Détails de la formation
Les intelligences artificielles génératives transforment en profondeur nos façons de travailler, d’analyser et de produire du contenu.
Cette formation vous permet d’acquérir les clés du prompting afin d’interagir efficacement avec ces outils, d’en comprendre les limites et d’en faire un usage fiable, responsable et maîtrisé.
Objectifs de la formation
À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre le fonctionnement et les limites des IA génératives
Identifier leurs usages pertinents, leurs biais et leurs risques afin d’adopter un regard critique sur les réponses produites.Formuler des prompts clairs, structurés et efficaces
Concevoir des instructions précises intégrant contexte, contraintes, ton et format pour obtenir des résultats exploitables.Utiliser des techniques avancées de prompting pour des cas complexes
Mettre en œuvre le prompting par rôles, itératif, par exemples (few-shot) et structuré pour améliorer la qualité des réponses.Adopter un usage professionnel, fiable et responsable de l’IA
Vérifier la fiabilité des réponses, prévenir les hallucinations et respecter les enjeux de sécurité, d’éthique et de conformité.
Contenu de la formation
Introduction aux IA génératives
- Qu’est-ce qu’un modèle de langage et comment il apprend ?
- Les limites et biais des modèles (hallucinations, données d’entraînement, contexte).
- Les types d’usages : rédaction, synthèse, idéation, traduction, code, etc
Les fondamentaux du prompting
- Qu’est-ce qu’un prompt ?
- Structure d’un bon prompt :
- Contexte (qui, quoi, pour qui, pourquoi)
- Instruction claire et orientée action
- Contraintes ou format de sortie souhaité
- Ton, niveau de langage, style
- Les erreurs fréquentes à éviter (flou, surcharge, absence de cadre).
Techniques avancées de prompting
- Le prompting par rôles (“Tu es un expert en…”)
- Le prompting progressif (itératif et dialogué).
- Le chain-of-thought simplifié : raisonner étape par étape sans surcharger le prompt.
- Le few-shot prompting : donner des exemples de la réponse attendue.
- Structurer les prompts pour des tâches complexes (tableaux, résumés, rapports).
Vérification et fiabilité des réponses
- Comment repérer les “hallucinations” ou les réponses erronées.
- Techniques de validation :
- Vérifier les sources (citations, références, cohérence interne).
- Reformuler et comparer plusieurs prompts.
- Croiser avec d’autres outils ou ressources fiables.
- Notions de traçabilité des échanges.
Sécurité, confidentialité et conformité
- Ne pas partager d’informations sensibles, personnelles ou confidentielles.
- Règles internes de l’organisation (RGPD, propriété intellectuelle, confidentialité).
- Bonnes pratiques pour l’usage professionnel :
- Anonymisation des données
- Revue humaine avant diffusion
- Conservation et suppression des conversations.
Éthique et responsabilité
- Comprendre les biais (sociaux, culturels, linguistiques).
- Promouvoir un usage inclusif, neutre et responsable.
- Transparence dans l’utilisation de l’IA : mentionner l’usage d’un outil génératif.
- Impact environnemental et sociétal de l’IA.
