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Plan du cours
Introduction à l'IA générative et au prompt engineering
- Ce qu'est l'IA générative et comment elle diffère de l'automatisation traditionnelle
- Le rôle du prompt engineering dans l'amélioration de la qualité des sorties IA
- Aperçu de l'écosystème actuel des outils de texte, d'image, d'audio et de vidéo
- Comment le prompt engineering ajoute de la valeur commerciale
Fondements des modèles d'IA pour la génération de texte et d'images
- Fonctionnement des grands modèles de langage et des modèles de diffusion, expliqués simplement
- Différence entre données d'entraînement, fine-tuning et prompting
- Points forts et limites des modèles pré-entraînés
- Pourquoi l'architecture des modèles influence la rédaction des prompts
Comparaison des principaux assistants IA
- Microsoft Copilot, avec des atouts dans l'intégration Microsoft 365, Word, Excel, Outlook et Teams, l'ancrage des données d'entreprise, mais des faiblesses en termes de créativité et de profondeur de raisonnement par rapport aux concurrents
- Google Gemini, avec des atouts en multimodalité native, intégration Workspace, recherche en temps réel, mais des faiblesses en incohérence, disponibilité régionale et suivi des instructions sur des tâches complexes
- ChatGPT, avec des atouts en maturité de l'écosystème, GPT personnalisés, génération d'images via DALL-E, mode vocal, mais des faiblesses en fiabilité factuelle sans ancrage et limites d'utilisation plus strictes sur les fonctionnalités premium
- Claude, avec des atouts dans le traitement de longs contextes, le raisonnement nuancé, la rédaction longue et l'analyse lucide, mais des faiblesses en écosystème d'outils et génération d'images
- Comment choisir le bon outil selon la tâche, le public ou les contraintes de conformité
- Présentation côte à côte du même prompt dans les quatre assistants
Principes de la conception de prompts efficaces
- Clarté, spécificité et contexte : les trois piliers d'un bon prompt
- Structurer les instructions, le ton, le format et les contraintes
- Erreurs courantes des débutants et comment les identifier
- Itérer d'un prompt faible à un prompt performant
Prompting Zero-Shot, One-Shot et Few-Shot
- Différence entre ces trois approches et quand chacune convient
- Lire le comportement du modèle et ajuster les exemples en conséquence
- Enseigner une nouvelle tâche à un modèle avec seulement quelques échantillons bien choisis
- Exercices pratiques dans ChatGPT, Copilot, Gemini et Claude
Techniques avancées de prompt engineering
- Prompts conditionnels et contextuels pour des sorties nuancées
- Transfert de style, prompting par persona et direction créative
- Chain-of-thought et raisonnement étape par étape
- Réduire les hallucinations, les ambiguïtés et les biais dans les réponses
Fine-tuning few-shot sans code
- Ce qu'est le fine-tuning few-shot et comment il diffère de l'entraînement complet d'un modèle
- Adapter un modèle à une tâche de niche avec des prompts basés sur des exemples
- Quand faire du prompt engineering et quand le fine-tuning est un meilleur investissement
- Évaluer la qualité des sorties et affiner itérativement
Génération de texte hyper-réaliste
- Générer du texte avec un ton, une voix et une longueur contrôlés
- Produire du contenu long, des résumés, des rapports et des documents structurés
- Maintenir la cohérence sur plusieurs étapes de génération
- Combiner des modèles de prompts pour des résultats répétables et alignés sur la marque
Application du prompt engineering aux flux de travail commerciaux
- Automatiser la rédaction courante, la recherche et le tri de l'information
- Vue d'ensemble des cas d'usage en support client et chatbots
- Concevoir des gabarits de prompts réutilisables par les équipes sans réentraînement
- Contrôle qualité, logique d'escalade et points de contrôle humain dans la boucle
Génération et manipulation d'images
- Comparer DALL-E, Stable Diffusion, MidJourney et Leonardo AI
- Rédiger des prompts qui contrôlent le style, la composition, l'éclairage et le sujet
- Prompts négatifs, pondération et affinage itératif
- Transformation et édition image-vers-image via prompts
Audio et parole avec l'IA
- Générer une parole naturelle à partir de prompts textuels
- Clonage vocal et synthèse au niveau conceptuel
- Cas d'usage dans la formation, l'accessibilité et le marketing
Création de contenu vidéo avec l'IA générative
- Aperçu des outils actuels texte-vers-vidéo et de ce qu'ils peuvent réellement livrer
- Scripting et storyboard via des séquences de prompts
- Combiner texte, images, audio et vidéo générés par IA en un seul actif
- Éditer et affiner la sortie vidéo créée par IA
IA multimodale et flux de travail intégrés
- Comment les modèles multimodaux unifient le raisonnement texte, image, audio et vidéo
- Construire des pipelines de contenu de bout en bout sans écrire de code
- Études de cas réelles en marketing, design, formation et publicité
Éthique, utilisation responsable et perspectives
- Biais, droits d'auteur, attribution et modération des contenus
- Considérations sur la confidentialité et la protection des données avec les plateformes génératives
- Déclaration, transparence et confiance envers les clients finaux
- Outils, modèles et tendances émergentes à surveiller sur les 12 prochains mois
Pré requis
Public cible
Professionnels du marketing, de la communication et de la création envisageant la production de contenu assistée par IA. Équipes opérationnelles et clients cherchant à automatiser les interactions répétitives grâce à des outils basés sur les prompts. Débutants sans expérience préalable de l'IA ou de la programmation, désireux d'un point d'entrée structuré et axé sur les outils vers l'IA générative.
21 Heures
Nos clients témoignent (2)
utilisation de prompts appropriés et efficaces
Marses Pacaldo
Formation - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
Traduction automatique
Le style interactif, les exercices
Tamas Tutuntzisz
Formation - Introduction to Prompt Engineering
Traduction automatique