Maîtrisez l'Ingénierie des Prompts avec ChatGPT

1.1 – Architecture des transformers et mécanismes d'attention 

1.2. Comment les LLMs pensent et interprètent vos instructions

1.3 – Biais cognitifs des IA et comment les exploiter

1.4 – Principes de tokenization et leur impact sur vos prompts

1.5 – Benchmarking et métriques de performance des prompts

1.6 - QUIZ MODULE 1

2.1 – Framework CLEAR (Context, Logic, Examples, Action, Result)

2.2 – Techniques de priming et d’ancrage contextuel

2.3 – Gestion des contraintes et des conditions multiples

2.4 – Optimisation de la longueur et de la complexité

2.5 – Patterns de prompts réutilisables par domaine

2.6 - QUIZ MODULE 2

3.1 – Chain-of-Thought prompting avancé

3.2 – Tree-of-Thoughts pour l'exploration créative

3.3 – Prompts récursifs et auto-amélioration

3.4 – Orchestration de plusieurs IA spécialisées

3.5 – Debugging et optimisation des chaînes

3.6 - QUIZ MODULE 3

4.1 – Business et stratégie

4.2 – Création de contenu (copywriting, storytelling, SEO)

4.3 – Technique et code (debugging, architecture, documentation)

4.4 – Éducation et formation (curriculum, évaluations, pédagogie)

4.5 – Recherche et analyse (synthèse, critique, méthodologie)

4.6 - QUIZ MODULE 4

5.1 – A-B testing de prompts à grande échelle

5.2 – Versioning et maintenance de bibliothèques de prompts

5.3 – APIs et intégrations pour automatiser vos workflows

5.4 – Monitoring et analytics de performance

5.5 – Coût-efficacité et optimisation budgétaire

5.6 - QUIZ MODULE 5

6.1 – Prompts pour les modèles multimodaux (texte + image + audio)

6.2 – Techniques de fine-tuning via prompt engineering

6.3 – IA conversationnelle et prompts adaptatifs

6.4 – Éthique et sécurité dans l’ingénierie de prompts

6.5 – Préparation aux futures générations de LLMs

6.6 - QUIZ MODULE 6

7.1 – 500+ prompts experts testés et optimisés

7.2 – 50 templates avancés pour cas d’usage complexes

7.3 – Base de données de patterns par industrie et objectif

7.4 – Outils de benchmarking pour mesurer performances

7.5 – Générateur automatique de variations de prompts

7.6 - QUIZ MODULE 7

Pr sentation du cours et ing nierie des prompts

Installer Python, OpenAI et Anthropic SDK

Premier appel API et param tres cl s

System prompt vs user prompt — r les et limites

Sections normalis es — un mod le r utilisable

Param tres — temp rature, top-p, max tokens

Versionner ses prompts comme du code

Chain-of-Thought — zero-shot et few-shot

Self-Consistency — vote majoritaire de raisonnements

Tree-of-Thoughts — exploration arborescente

D composition en sous-probl mes

Pattern ReAct — Thought / Action / Observation

Function calling et outils externes

Boucles d'action et crit res d'arr t

Introduction aux agents (LangGraph, AutoGen)

JSON mode et structured outputs

Validation avec Pydantic et JSON Schema

Retry et auto-correction des erreurs

Streaming et parsing incr mental

Meta-prompting — faire g n rer un prompt par l'IA

Prompt chaining et pipelines

Critic-Actor — g n rer + critiquer + raffiner

Patterns anti-jailbreak et garde-fous

Construire un dataset d' valuation

M triques personnalis es par cas d'usage

LLM-as-judge — avantages et pi ges

A/B testing entre prompts en production

Choix du mod le — capabilities vs co t

Prompt caching (OpenAI, Anthropic)

Batch API et traitement asynchrone

Distillation et mod les sp cialis s

Observabilit avec LangSmith / Helicone

Guardrails — input et output filtering

Fallback de mod les et r silience

Pr sentation du projet et conception

Impl mentation des prompts et patterns

Eval suite et tests de r gression

D ploiement et monitoring

Quiz 1 — Anatomie et raisonnement (5%)

Quiz 2 — ReAct et structured outputs (5%)

Évaluation de mi-session (25%)

Quiz 3 — Eval suite et production (5%)

Projet tudiant (20%)

Évaluation finale (40%)

Guide complet du projet final