Programme Prompt engineering, communiquer efficacement avec les intelligences artificielles
Durée : 1 journée - 7 heures
Tarif : Nous contacter pour une formation INTER – INTRA ou en COURS PARTICULIER
La formation est délivrée en présentiel ou distanciel (e-learning, classe virtuelle, présentiel et à distance). Le formateur alterne entre méthodes démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). La validation des acquis peut se faire via des études de cas, des quiz et/ou une certification.
Cette formation est animée par un consultant-formateur dont les compétences techniques, professionnelles et pédagogiques ont été validées par des diplômes et/ou testées et approuvées par l’éditeur et/ou par Audit Conseil Formation.
Les objectifs
pré-requis
Aucun.
Moyens pédagogiques, techniques et d'encadrement
- 1 poste de travail complet par personne
- De nombreux exercices d'application
- Mise en place d'ateliers pratiques
- Remise d'un support de cours
- Remise d'une attestation de stage
Modalités d'évaluation des acquis
- Evaluation des besoins et objectifs en pré et post formation
- Evaluation technique des connaissances en pré et post formation
- Evaluation générale du stage
Accessibilité handicapés
- Au centre d’affaires ELITE partenaire d’ACF à 20 m.
- Guide d’accessibilité à l’accueil.
Le Programme
Comprendre le contexte de l’IA générative
Pourquoi l’intelligence artificielle générative est-elle au cœur des enjeux actuels ?
Évolution historique de l’IA : des débuts symboliques aux percées du deep learning
Concepts fondamentaux à connaître : réseaux de neurones, paramètres d’un modèle, fonctionnement du deep learning
Architecture de ChatGPT : distinction entre le modèle de langage (LLM) et la couche conversationnelle
Limites du système : biais liés aux données d’entraînement, encadrement des contenus, modération et politique d’usage
Fonctionnement de la facturation : principe des tokens, avantages et limites selon les usages
Les fondamentaux du prompt engineering
Définir le prompt engineering et comprendre son importance pour tirer le meilleur parti des IA génératives
Explorer les différents types de prompts : ouverts, fermés, guidés, avec choix multiples, correctifs, etc.
Concevoir des prompts efficaces à partir de cas pratiques : de la consigne simple à la tâche complexe
Concepts clés : rôle attribué, définition claire des objectifs, longueur du contexte, notion de dirigeabilité
Comprendre les biais et risques : stéréotypes, hallucinations, interdits, sensibilité au contexte
Optimiser ses échanges avec une IA
Utiliser ChatGPT pour générer ses propres prompts de manière itérative
Approche avancée : l’arbre de pensée pour structurer une requête complexe
Techniques pour formuler des prompts de qualité : précision, clarté, relance pertinente
Présentation de la méthode ReAct (Reasoning + Acting) développée à Princeton
Exploiter l’IA pour la rédaction, la synthèse de documents, l’assistance à l’apprentissage
Automatiser la collecte d’informations grâce à l’IA
Évaluer les réponses d’une intelligence artificielle
Reconnaître un texte généré automatiquement : indices stylistiques, répétitions, logique floue
Proposer des corrections constructives plutôt qu’une remise en cause directe
Élaborer une grille d’évaluation multicritères d’une réponse d’IA
Étude d’un cas réel : génération du code HTML/CSS d’une page à partir d’un schéma manuscrit
Concepts clés : différence entre IA faible et IA forte, vision prospective de l’Intelligence Artificielle Générale (IAG)
Comparaison de réponses entre différents outils IA (ChatGPT vs IA à plus faible capacité)