Le prompt engineering est la compétence qui détermine 80 % de la qualité des outputs d'un LLM. Un professionnel qui sait rédiger des prompts efficaces obtient des résultats utilisables du premier coup, tandis qu'un non-initié passe des heures à itérer sur des réponses génériques. Cette formation couvre les techniques professionnelles sur les trois modèles leaders : Claude (Anthropic), GPT-4 (OpenAI) et Gemini (Google).
Chain-of-thought prompting. Demander au modèle de "penser étape par étape" avant de répondre réduit le taux d'erreur de 40 % sur les tâches de raisonnement. Applicable à la comptabilité, l'analyse juridique, la prise de décision.
Few-shot prompting. Fournir 2 à 5 exemples du format attendu calibre précisément le modèle sur votre style et vos normes internes. Utilisé pour standardiser des livrables (comptes rendus, emails, rapports).
Role prompting. Assigner un rôle expert au modèle ("Tu es un avocat spécialisé en droit du travail") améliore la pertinence et la précision des réponses dans le domaine concerné.
RAG (Retrieval Augmented Generation). Connecter le LLM à votre base documentaire interne pour des réponses ancrées dans votre contexte spécifique (procédures, produits, clients, historique).
Prompt chaining. Décomposer une tâche complexe en une chaîne de prompts séquentiels, où l'output d'un prompt devient l'input du suivant. Utilisé pour les workflows multi-étapes (audit, rédaction longue, analyse comparative).
Module 1 (3h) : fondamentaux et anatomie d'un prompt. Module 2 (4h) : techniques avancées (chain-of-thought, few-shot, RAG). Module 3 (4h) : construction d'agents avec prompt chaining. Module 4 (3h) : optimisation des coûts et des performances. Certification RS 6776 à l'issue, financement OPCO disponible.
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