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CoursDébutantAPI IntegrationGenAI Builders

Ingénierie de Prompts pour Développeurs

Famille : 🟩 F2 - GenAI Builders

Express

À l'issue de cette formation, vous serez capable de :

Maîtriser les concepts fondamentaux
Acquérir des compétences pratiques

Programme Détaillé

9 modules de formation

Module 1

Introduction

6min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique

Cette formation vous apprendra l'ingénierie de prompts, une compétence essentielle pour maximiser les performances des LLMs. Un prompt bien conçu peut transformer des résultats médiocres en sorties exceptionnelles.

Importance du prompt engineering :

Le prompt engineering est devenu une discipline à part entière. C'est souvent le facteur déterminant entre une application LLM qui fonctionne moyennement et une qui excelle. Les meilleurs développeurs IA maîtrisent cette compétence.

Ce que vous allez apprendre :

Principes fondamentaux du prompt engineering
Techniques avancées (few-shot, chain-of-thought, tree-of-thoughts)
Structuration des prompts pour différents cas d'usage
Gestion du contexte et des instructions système
Extraction structurée de données
Debugging et amélioration itérative des prompts
Patterns de prompts réutilisables
Evaluation de la qualité des prompts
Outils et frameworks (LangChain, Guidance)

Cette formation pratique vous permettra de concevoir des prompts professionnels qui maximisent la valeur de vos applications LLM.

Module 2

Guidelines

17min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Principes fondamentaux de l'ingénierie de prompts
Clarté et spécificité : Donner des instructions claires et détaillées
Donner du temps au modèle : Permettre au modèle de "réfléchir"
Exemples de code interactifs
Module 3

Iterative

13min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Approche itérative pour améliorer les prompts
Méthodologie d'amélioration progressive
Analyse des résultats
Exemples de code pratiques
Module 4

Summarizing

7min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Résumer du texte avec les LLM
Résumé d'avis utilisateurs pour plus de concision
Techniques de synthèse
Cas d'usage pratiques
Module 5

Inferring

11min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Classification de sentiments et extraction d'informations
Analyse de sentiments automatisée
Extraction de sujets et thématiques
Applications pratiques
Module 6

Transforming

12min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Traduction, correction et conversion de format
Traduction automatique entre langues
Correction d'orthographe et de grammaire
Transformation de formats de données
Module 7

Expanding

6min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Génération de contenu à partir de prompts courts
Écriture automatique d'e-mails
Expansion de texte
Personnalisation du contenu
Module 8

Chatbot

12min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Construire un chatbot personnalisé
Architecture chatbot avec LLMs
Gestion du contexte conversationnel
Implémentation pratique
Module 9

Conclusion

2min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique

Cette conclusion synthétise votre parcours d'apprentissage en ingénierie de prompts et vous guide vers les prochaines étapes de votre montée en compétences.

Récapitulatif des concepts clés appris :

Principes fondamentaux du prompt engineering (clarté, spécificité, structuration)
Approche itérative pour améliorer progressivement vos prompts
Techniques de résumé, inférence, transformation et expansion de contenu
Construction de chatbots conversationnels avec gestion du contexte
Patterns réutilisables pour maximiser l'efficacité des LLMs

Compétences acquises :

Capacité à concevoir des prompts professionnels optimisés pour différents cas d'usage
Maîtrise des APIs LLM pour intégration dans vos applications
Debugging et amélioration itérative de prompts
Vision stratégique de l'utilisation des LLMs dans le développement logiciel

Prochaines étapes suggérées :

Approfondissement avec "Construction de Systèmes avec APIs LLM" pour architectures plus complexes
Exploration de LangChain pour structurer vos applications LLM
Pratique continue sur vos propres projets pour consolider les acquis

Ressources pour aller plus loin :

Documentation officielle des APIs (OpenAI, Anthropic, Google)
Communautés de développeurs GenAI pour échanger bonnes pratiques
Formations avancées sur agents IA et systèmes RAG

Prérequis pour suivre cette formation

Python basique (variables, fonctions, boucles)
Aucune connaissance préalable en IA requise
Ordinateur avec Python 3.x
Accès internet pour les labs
Environnement Jupyter Notebook (fourni en ligne)

Public Cible

Développeurs
Ingénieurs logiciels

Compétences que vous allez acquérir

Compétences pratiques en IA générative

Ressources

Informations Pratiques

Détails de la formation

Durée
1h
Niveau
Débutant
Prix
2230 €
Langue
Français
Certification
-

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