FORMATION IA
Ingénierie des Prompts Avancée pour Ingénieurs Logiciels
Maîtrisez les techniques de prompting avancées pour concevoir des applications LLM fiables, testables et scalables en production.
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Lancer le diagnostic →Ce qu'elle couvre
Ce programme de niveau praticien dote les ingénieurs de stratégies avancées de prompting utilisées dans les systèmes LLM en production : génération de sorties structurées, function calling, raisonnement par chaîne de pensée et conception de patterns few-shot. Les participants apprennent à construire des boucles d'itération pilotées par l'évaluation pour mesurer et améliorer les performances des prompts de manière systématique. Le format combine des ateliers de codage pratiques avec des études de cas réels, couvrant les API OpenAI et les modèles open source. À l'issue de la formation, les ingénieurs sont capables de concevoir, tester et maintenir des pipelines de prompts robustes prêts pour la production.
À l'issue, vous saurez
- Concevoir et valider des prompts à sorties structurées qui retournent de manière fiable du JSON bien formé conforme à un schéma défini
- Implémenter des pipelines de function calling où un LLM sélectionne et paramètrise correctement des outils sur des conversations multi-tours
- Appliquer des techniques chain-of-thought et self-consistency pour améliorer mesurément la précision du modèle sur des tâches de raisonnement
- Construire une suite d'évaluation de prompts automatisée avec des métriques quantitatives et l'intégrer dans un pipeline CI
- Versionner et tester en régression les templates de prompts pour que les mises à jour de modèle ne dégradent pas silencieusement le comportement en production
Sujets abordés
- Génération de sorties structurées : JSON mode, décodage contraint par grammaire et validation de schémas
- Function calling et utilisation d'outils : conception d'agents fiables avec appels d'outils
- Prompts chain-of-thought et raisonnement : CoT zero-shot, self-consistency, tree-of-thought
- Few-shot et many-shot prompting : sélection de patterns, ordonnancement des exemples et diversité
- Itération de prompts pilotée par l'évaluation : construction de suites de tests automatisées pour la qualité des prompts
- Architecture de system prompt : séparation des rôles, gestion du contexte et défense contre les injections
- Intégration RAG et stratégies d'ancrage pour les prompts
- Versioning de prompts, tests de régression et intégration CI/CD pour les pipelines LLM
Modalité
Livré sous forme d'un bootcamp intensif de 2 à 3 jours, disponible en présentiel ou entièrement à distance via vidéoconférence avec environnements de codage partagés (par exemple, GitHub Codespaces ou JupyterHub). Environ 70 % du temps est consacré aux travaux pratiques ; 30 % à la présentation des concepts et à la revue de code. Les participants travaillent sur un projet de pipeline de prompts capstone tout au long du bootcamp. Les supports incluent un référentiel GitHub privé avec des notebooks de démarrage, des templates de harness d'évaluation et une bibliothèque de prompts de référence. Une session de Q&A de suivi de 90 minutes est incluse deux semaines après le bootcamp.
Ce qui fait que ça marche
- Établir un harness d'évaluation avec des métriques claires avant de commencer l'itération de prompts, pas après
- Traiter l'engineering de prompts comme une discipline collaborative entre les équipes produit, data et engineering
- Exécuter des tests de régression de prompts en CI pour que chaque changement de modèle ou de prompt soit automatiquement validé
- Commencer par le prompt le plus simple et efficace et n'ajouter de la complexité que si les évaluations le montrent nécessaire
Erreurs fréquentes
- Traiter les prompts comme des chaînes statiques plutôt que comme des artefacts versionnés et testables gérés en source control
- S'appuyer sur des revues manuelles plutôt que sur des évaluations automatisées, rendant l'itération de prompts lente et subjective
- Ignorer les comportements spécifiques au modèle et supposer que les prompts se transfèrent parfaitement entre différents LLM ou versions de modèles
- Sur-ingénierie de prompts chaînés complexes avant de valider que des approches plus simples échouent sur la tâche réelle
Quand NE PAS suivre cette formation
Cette formation n'est pas adaptée à une équipe qui n'a pas encore déployé de fonctionnalité LLM et qui évalue encore si utiliser l'IA, commencez par un atelier de littératie IA ou de sensibilisation d'abord pour vous aligner sur les cas d'usage avant d'investir dans des techniques avancées de prompt engineering.
Fournisseurs à considérer
Sources
Cas d'usage que cette formation débloque
- Génération et revue de code assistées par IAAccélérez la livraison logicielle grâce à l'autocomplétion de code, la génération de boilerplate et la revue automatisée des PR.
- Assistant Intelligent de Migration de CodeAccélérez les migrations de bases de code entre langages, frameworks ou architectures grâce à l'IA générative.
- Génération automatique de cas de test et détection de régressions UIGénérez automatiquement des cas de test à partir des spécifications et détectez les régressions d'interface pour vos équipes d'ingénierie.
- Génération Automatique de Documentation TechniqueGénérez et maintenez automatiquement la documentation technique à partir du code source et des décisions d'architecture.
- Agent IA de Service Client OmnicanalAutomatisez les demandes clients sur le chat, l'e-mail et la voix pour les équipes support retail.
- Moteur de Découverte Contextuelle de ContenusProposez le bon contenu à chaque utilisateur en combinant NLP, humeur et signaux contextuels en temps réel.
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Cette formation fait partie d'un catalogue Data & IA construit pour les leaders sérieux sur l'exécution. Lancez le diagnostic gratuit pour voir quelles formations sont prioritaires pour votre équipe.