Prompt Engineering Avancé
Au-delà des prompts simples, cette journée intensive couvre les patterns avancés qui font la différence en production : chain-of-thought, few-shot learning, structured outputs, function calling, et évaluation systématique des réponses. Vous apprendrez à construire des prompts robustes pour GPT-4, Claude et les modèles open-source, à gérer les biais et hallucinations, et à mettre en place un framework d'évaluation pour vos cas d'usage. Des exercices pratiques sur des cas réels issus du terrain (extraction d'informations, classification, génération de contenu structuré).
Ce que vous allez apprendre
Comprendre le fonctionnement des LLMs pour mieux les piloter
Appliquer les patterns chain-of-thought, ReAct et self-consistency
Concevoir des prompts avec few-shot examples et instruction tuning
Utiliser le function calling et structured outputs (JSON mode)
Évaluer systématiquement la qualité des réponses avec des métriques
Gérer les hallucinations et prompt injections en production
Programme
- ›Tokenisation, context window et paramètres (temperature, top-p)
- ›Anatomie d'un bon prompt : role, context, instruction, output format
- ›Zero-shot vs few-shot : quand et comment choisir
- ›Chain-of-thought prompting et scratchpad
- ›Atelier : prompts de classification et extraction
Prérequis
Expérience d'utilisation basique des LLMs (ChatGPT, Claude)
Connaissances Python de base pour les exercices pratiques
Compte OpenAI ou Anthropic avec crédits API
Votre formateur
Praticien Senior
Expert en poste · Communauté ConnectMiT
Chaque formateur ConnectMiT Academy est un professionnel tech en activité dans une DSI ou startup scale-up. Leurs formations s'appuient sur des cas réels issus de leur pratique quotidienne.
Questions fréquentes
Oui, ConnectMiT Academy est en cours de certification QUALIOPI. En attendant, nos formations peuvent être prises en charge via plan de développement des compétences. Contactez-nous pour un devis adapté.