Toutes les formations

$ cat ./formations/prompt-engineering-ia

Prompt engineering & IA générative : passer d'utilisateur à opérateur

Durée : 8 heuresLangue : FrançaisNiveau : IntermédiaireLogiciels : ChatGPT (GPT-5.1), Claude, Gemini — API OpenAI/Anthropic en option
Prérequis :Avoir déjà utilisé un chatbot IA comme ChatGPT, Claude ou Gemini au moins une foisÊtre à l'aise avec un ordinateur et la lecture de texte techniqueAucune connaissance en machine learning ni en programmation requise (les exemples de code sont fournis et expliqués)

Description

Un cours pratique et honnête sur le prompt engineering, à jour du paysage 2026 : GPT-5.1, la famille Claude 4.5 et Claude Fable 5, Gemini 3, Llama 4, Mistral. On explique d'abord comment un LLM prédit du texte (tokens, fenêtre de contexte, température), puis on démonte l'anatomie d'un bon prompt : rôle, tâche, contexte, contraintes, format, exemples. Tu verras le zero-shot et le few-shot, le chain-of-thought et les modèles de raisonnement, comment forcer une sortie JSON qui passe un parseur, comment itérer méthodiquement sur un jeu de test, et comment réduire les hallucinations par l'ancrage et l'abstention. Le cours couvre aussi les prompts système, la décomposition en chaînes de prompts, le RAG et les agents sans le vernis marketing, la confidentialité et l'injection de prompt. Chaque technique est illustrée par de vrais prompts avant/après, avec les deux sorties comparées.

Programme

Les 2 premières leçons de ce cours sont en accès libre.

Objectifs

  • Expliquer avec tes mots ce qu'est un token, une fenêtre de contexte et la température, et comment ces trois choses changent une réponse
  • Écrire un prompt structuré (rôle, tâche, contexte, contraintes, format, exemples) au lieu d'une question vague
  • Choisir entre zero-shot, few-shot, chain-of-thought et modèle de raisonnement selon le type de tâche
  • Forcer une sortie exploitable par une machine (JSON, tableau, gabarit) et la valider côté code
  • Réduire les hallucinations par l'ancrage, la consigne d'abstention et les citations vérifiables
  • Décomposer une tâche complexe en chaîne de sous-prompts et itérer sur un jeu de test

Compétences acquises

Rédaction de prompts structurés et réutilisablesContrôle du format de sortie (JSON, tableaux, gabarits)Diagnostic et correction d'un prompt qui échoueRéduction des hallucinations et vérification factuelleDécomposition de tâches complexes en sous-promptsLecture critique des promesses autour du RAG et des agents

Type de contenu

Leçons écrites détailléesPrompts avant/après avec sorties comparéesSchémas et démonstrations commentéesQuiz interactifs

Votre formateur

Nadia Bouchard

Nadia Bouchard conçoit des systèmes à base de LLM depuis 2022, d'abord dans une scale-up fintech puis en indépendante. Elle a écrit et versionné plusieurs centaines de prompts en production et aime démonter les recettes magiques pour montrer ce qui marche vraiment.

Avis des apprenants

4,8/ 5

13 avis

5
11
4
2
3
0
2
0
1
0
  • CR

    Camille Rousseau

    Zéro remplissage

    Aucune leçon inutile. Chaque partie apporte quelque chose et se termine par un quiz qui remet les idées en place.

  • BN

    Baptiste Noël

    Solide

    Contenu très propre. J'aurais aimé un ou deux exercices en plus sur la fin, mais rien à redire sur le fond.

  • MK

    Mehdi Kaddouri

    Pile ce qu'il me fallait

    Je bloquais sur des notions que je croyais maîtriser. Les quiz ont pointé mes trous, c'est exactement ce que je cherchais.

  • KH

    Karim Haddad

    Zéro remplissage

    Aucune leçon inutile. Chaque partie apporte quelque chose et se termine par un quiz qui remet les idées en place.

  • IL

    Inès Lambert

    Les exemples font la différence

    Ce sont les cas concrets qui m'ont débloqué. On voit tout de suite à quoi ça sert dans un vrai projet.

  • KH

    Karim Haddad

    Bon rythme

    Les leçons sont courtes mais denses. J'en faisais une par pause déjeuner, le format marche bien pour tenir dans la durée.

  • AV

    Aurélie Vasseur

    Zéro remplissage

    Aucune leçon inutile. Chaque partie apporte quelque chose et se termine par un quiz qui remet les idées en place.

  • RG

    Romain Guérin

    À refaire

    Je compte reprendre certaines parties dans un mois pour ancrer. Le fait de tout avoir en écrit aide beaucoup à réviser.

On mesure l'audience du site (GA4) et, si vous dites oui, on affine aussi la pub Meta. Rien ne se déclenche avant votre réponse — et votre choix tient 6 mois.