Formation Prompt engineering : obtenir des résultats fiables et exploitables avec les IA génératives
Passez du prompt approximatif qui « donne quelque chose » au prompt méthodique qui produit un résultat directement utilisable dans votre travail.
Vue d'ensemble
Aisance avec les outils bureautiques et la navigation web
Objectifs pédagogiques
Programme détaillé
Comprendre l'IA générative pour mieux la piloter
– Modèles de langage : ce qu’est un LLM et comment il produit une réponse mot après mot, de façon probabiliste
– Tokens et fenêtre de contexte : pourquoi la longueur et la place des informations dans le prompt changent le résultat
– Données d’entraînement : ce que le modèle sait, ce qu’il ignore, et pourquoi il ne « cherche » pas comme un moteur de recherche
– Hallucinations et biais : d’où viennent les erreurs, et pourquoi elles sont formulées avec autant d’assurance
– Panorama des assistants du marché : ChatGPT, Microsoft Copilot, Claude, Gemini — points communs et différences d’usage
– Soumission d’une même question à deux assistants différents et comparaison argumentée des réponses
– Mise en évidence d’une hallucination sur un sujet factuel vérifiable
Anatomie d'un prompt efficace
– Rôle : attribuer une posture ou une expertise à l’IA pour orienter le registre et la profondeur de la réponse
– Contexte : fournir la situation, la cible et les contraintes que le modèle ne peut pas deviner
– Instruction : formuler une tâche unique, explicite et actionnable
– Format attendu : imposer la structure de sortie (tableau, liste, note de synthèse, longueur, ton)
– Contraintes et exclusions : cadrer ce qui doit être évité autant que ce qui est demandé
– Du prompt vague au prompt précis : les écarts de qualité constatés à consigne équivalente
– Réécriture d’un prompt vague en prompt structuré, puis comparaison des deux sorties
– Construction du prompt fil rouge de la journée à partir d’une tâche professionnelle réelle du participant
Techniques de prompting
– Zero-shot et few-shot : guider le modèle en lui donnant des exemples du résultat attendu
– Décomposition en étapes : faire raisonner l’IA par paliers plutôt que de tout demander d’un coup
– Prompting itératif : exploiter la relance et la critique pour converger vers un résultat exploitable
– Enchaînement de prompts : découper une tâche complexe en une séquence de demandes qui se nourrissent l’une l’autre
– Faire produire ou améliorer un prompt par l’IA elle-même : usage et limites de cette approche
– Transférabilité : adapter une même technique d’un assistant à l’autre
– Traitement d’une tâche complexe en chaîne de prompts, avec comparaison à la version « tout-en-un »
– Application d’une même technique sur deux assistants concurrents pour observer les écarts
Travailler avec ses propres documents et ses cas métier
– Documents en contexte : joindre un fichier (note, rapport, PDF, tableur) et prompter sur son contenu plutôt que sur les connaissances du modèle
– Synthèse et extraction : produire un résumé exploitable, extraire des données, comparer plusieurs documents
– Analyse de données : interroger un tableau, dégager des tendances, générer un graphique ou un tableau de restitution
– Rédaction et reformulation : adapter un même contenu à plusieurs cibles, registres ou formats
– Idéation et brainstorming : utiliser l’IA comme partenaire de réflexion sans lui déléguer la décision
– Limites de l’exploitation documentaire : volume, qualité du fichier source, fiabilité des citations
– Analyse d’un document professionnel apporté par le participant et production d’une synthèse ciblée
– Interrogation d’un jeu de données pour en tirer une restitution structurée
– Restitution collective des prompts créés et des résultats obtenus
Évaluer, vérifier et sécuriser ses usages
– Grille d’évaluation d’une réponse : critères de pertinence, d’exactitude, de complétude et de ton
– Détection des hallucinations : repérer les affirmations invérifiables et remonter aux sources
– Marqueurs d’un contenu généré : style, uniformité, absence d’ancrage concret
– Confidentialité : ce qu’on ne soumet jamais à une IA publique, et la différence entre outil grand public et outil d’entreprise
– Prompt injection et fuite de données : comprendre le risque quand une IA lit un contenu externe ou un document reçu
– Cadre d’usage responsable : responsabilité de l’utilisateur sur le résultat produit, mentions et vérification humaine
– Évaluation d’un ensemble de réponses générées selon une grille de critères établie en groupe
– Identification, parmi plusieurs textes, de ceux produits par une IA et justification des indices retenus
Capitaliser : des prompts réutilisables par l'équipe
– Du prompt jetable au prompt réutilisable : paramétrer un prompt pour qu’il serve à plusieurs situations
– Bibliothèque de prompts : structurer, nommer et documenter ses prompts pour les partager
– Assistants personnalisés sans code : créer un assistant dédié à un usage récurrent de l’équipe (GPT personnalisé ou équivalent)
– Maintenir ses prompts dans le temps : tester, ajuster, et faire face aux évolutions de modèles
– Diffuser la pratique : bonnes pratiques d’adoption au sein d’une équipe ou d’un service
– Industrialisation du prompt fil rouge en version paramétrable et documentée
– Amorce d’une bibliothèque de prompts partagée à partir des productions de la session
Prochaines sessions
20 oct. 2026 • 1 jour
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23 nov. 2026 • 1 jour
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29 janv. 2027 • 1 jour
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2 mars 2027 • 1 jour
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25 mars 2027 • 1 jour
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5 mai 2027 • 1 jour
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3 juin 2027 • 1 jour
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30 juil. 2027 • 1 jour
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28 sept. 2027 • 1 jour
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10 nov. 2027 • 1 jour
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9 déc. 2027 • 1 jour
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Ils nous font confiance
Cette année notre filière Intelligence artificielle & Data Science a accompagné plus de 544 entreprises dont :
Avis des participants
Très bonne adaptation du formateur au public et au niveau d’attente.
La formatrice était très pédagogue et bienveillante ! Elle a su nous partager sa passion et donner envie de pratiquer à la suite Voilà bien longtemps que je n'étais pas sortie d'une formation aussi emballée !
le programme a été adapté par rapport aux besoins et connaissances des participants, c'était appréciable
La formatrice était très à l'écoute, pédagogue. Elle a pris le temps de nous expliquer chaque exercice et j'ai beaucoup appris en 2 jours.
Merci c'était super :)
Votre formateur
Ludovic G.
Formateur
Ludovic intervient notamment sur le Digital Workplace et Microsoft 365, ainsi que sur l’IA appliquée aux métiers et sa gouvernance. Son activité de formation remonte à 2006, soit plus de 20 ans d’expérience.
Financement
Cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
Questions fréquentes
Combien de temps dure la formation Prompt engineering : obtenir des résultats fiables et exploitables avec les IA génératives ?
Cette formation se déroule sur 1 jour.
Quels sont les prérequis pour suivre la formation Prompt engineering : obtenir des résultats fiables et exploitables avec les IA génératives ?
Aisance avec les outils bureautiques et la navigation web
Quel est le prix de la formation Prompt engineering : obtenir des résultats fiables et exploitables avec les IA génératives ?
En inter-entreprises, elle est à 900 € HT par participant ; en intra-entreprise, elle est à 2 000 € HT pour le groupe. Un tarif sur-mesure est également disponible sur devis.
La formation Prompt engineering : obtenir des résultats fiables et exploitables avec les IA génératives délivre-t-elle une certification ?
Cette formation ne délivre pas de certification. Une attestation de fin de formation vous sera remise à l'issue de la session.
La formation Prompt engineering : obtenir des résultats fiables et exploitables avec les IA génératives est-elle éligible à un financement OPCO ?
Oui, cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
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