Plan du cours
Jour 1
Introduction à l'IA générative et au prompt engineering
- Qu'est-ce que l'IA générative et en quoi elle diffère de l'automatisation traditionnelle
- Le rôle du prompt engineering dans la qualité de la sortie de l'IA
- Aperçu de l'écosystème actuel des outils textuels, visuels, audio et vidéo
- Où le prompt engineering crée de la valeur pour les affaires
Fondements des modèles d'IA pour la génération de texte et d'images
- Le fonctionnement des grands modèles de langage et des modèles de diffusion, expliqués simplement
- La différence entre les données d'entraînement, le fine-tuning et l'utilisation de prompts
- Les forces et les limites des modèles pré-entraînés
- Pourquoi l'architecture du modèle influence la manière dont nous formulons nos prompts
Comparaison des principaux assistants IA
- Microsoft Copilot, avec ses forces dans l'intégration à Microsoft 365, les workflows Word, Excel, Outlook et Teams, l'ancrage aux données d'entreprise, et ses limites en matière de portée créative et de profondeur de raisonnement par rapport aux concurrents
- Google Gemini, avec ses forces dans le multimodal natif, l'intégration à Workspace, l'ancrage par recherche en temps réel, et ses limites en matière d'incohérence, de disponibilité régionale et de suivi des instructions sur les tâches complexes
- ChatGPT, avec ses forces dans la maturité de l'écosystème, les GPT personnalisés, la génération d'images via DALL-E, le mode vocal, et ses limites en matière de fiabilité factuelle sans ancrage et de restrictions d'utilisation plus strictes pour les fonctionnalités premium
- Claude, avec ses forces dans la gestion du contexte long, le raisonnement nuancé, la rédaction de longs documents et l'analyse limpide, et ses limites en matière de largeur de l'écosystème d'outils et de génération d'images
- Choisir le bon outil pour une tâche, un public ou une contrainte de conformité donnée
- Une démonstration côte à côte du même prompt sur les quatre assistants
Principes de la conception efficace de prompts
- La clarté, la spécificité et le contexte comme trois piliers d'un bon prompt
- Structurer les instructions, le ton, le format et les contraintes
- Les erreurs courantes des débutants et comment les reconnaître
- Itérer pour passer d'un prompt faible à un prompt performant
Jour 2
Prompting en zéro-shot, un-shot et few-shot
- La différence entre ces trois approches et quand chacune convient
- Lire le comportement du modèle et ajuster les exemples en conséquence
- Enseigner une nouvelle tâche à un modèle en utilisant uniquement 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 de persona et direction créative
- Chaîne de pensée (chain-of-thought) et prompts de raisonnement étape par étape
- Réduction des hallucinations, de l'ambiguïté et des biais dans les réponses
Fine-tuning few-shot sans code
- Ce qu'est le fine-tuning few-shot et en quoi il diffère de l'entraînement complet du modèle
- Adapter un modèle à une tâche de niche en utilisant des prompts basés sur des exemples
- Quand il vaut mieux utiliser le prompt engineering plutôt que le fine-tuning pour un meilleur investissement
- Évaluer la qualité de la sortie et affiner de manière itérative
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 sur plusieurs étapes de génération
- Combinaison de patterns de prompts pour des résultats répétables et alignés sur la marque
Application du prompt engineering aux flux de travail des affaires
- Automatisation de la rédaction courante, de la recherche et du triage de l'information
- Un aperçu des cas d'usage en support client et chatbots
- Concevoir des gabarits de prompts que les équipes peuvent réutiliser 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 qui contrôlent le style, la composition, l'éclairage et le sujet
- Prompts négatifs, pondération et raffinement itératif
- Transformation et édition d'image à image via des prompts
Audio et parole avec l'IA
- Génération de parole naturelle à partir de prompts textuels
- Clonage de voix et synthèse à un niveau conceptuel
- Cas d'usage dans le contenu de formation, l'accessibilité et le marketing
Création de contenu vidéo avec l'IA générative
- Aperçu des outils actuels de texte-à-vidéo et de ce qu'ils peuvent offrir de réaliste
- Scripting et storyboarding via des séquences de prompts
- Combinaison de texte, d'images, d'audio et de vidéo générés par l'IA en un seul actif
- Édition et raffinement de la sortie vidéo créée 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 en marketing, design, formation et publicité
Éthique, utilisation responsable et perspectives futures
- Biais, droits d'auteur, attribution et modération de contenu
- Considérations en matière de confidentialité et de protection des données lors de l'utilisation de plateformes génératives
- Divulgation, transparence et confiance envers les clients finaux
- Outils, modèles et tendances émergents à surveiller au cours des 12 prochains mois
- Résumé et prochaines étapes
Pré requis
Public cible
Professionnels du marketing, de la communication et de la création explorant la production de contenu assistée par l'IA. Équipes opérationnelles et équipes en contact avec la clientèle cherchant à automatiser les interactions répétitives grâce à des outils pilotés par des prompts. Débutants sans antécédent en IA ou en programmation qui souhaitent un point d'entrée structuré et axé sur les outils vers 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
