Introduction au Prompt Engineering
- Définition simple et ludique du Prompt Engineering
- Importance dans l’utilisation quotidienne des IA
- Exemples concrets de prompts efficaces vs inefficaces (GiGo vs ViVo)
Fonctionnement des Modèles de Langage (LLM)
- Qu’est-ce qu’un LLM ? (Exemple concret et amusant)
- Les Transformers : la clé technologique derrière les LLM
- Principe de prédiction statistique (illustration pratique et simple)
Facteurs influençant les réponses des IA
- Qualité et quantité des données d’entraînement
- Architecture du modèle : analogies accessibles
- Durée et capacité de calcul nécessaires
- Hyperparamètres et techniques de régularisation : exemples faciles à comprendre
Techniques pratiques de Prompt Engineering
- Rédiger un prompt clair et précis : exemples et contre-exemples
- L’importance du contexte, des objectifs, et du rôle attribué à l’IA
- Définir des critères spécifiques et ressources disponibles
- Processus et méthodologie à suivre : exemples de structures efficaces
Les types de Prompts
- Informatifs, interactifs, évaluatifs et créatifs
- Exemples pratiques d’utilisation en contexte professionnel
- Atelier pratique : création de prompts efficaces
Optimisation avancée des Prompts
- Prompt chaining : gérer des tâches complexes
- Few-Shot vs Zero-Shot prompting : comparaison pratique
- Self-consistency sampling : améliorer la cohérence des réponses
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) : intégration des sources externes
Évaluation et amélioration des Prompts
- Critères d’évaluation : clarté, pertinence, réduction des erreurs
- Techniques de reformulation pour une meilleure précision
- Exercices d’évaluation interactive et feedback collectif
Mise en pratique interactive (atelier)
- Création de prompts sur des cas réels professionnels
- Analyse collective des résultats obtenus
- Session questions-réponses et partage d’expériences
Synthèse et clés du succès
- Bonnes pratiques essentielles à retenir
- Pièges à éviter
- Perspectives : comment continuer à progresser
