Formation Prompt Engineering : Maitrisez l'IA Générative (GenAI)

Introduction. Tour de table de présentation. Présentation de la formation et de ses objectifs. Introduction et méthodologie avancée du Prompt Engineering. Définition et enjeux du Prompt Engineering dans la génération de contenu textuel. Analyse des différences entre zero-shot, few-shot et multi-shot prompting. Expérimentation des techniques d'amélioration de la pertinence des réponses. Structuration avancée des prompts pour un texte fluide et naturel. Optimisation syntaxique et sémantique pour des résultats cohérents. Application des modèles Chain of Thought (CoT), ReAct (Reasoning + Acting) et Instruction Tuning. Analyse des paramètres de contrôle de la génération (température, top-p, fréquence, présence penalty). Personnalisation avancée du ton, du style et du format. Techniques de Fine-Tuning Indirect via le Prompt Engineering. Adaptation dynamique du ton et du registre linguistique selon le contexte métier. Expérimentation des méthodes de context priming pour influencer la réponse de l'IA. Exploitation des données et documents externes. Intégration et traitement de fichiers externes avec des prompts avancés. Structuration des entrées et extraction d'informations clés via data parsing et semantic summarization. Automatisation des analyses textuelles à partir de sources non structurées. Génération de contenus professionnels spécifiques. Rédaction automatisée et personnalisée de documents professionnels (emails, rapports, synthèses). Expérimentation des prompts spécifiques aux différents formats rédactionnels. Analyse comparative des sorties générées et ajustements successifs des instructions. Optimisation des Prompts pour le Traitement et la Manipulation de Données Génération et optimisation de formules Google Sheets pour extraire et structurer des données textuelles. Utilisation des expressions régulières (RegEx) pour la segmentation et le nettoyage de texte. Assistance IA pour résoudre des problématiques métiers complexes liées au traitement de données. Automatisation et intégration du Prompt Engineering dans un workflow avec Make. Introduction aux API de génération textuelle et aux workflows automatisés. Configuration d'un scénario automatisé GenAI avec Make. Approfondissement des concepts de modular prompting et de dynamic input conditioning pour l'automatisation des tâches IA. Conclusion. Remise du support de formation. Validation des questionnaires des objectifs et de satisfaction. Dernières Questions/Réponses (selon le temps disponible).