Formation prompt engineering pour entreprises : bien demander à l'IA et vérifier le résultat

Ce que vous apprenez

Rédiger des consignes claires (rôle, contexte, tâche et format), donner des exemples, découper un travail long en étapes et vérifier ce que renvoie l'IA avant de l'utiliser. Vous repartez avec vos propres modèles.

Comment ça se passe

En direct en ligne et en français, que vous soyez en France, en Belgique ou en Suisse, en groupe ouvert ou en cours particuliers ; en présentiel en Catalogne selon la session.

Certificat

À la fin, vous recevez un certificat de participation d'IAescola.

Prix

Cours en groupe ouvert : 160 € par personne. Cours particuliers : 80 € de l'heure ou forfait de 5 h : 350 €. TVA incluse.

Paiement

Paiement direct en euros par virement, avec une facture à votre nom ou à celui de votre entreprise.

• Rôle, contexte, tâche et format

  La structure d'une bonne consigne : qui est l'IA dans cette tâche, ce qu'elle doit savoir, ce que vous lui demandez exactement et sous quelle forme vous voulez la réponse (tableau, liste, courriel, longueur, ton). Avec des exemples avant/après sur vos propres textes.

• Des exemples qui fixent le style

  Donner à l'IA un ou deux exemples de ce que vous jugez être un bon résultat (few-shot) rapproche en général davantage le ton et la structure que d'ajouter des explications. Nous voyons quand les utiliser, comment les choisir et comment éviter qu'elle les recopie mot pour mot.

• Découper un travail en étapes

  Une demande vaste et floue donne un résultat faible. Vous apprenez à la décomposer en étapes (comprendre, planifier, rédiger, relire), à demander d'abord un plan, à enchaîner les réponses et à corriger une étape sans tout refaire.

• Vérifier et repérer erreurs et inventions

  L'IA peut affirmer avec assurance des données, des chiffres, des citations ou des règles qui n'existent pas. Nous travaillons une méthode de relecture : ce qu'il faut toujours vérifier, comment lui demander de signaler ce qu'elle ignore, comment recouper avec la source et quand une personne doit relire avant que quoi que ce soit ne sorte de l'entreprise.

• Modèles et bibliothèque de prompts d'équipe

  Un bon prompt qui n'existe que dans la tête d'une personne ne passe pas à l'échelle. Nous construisons des modèles avec des champs à remplir, les classons par tâche et les plaçons dans un espace partagé (un document ou, si votre outil le permet, des GPT personnalisés ou des Projets) avec un responsable de leur mise à jour.

• Quelles données ne pas coller

  Données personnelles, contrats, informations clients ou chiffres internes ne se collent pas dans n'importe quel outil. Nous définissons avec vous une règle simple, la façon d'anonymiser un texte avant de l'utiliser et les offres de chaque outil qui donnent plus de contrôle sur les données.

• Un prompt copié ne comprend pas votre cas

  Les listes de « meilleurs prompts » marchent jusqu'à ce que la tâche change. Comprendre pourquoi une consigne fonctionne permet de l'adapter à vos clients, à votre ton et à vos documents.

• Bien demander est la moitié du travail ; relire est l'autre moitié

  Un texte qui sonne bien peut être faux. Vous apprenez à lire la réponse d'un œil critique et à préciser dans l'équipe qui relit quoi avant l'envoi ou la publication.

• De l'habitude individuelle à la pratique d'équipe

  Si chacun rédige ses consignes à sa façon, les résultats et la qualité varient. Avec des modèles communs et des critères partagés, l'équipe gagne en cohérence et le nouvel arrivant ne repart pas de zéro.

• Des exemples de votre secteur et de votre poste

  Un cabinet comptable, un commerce, une clinique ou un établissement scolaire ne demandent pas les mêmes choses à l'IA. Les exercices partent des textes et des tâches de chacun, y compris pour les profils non techniques.

1. 01

   Nous partons de tâches réelles

   Avant de commencer, nous recensons les tâches de l'équipe pour lesquelles l'IA peut aider : les répétitives, celles qu'on a du mal à démarrer ou celles qui demandent de relire beaucoup de texte.

2. 02

   Nous écrivons, testons et comparons

   Chacun rédige sa consigne, la teste et la compare à d'autres versions. Nous observons ce qui change dans le résultat quand on ajoute du contexte, un exemple ou une contrainte de format.

3. 03

   Nous relisons comme si cela sortait de l'entreprise

   Nous cherchons les défauts : chiffres inventés, mauvais ton, données qui n'ont pas leur place. Nous laissons une liste de contrôle propre à chaque type de tâche.

4. 04

   Nous laissons des modèles et des critères

   Nous terminons par une bibliothèque de modèles de départ, une règle claire sur les données et une répartition de qui les maintient, pour que la formation ne reste pas dans la salle.

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