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دورة

Prompt engineering : de la consigne au système fiable

Écrire, structurer, versionner et tester des prompts qui donnent des réponses fiables en production, du service client à la génération de contenu.

متوسط 11 دروس 6h

بقلم Youcef

حالات الاستخدام💬 Automatiser le support client✍️ Produire du contenu plus vite⚙️ Automatiser un processus métier
المنصات🟠 Claude✨ Gemini Enterprise🟢 Watpilot
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Un prompt qui « marche une fois » dans une fenêtre de chat n'est pas un prompt fiable. Dès qu'il est appelé mille fois par jour, par un assistant de service client ou un script d'automatisation, il doit se comporter comme du code : lisible, versionné, testé. Cette formation vous fait passer de la consigne improvisée au système de prompts maintenable.

Pour qui ?

  • Chefs de projet, product owners et responsables service client qui rédigent ou valident des prompts.
  • Développeurs qui intègrent un LLM (Claude, Gemini) dans une application.
  • Toute personne qui a déjà utilisé un assistant IA et veut des résultats reproductibles.

Objectifs mesurables

À la fin de la formation, vous serez capable de :

  1. Réécrire un prompt vague en prompt structuré (rôle, contexte, tâche, format, exemples) en moins de 10 minutes.
  2. Choisir la bonne technique (few-shot, raisonnement, décomposition, sortie JSON) pour un cas donné et justifier ce choix.
  3. Transformer un prompt en gabarit versionné avec variables, et lui associer au moins 5 cas de test automatiques.
  4. Identifier et atténuer 4 familles de risques : ambiguïté, injection de prompt, biais, mauvais usage d'un LLM.
  5. Livrer une bibliothèque de 5 prompts de service client testée par un script Python.

Prérequis

  • Avoir déjà utilisé un assistant conversationnel (Claude, Gemini, ChatGPT…).
  • Bases de Python (lire une fonction, lancer un script) pour les exercices de code. Les leçons restent lisibles sans coder.
  • Facultatif : une clé d'API Claude ou Gemini, à placer dans une variable d'environnement, jamais dans le code.

Programme

ModuleLeçonsDurée indicative
1. Anatomie d'un bon promptLes cinq composants ; séparateurs et balises XML ; prompt système vs utilisateur1h30
2. Les techniques qui changent les résultatsFew-shot ; raisonnement et décomposition ; sorties structurées, prefill et auto-critique1h30
3. Prompts pour l'entrepriseGabarits, variables et versionnage ; tests de régression, coût et longueur1h
4. Pièges et robustesseAmbiguïtés, biais et langues ; injection de prompt et quand ne pas utiliser un LLM1h
5. Projet finalConstruire et tester une bibliothèque de 5 prompts de service client1h
flowchart LR
  A["Consigne improvisée"] --> B["Prompt structuré (module 1)"]
  B --> C["Techniques adaptées (module 2)"]
  C --> D["Gabarit versionné et testé (module 3)"]
  D --> E["Système robuste (module 4)"]
  E --> F["Bibliothèque service client (projet)"]

Ce que vous saurez faire

  • Lire un prompt et dire en 30 secondes ce qui lui manque.
  • Écrire un prompt système de service client du type de celui d'un assistant WhatsApp comme Watpilot (répondre, prendre une commande, passer la main à un humain).
  • Obtenir un JSON valide à chaque appel, et le vérifier.
  • Faire tourner une suite de tests de prompts avant chaque modification.
  • Savoir dire « ici, un LLM n'est pas le bon outil ».

الموارد

    تنزيل الكل (.zip)

    المراجع