IA générative & assistants
Advanced Prompt Engineering
Concevoir, tester et industrialiser des prompts robustes pour des usages professionnels exigeants.
- Durée
- 21 h · 3 jours
- Niveau
- Confirmé
- Format
- Présentiel · Distanciel · Mixte
- Effectif max.
- 12 participants
Présentation
Ce programme s’adresse à celles et ceux qui maîtrisent déjà les bases du prompting et veulent passer à l’échelle : raisonnement avancé, sorties structurées, chaînage de prompts, appels d’outils, évaluation systématique, sécurité et optimisation des coûts. Il adopte une approche d’ingénierie : on ne se contente pas d’écrire un bon prompt, on le mesure, on le versionne et on le fiabilise pour qu’il tienne dans la durée.
À qui s’adresse ce programme
- Utilisateurs avancés de l’IA générative et référents IA en entreprise
- Product owners, analystes et consultants qui conçoivent des usages de l’IA
- Développeurs et profils techniques qui intègrent des LLM dans leurs produits
Prérequis
- Avoir suivi le programme Prompt Engineering ou en maîtriser les bases
- Pratique régulière d’un assistant d’IA générative
- Notions de base en JSON appréciées
Objectifs pédagogiques
- Mettre en œuvre des techniques de raisonnement avancées
- Obtenir des sorties structurées et exploitables par un programme
- Concevoir des chaînes de prompts pour des tâches complexes
- Mesurer et comparer la qualité de prompts avec une méthode d’évaluation
- Protéger ses usages contre l’injection de prompt et les dérives
- Utiliser les appels d’outils et les entrées multimodales
- Optimiser coût, latence et choix de modèle
- Versionner et gouverner une bibliothèque de prompts
Programme détaillé
9 modules · 21 h · 3 jours
Jour 1
Raisonnement et structuration avancés
30 % théorie · 70 % pratique
- Raisonnement pas à pas et auto-vérification
- Décomposition de problèmes complexes
- Exploration de plusieurs pistes et consensus
- Quand le raisonnement aide… et quand il nuit
🛠 Ateliers pratiques
Résoudre un problème complexe en plusieurs étapes1,5 h
Comparer plusieurs stratégies de raisonnement sur un cas d’analyse métier.
✅ Livrable : Un comparatif argumenté
Prompts système et sorties structurées
30 % théorie · 70 % pratique
- Rédiger un prompt système robuste
- Imposer un schéma de sortie (JSON, tableaux)
- Valider et réparer les sorties
- Gérer les cas limites
Few-shot avancé et chaînage de prompts
25 % théorie · 75 % pratique
- Choisir et organiser des exemples
- Exemples dynamiques
- Chaîner plusieurs prompts
- Découper un traitement en étapes spécialisées
🛠 Ateliers pratiques
Construire une chaîne de traitement1 h
Transformer une tâche complexe en trois prompts enchaînés.
✅ Livrable : Une chaîne documentée
Jour 2
Évaluer systématiquement ses prompts
30 % théorie · 70 % pratique
- Construire un jeu de tests représentatif
- Critères et grilles d’évaluation
- Évaluation par un modèle juge et ses limites
- Comparer des versions de prompts (tests A/B)
🛠 Ateliers pratiques
Évaluer deux versions d’un prompt2 h
Construire un jeu de tests, noter les sorties et décider quelle version déployer.
✅ Livrable : Un rapport d’évaluation chiffré
Robustesse et sécurité
40 % théorie · 60 % pratique
- Injection de prompt directe et indirecte
- Fuite d’informations et contournements
- Garde-fous, filtrage et validation
- Hallucinations : détection et réduction
Appels d’outils et entrées multimodales
30 % théorie · 70 % pratique
- Principe des appels de fonctions
- Décrire un outil pour qu’il soit bien utilisé
- Images et documents en entrée
- Limites et bonnes pratiques
Jour 3
Coûts, latence et choix de modèles
40 % théorie · 60 % pratique
- Comprendre les tokens et la tarification
- Réduire la taille des prompts
- Mise en cache et réutilisation du contexte
- Choisir le bon modèle pour la bonne tâche
Industrialiser : versionner et gouverner
40 % théorie · 60 % pratique
- Versionner et documenter ses prompts
- Organiser une bibliothèque d’équipe
- Suivi de la qualité dans le temps
- Gouvernance et conformité
Projet fil rouge : industrialiser un prompt métier
10 % cadrage · 90 % réalisation
- Choix d’un cas d’usage réel
- Conception, évaluation et durcissement
- Documentation et restitution
🛠 Ateliers pratiques
Projet fil rouge3 h
Chaque participant (ou binôme) livre un prompt industrialisé avec son jeu de tests et sa documentation.
✅ Livrable : Un prompt prêt pour la production et son dossier d’évaluation
Outils et technologies
API AnthropicAPI OpenAIChatGPTClaudeJupyter NotebookPython
Méthodes pédagogiques
- Démonstrations techniques et études de cas
- Ateliers pratiques avec jeux de tests
- Revue de prompts en groupe
- Projet fil rouge : industrialiser un prompt métier
Évaluation
- Exercices notés à chaque module
- Réalisation et évaluation d’un prompt industrialisé
- Présentation orale du projet fil rouge
Matériel requis
- Un ordinateur avec connexion internet
- Accès à au moins un assistant d’IA et, idéalement, à une clé d’API (fournie ou personnelle)
Ressources fournies
- Support de cours et notebooks d’exemple
- Jeux de tests et grilles d’évaluation
- Modèles de prompts système
Débouchés
- Prompts fiables et mesurables en production
- Méthode d’évaluation réutilisable par l’équipe
- Socle pour la création d’agents et de systèmes RAG
Les cours vidéo associés
Mes cours en vidéo qui accompagnent ce programme : pour préparer la formation ou réviser ensuite. Accès gratuit avec un compte.
