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Formation : Prompt engineering, communiquer efficacement avec les intelligences artificielles

Générer des réponses spécifiques ou accomplir des tâches précises

Prompt engineering, communiquer efficacement avec les intelligences artificielles

Générer des réponses spécifiques ou accomplir des tâches précises


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Le prompt engineering est une discipline émergente qui vise à optimiser la communication avec les modèles d'IA génératifs. Ce cours vous permettra de comprendre les principes fondamentaux du prompt engineering et de développer les compétences nécessaires pour créer des prompts efficaces afin de générer des réponses spécifiques ou accomplir des tâches précises.


INTER
INTRA
SUR MESURE

Séminaire en présentiel ou en classe à distance
Disponible en anglais, à la demande

Réf. PEI
  1j - 7h00
Prix : 1050 € H.T.
Pauses-café et
déjeuners offerts




Le prompt engineering est une discipline émergente qui vise à optimiser la communication avec les modèles d'IA génératifs. Ce cours vous permettra de comprendre les principes fondamentaux du prompt engineering et de développer les compétences nécessaires pour créer des prompts efficaces afin de générer des réponses spécifiques ou accomplir des tâches précises.


Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
Comprendre l'architecture de ChatGPT
Connaître les principales méthodes de rédaction des prompts
Générer des prompts avec ChatGPT
Évaluer les limites d'une intelligence artificielle (IA)

Public concerné
Tout public, et en particulier tous les collaborateurs devant être au plus tôt sensibilisés et rassurés sur ces nouveaux modes d’accès à l’information.

Prérequis
Aucune connaissance particulière.

Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.

Programme de la formation

Pourquoi l’IA générative aujourd’hui ?

  • Frise chronologique retraçant l’évolution des différents courants de l’IA, des grandes inventions ou innovations.
  • Rappel des concepts clés dont le deep learning et les réseaux de neurones (dont nombre de paramètres d’un modèle).
  • Comment ChatGPT a été construit : différence fondamentale entre la partie Large Language Models (LLM) et la partie conversationnelle.
  • Limites et biais possibles liés à la nature des données d'entraînement.
  • Limites liées à la modération de contenu ou à la politique d’OpenAI.
  • Modes de facturation à l'usage en fonction du nombre de tokens traités, leurs avantages et inconvénients.

Techniques de base du prompt engineering

  • Qu'est-ce que le prompt engineering ? Pourquoi est-ce essentiel pour optimiser l'utilisation des modèles de langage ?
  • Structures des prompts : prompts ouverts, fermés, préremplis, à choix multiples, prompts de confirmation, d’erreur.
  • Création de prompts efficaces en partant d’exemples de tâches à accomplir.
  • Rôle et dirigeabilité. Contexte et tâches. Longueur de contexte. Méthode Randomized Controlled Trial (RCT).
  • Analyser les avantages et inconvénients de la prise de décision assistée par l'IA.
  • Identifier les principaux biais possibles (femme/homme). Problèmes liés aux hallucinations.
  • Identifier les sujets interdits par ChatGPT. Analyser la sensibilité au contexte.
Démonstration
Création et tests de prompts sur diverses tâches proposées et en appliquant la dirigeabilité ou pas. Comparaison des réponses. Analyser diverses réponses d'une IA et identifier leurs incohérences ou erreurs.

Améliorer la qualité des interactions avec une IA

  • Générer des prompts avec ChatGPT.
  • Exploration de cas d'utilisation avancée dont exemple avec l’utilisation d’un arbre de pensée.
  • Détailler les techniques pour formuler des prompts efficaces (précision, contexte, relances).
  • Méthode React de Princeton.
  • Comment utiliser une IA pour l’aide à la rédaction, à l'apprentissage ?
  • L’automatisation de la collecte de données avec ChatGPT.
Démonstration
Expérimenter les techniques de prompts complexes dans des cas d’usage concrets. Comparaison de performances de prompts sur des tâches données et sensibilisation à la vulnérabilité des chatbots (Gandalf.AI).

Reconnaître et évaluer les limites d'une IA

  • Apprendre à reconnaître les marqueurs d'un texte généré (style, cohérence).
  • Proposer des améliorations constructives plutôt que de discréditer.
  • Définir une grille d'évaluation multidimensionnelle.
  • Génération du code d'une page web à partir d'un croquis.
  • Notion d'IA faible versus IA forte et avenir de l'IAG.
  • Différence de réponses selon l'outil entre ChatGPT et d'autres outils avec moins de paramètres.
Démonstration
Analyse comparée : sur la base de textes écrits par des humains et par une IA, identifier lesquels sont générés par une IA et pour quelles raisons. Amélioration d’un texte généré par une IA à partir d’exemples. Évaluation de réponses selon des critères établis.


Solutions de financement
Plusieurs solutions existent pour financer votre formation et dépendent de votre situation professionnelle.
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Avis clients
4,5 / 5
Les avis clients sont issus des évaluations de fin de formation. La note est calculée à partir de l’ensemble des évaluations datant de moins de 12 mois. Seules celles avec un commentaire textuel sont affichées.
SOPHIE B.
08/11/24
3 / 5

Très bien mais plutôt grand public.
GERALD C.
08/11/24
4 / 5

Très clair



Horaires
les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45. Les pauses et déjeuners sont offerts.
Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, quelle que soit la modalité, les sessions se terminent à 16h le dernier jour.

Dates et lieux
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