Formation Prompt Engineering : maîtriser les prompts IA

Jour 1

1. Pourquoi une demande échoue

• Ce que le modèle fait réellement d’une consigne, et pourquoi il comble les vides.
• Les cinq causes d’échec les plus fréquentes, et leur correction respective.
• Pourquoi une réponse fausse est toujours bien écrite.
• Pratique : diagnostic collectif de demandes ratées apportées par les participants.

2. L’anatomie d’une demande

• Rôle, contexte, tâche, format, contraintes, critères de réussite.
• Ce qui mérite d’être écrit et ce qui alourdit sans rien apporter.
• Délimiter les zones d’une demande pour séparer consigne et matière.
• Pratique : réécriture complète d’une demande de son quotidien, avant et après.

3. Montrer plutôt que décrire

• Donner un exemple, en donner trois : ce que change chaque palier.
• Imposer une structure de sortie stricte et réutilisable.
• Faire respecter un ton, un vocabulaire, une charte éditoriale.
• Pratique : construction d’un gabarit de sortie appliqué à plusieurs cas.

4. Faire raisonner, ou pas

• Demander un raisonnement explicite : sur quelles tâches cela change tout.
• Les modèles de raisonnement : ce qu’ils dispensent d’écrire.
• Faire produire plusieurs pistes puis trancher, plutôt qu’une réponse unique.
• Faire critiquer une production par le modèle lui-même, et les limites de l’exercice.
• Pratique : même problème traité avec et sans raisonnement explicite.

Jour 2

5. Enchaîner et structurer

• Découper une tâche longue en étapes dont chacune se vérifie.
• Obtenir une sortie structurée exploitable par une autre étape ou un autre outil.
• Reprendre un travail en cours sans reperdre le contexte.
• Pratique : chaîne complète sur un livrable réel, de la matière brute au résultat.

6. Consignes permanentes, assistants et agents

• Ce qui change quand la consigne n’est plus écrite à chaque fois.
• Rédiger les consignes d’un assistant personnalisé : périmètre, ton, refus.
• Les consignes d’un agent qui utilise des outils : ce qu’il faut dire de plus.
• Pratique : consignes complètes d’un assistant sur une tâche récurrente.

7. Évaluer un prompt

• Constituer un jeu de cas de test, y compris les cas qui doivent échouer.
• Écrire ses critères d’acceptation avant de lancer la demande.
• Comparer deux versions d’un prompt sur le même jeu, et conclure.
• Le biais de complaisance : pourquoi le modèle vous donne raison, et comment l’en empêcher.
• Pratique : évaluation comparée de ses propres prompts, résultats à l’appui.

8. D’un outil à l’autre, et à l’échelle d’une équipe

• Ce qui se transpose tel quel entre ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot et Mistral.
• Ce qui dépend de l’outil : instructions système, longueur de contexte, accès aux fichiers.
• Documenter une demande pour qu’un collègue la reprenne sans explication.
• Versionner, tester, retirer ce qui ne sert plus.
• Pratique : bibliothèque d’équipe documentée, portée sur un second outil.
• Questions ouvertes et échanges avec le formateur.