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Formation Prompt Engineering Avancé

Maîtriser le prompt engineering avancé et exploiter tout le potentiel des LLM en contexte professionnel.

À l'issue de cette formation, le participant maîtrise les techniques avancées de prompt engineering pour obtenir des résultats précis et fiables des grands modèles de langage, dans des contextes professionnels variés.

Sur mesure

1 jour

A définir

A définir

Présentiel

formation prompt engineering avancé

Le programme de la formation Prompt Engineering Avancé

FONDAMENTAUX DU PROMPTING

  • Comment fonctionnent les LLMs : tokens, température, top-p, contexte
  • Anatomie d'un prompt : instruction, contexte, exemples, format de sortie
  • Zero-shot vs few-shot : quand utiliser des exemples et lesquels choisir
  • Rôles system/user/assistant : structuration des conversations multi-tours
  • Atelier : comparaison de prompts zero-shot vs few-shot sur des cas réels


TECHNIQUES AVANCÉES DE RAISONNEMENT

  • Chain-of-Thought (CoT) : demander au modèle de raisonner étape par étape
  • Self-consistency : générer plusieurs réponses et voter pour la meilleure
  • Tree of Thoughts (ToT) : exploration de plusieurs chemins de raisonnement
  • ReAct : combiner raisonnement et action dans un prompt structuré
  • Atelier : résolution de problèmes complexes avec CoT et Self-consistency


PROMPTING POUR LES DÉVELOPPEURS

  • Structured outputs : JSON mode, function calling, schémas de sortie
  • Prompt injection et sécurité : attaques, détection, garde-fous
  • Évaluation des prompts : métriques, frameworks d'éval (PromptFoo, RAGAS)
  • Optimisation des coûts : compression de prompt, caching, batch processing
  • Atelier : construction d'un pipeline de génération de contenu structuré


PROJET ET ÉVALUATION FINALE

  • Livrable : bibliothèque de prompts documentée pour un cas d'usage métier précis
  • Format : présentation des prompts, démonstration et justification des choix
  • Critères : efficacité, robustesse, réutilisabilité, documentation
  • Revue collective : partage des bibliothèques et bonnes pratiques
  • Bilan : ressources pour continuer (leaderboards, papers, communautés)

Objectifs de la formation

Comprendre le fonctionnement des LLMs
pour mieux les piloter par le prompt
Appliquer les techniques fondamentales :
zero-shot, few-shot, chain-of-thought

Concevoir des system prompts robustes pour

des assistants métier

Utiliser les techniques avancées : ReAct, Tree

of Thoughts, self-consistency

Optimiser les prompts pour les APIs OpenAI,

Anthropic et Azure OpenAI

Déployer et monitorer un agent en production

avec LangSmith

Construire une bibliothèque de prompts

réutilisable pour son équipe

Méthode pédagogique

Apprentissage progressif des bases des LLM vers le prompting avancé
→ compréhension du fonctionnement avant l’optimisation des prompts


Mise en pratique immédiate de chaque notion (few-shot, CoT, ReAct…)
→ expérimentation directe sur des cas concrets


Approche orientée usages métiers et développement
→ création de prompts adaptés à des besoins professionnels réels


Résolution de problématiques de précision, fiabilité et coût
→ amélioration des réponses et optimisation des performances


Montée en compétence jusqu’à une bibliothèque de prompts réutilisable
→ production de prompts robustes, documentés et exploitables en équipe

A qui s'adresse cette formation ?

Public cible

Profils IT et métiers souhaitant maîtriser les techniques avancées de prompting pour maximiser l'efficacité des LLMs

Prochaines sessions

Lieu : à définir ensemble

Dates : à définir ensemble

Tarifs 

  • Sur devis uniquement

Modalités

Formation pratique

Exercices sur cas réels et 

optimisation de prompts

Projet final : bibliothèque de

prompts métier

Évaluation sur l’efficacité, la

robustesse et la réutilisabilité

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