- Choisir le bon outil selon la tâche, le public ou les contraintes de conformité
- Démonstration comparative du traitement du même prompt par les quatre assistants
Principes de Conception de Prompts Efficaces
- Clarté, spécificité et contexte comme trois piliers d'un bon prompt
- Structurer les instructions, le ton, le format et les contraintes
- Erreurs courantes des débutants et comment les identifier
- Itérer pour passer d'un prompt faible à un prompt performant
Jour 2
Prompting Zero-Shot, One-Shot et Few-Shot
- Différences entre les trois approches et quand utiliser chacune
- Lire le comportement du modèle et ajuster les exemples en conséquence
- Enseigner une nouvelle tâche au modèle avec seulement quelques exemples bien choisis
- Exercices pratiques sur ChatGPT, Copilot, Gemini et Claude
Techniques Avancées de Prompt Engineering
- Prompts conditionnels et sensibles au contexte pour des sorties nuancées
- Transfert de style, prompting par persona et direction créative
- Chain-of-thought (chaîne de pensée) et prompts de raisonnement étape par étape
- Réduction des hallucinations, ambiguïtés et biais dans les réponses
Fine-Tuning Few-Shot sans Code
- Qu'est-ce que le fine-tuning few-shot et en quoi il diffère de l'entraînement complet d'un modèle
- Adapter un modèle à une tâche de niche via des prompts basés sur des exemples
- Quand privilégier le prompt engineering plutôt que le fine-tuning pour un meilleur investissement
- Évaluation de la qualité des sorties et affinements itératifs
Génération de Texte Hyper-Réaliste
- Générer du texte avec un ton, une voix et une longueur contrôlés
- Produire du contenu long, des résumés, des rapports et des documents structurés
- Maintenir la cohérence lors de générations multi-étapes
- Combiner des motifs de prompts pour des résultats répétables et alignés sur la marque
Application du Prompt Engineering aux Flux de Travail Professionnels
- Automatisation de la rédaction initiale, de la recherche et du tri de l'information
- Aperçu des cas d'usage en support client et chatbots
- Concevoir des modèles de prompts réutilisables par les équipes sans réentraînement
- Contrôle qualité, logique d'escalade et points de contrôle avec intervention humaine
Jour 3
Génération et Manipulation d'Images
- Comparaison de DALL-E, Stable Diffusion, MidJourney et Leonardo AI
- Rédiger des prompts contrôlant le style, la composition, l'éclairage et le sujet
- Prompts négatifs, pondération et affinements itératifs
- Transformation et édition d'images d'image à image via le prompt
Audio et Parole avec l'IA
- Générer du discours naturel à partir de prompts textuels
- Clonage et synthèse vocale au niveau conceptuel
- Cas d'usage dans les contenus de formation, l'accessibilité et le marketing
Création de Vidéos avec l'IA Générative
- Aperçu des outils actuels de texte vers vidéo et de leurs capacités réelles
- Scénarisation et storyboarding via des séquences de prompts
- Combiner texte, images, audio et vidéos générés par l'IA en un seul asset
- Édition et affinements des sorties vidéo créées par l'IA
IA Multimodale et Flux de Travail Intégrés
- Comment les modèles multimodaux unifient le raisonnement textuel, visuel, audio et vidéo
- Construire des pipelines de contenu de bout en bout sans écrire de code
- Études de cas réelles dans le marketing, le design, la formation et la publicité
Éthique, Usage Responsable et Prochaines Étape
- Biais, droits d'auteur, attribution et modération de contenu
- Considérations relatives à la vie privée et à la protection des données lors de l'utilisation de plateformes génératives
- Divulgation, transparence et confiance vis-à-vis des clients finaux
- Outils, modèles et tendances émergents à surveiller sur les 12 prochains mois
- Résumé et prochaines étapes
Pré requis
Public Cible
Professionnels du marketing, des communications et de la création explorant la production de contenu assistée par l'IA. Équipes opérationnelles et équipes en contact avec la clientèle souhaitant automatiser les interactions répétitives grâce à des outils pilotés par le prompt. Débutants sans expérience préalable en IA ou en programmation, cherchant une introduction structurée et axée sur les outils à l'IA générative.
Nos clients témoignent (2)
Le style interactif, les exercices
Tamas Tutuntzisz
Formation - Introduction to Prompt Engineering
Traduction automatique
Une excellente collection de ressources pour un usage futur, le style de l'enseignant (plein d'humour et de détails pertinents)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
Formation - Prompt Engineering for ChatGPT
Traduction automatique
