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Intelligence Artificielle & Data
Maîtriser l'art du prompt : dialoguer avec les IA pour obtenir des résultats précis
Fondamental
À propos de cette formation
Cette formation s'adresse à tout public, et en particulier aux collaborateurs souhaitant être sensibilisés au plus tôt sur les nouvelles façons d'interagir avec les intelligences artificielles génératives.
Objectifs de la formation
- Comprendre l'architecture de ChatGPT et le fonctionnement des LLM.
- Maîtriser les principales méthodes de rédaction de prompts.
- Générer des prompts efficaces avec ChatGPT.
- Évaluer les limites et les biais d'une intelligence artificielle.
Programme détaillé
Module 1 — Pourquoi l'IA générative aujourd'hui ?
- Évolution historique des courants de l'IA : des grandes inventions aux innovations récentes
- Rappels sur les concepts clés : deep learning, réseaux de neurones et nombre de paramètres d'un modèle
- Architecture de ChatGPT : distinction entre la couche LLM (Large Language Model) et la couche conversationnelle
- Limites et biais liés aux données d'entraînement
- Contraintes liées à la modération de contenu
- Facturation à l'usage en fonction du nombre de tokens : avantages et inconvénients
Module 2 — Techniques de base du prompt engineering
- Définition et intérêt du prompt engineering pour optimiser les interactions avec les modèles de langage
- Structures des prompts : ouverts, fermés, préremplis, à choix multiples, de confirmation, d'erreur
- Rédaction de prompts efficaces à partir d'exemples de tâches concrètes
- Rôle, dirigeabilité, contexte et longueur de contexte
- Méthode Randomized Controlled Trial (RCT) appliquée aux prompts
Module 3 — Améliorer la qualité des interactions avec une IA
- Avantages et inconvénients de la prise de décision assistée par l'IA
- Principaux biais identifiables et problèmes liés aux hallucinations
- Sensibilité au contexte et sujets hors périmètre des IA génératives
- Générer des prompts avec ChatGPT sur des cas d'usage concrets
- Techniques avancées : arbres de pensée (Chain of Thought)
- Formuler des prompts précis : précision, contexte, relances
- Méthode ReAct de Princeton
- L'IA au service de la rédaction et de l'apprentissage
- Automatisation de la collecte de données avec ChatGPT
Module 4 — Reconnaître et évaluer les limites d'une IA
- Identifier les marqueurs d'un texte généré par l'IA : style, cohérence, structure
- Proposer des améliorations constructives plutôt que de discréditer
- Élaborer une grille d'évaluation multidimensionnelle des réponses IA
- Génération du code d'une page web à partir d'un croquis
- IA faible versus IA forte : définitions et perspectives de l'IAG
- Comparaison des performances entre ChatGPT et d'autres modèles avec moins de paramètres
Prérequis
Aucune connaissance particulière.