Intelligence Artificielle

Introduction au Prompt Engineering : Maîtrisez ChatGPT et Gemini

Devenez opérationnel sur les outils d'IA générative les plus puissants du marché. Cette formation intensive, animée par Anderson Denart (Data Scientist & CEO d'Accurametrics) ,Esperant Konzo (Ingénieur AI/ML chez EDF), Dr Josué Thélissaint et Phd Joseph DJAFON, vous enseigne l'art de formuler des requêtes efficaces. Au programme : Comprendre le fonctionnement des LLM (Large Language Models). Structure d'un prompt parfait (Rôle, Contexte, Tâche, Format). Techniques pour éviter les hallucinations et obtenir des résultats précis. Cas pratiques : automatisation de rapports, rédaction de mails et analyse de données. Comparatif et usages optimaux de ChatGPT vs Gemini.

Débutant 5 Modules Esperant KONZO Certificat Inclus 5 modules Aucun avis pour le moment

Leçons

Quiz et évaluations

Exercices et labs

Ce que vous allez apprendre

À la fin de cette formation, les participants seront capables de comprendre les principes fondamentaux de l’intelligence artificielle et des modèles de langage comme ChatGPT, Gemini ou Claude. Ils sauront expliquer ce qu’est un LLM, comment il traite l’information, pourquoi les prompts influencent la qualité des réponses et quelles sont les principales limites de ces outils, notamment les hallucinations, les biais et les erreurs factuelles.

Les apprenants seront également capables d’utiliser les outils d’IA générative dans des situations concrètes : rédiger des contenus professionnels, résumer des documents, structurer des idées, améliorer leur productivité, analyser des informations et automatiser certaines tâches simples. La formation vise à leur donner une base solide, pratique et directement applicable, même s’ils n’ont aucune expérience technique préalable.

Public cible

Cette formation s’adresse aux débutants, étudiants, professionnels, entrepreneurs, enseignants, consultants et responsables d’activité qui souhaitent comprendre et utiliser l’intelligence artificielle dans leur travail quotidien. Elle est particulièrement adaptée aux personnes qui veulent apprendre à utiliser ChatGPT, Gemini, Claude et les autres outils d’IA générative de manière professionnelle, structurée et responsable.

Prérequis

Aucun prérequis technique n’est obligatoire. La formation est conçue pour des débutants. Une aisance minimale avec l’utilisation d’un ordinateur, d’Internet et des outils numériques est suffisante. Des notions de base en bureautique, rédaction ou analyse de documents peuvent être utiles, mais ne sont pas indispensables.

Programme

Le contenu de la formation

Un parcours séquencé pour progresser avec méthode.

1. Fondamentaux des LLM (Large Language Models)

Ce module est conçu pour les personnes qui découvrent les LLM pour la première fois. L’objectif n’est pas de commencer par des notions techniques complexes, mais de comprendre progressivement ce que sont les grands modèles de langage, à quoi ils servent et comment ils peuvent aider dans la vie quotidienne, les études, le travail et l’entrepreneuriat. Les LLM, comme ChatGPT, Claude, Gemini ou Copilot, sont des outils capables de dialoguer avec nous en langage naturel. Cela signifie que nous pouvons leur poser des questions comme si nous parlions à une personne : “Explique-moi ce concept”, “Aide-moi à rédiger un e-mail”, “Résume ce document”, “Prépare-moi un plan”, ou encore “Donne-moi des idées pour mon projet”. Ces outils peuvent être très utiles, à condition de comprendre leur fonctionnement, leurs forces et leurs limites. Dans ce module, nous allons utiliser des exemples simples : un étudiant qui prépare un devoir, un entrepreneur qui veut rédiger un message professionnel, un salarié qui doit résumer un document, un formateur qui prépare un cours, ou encore une personne qui veut mieux organiser son quotidien. Ces scénarios permettront de comprendre concrètement comment un LLM peut devenir un assistant intelligent. À la fin du module, l’apprenant sera capable d’expliquer simplement ce qu’est un LLM, de citer des exemples d’usage, de comprendre la différence entre IA, IA générative et LLM, et d’identifier les précautions à prendre pour utiliser ces outils de manière responsable.

4 leçon(s)1 quiz/test(s)

Structure d'un Prompt Efficace (Méthode RTCF)

Ce module apprend aux participants à formuler des prompts clairs, précis et exploitables grâce à la méthode RTCF : Rôle, Tâche, Contexte, Format. L’objectif est de passer d’une demande vague à une consigne structurée capable de produire des réponses plus pertinentes avec ChatGPT, Claude, Gemini ou Copilot. Les apprenants découvriront comment attribuer un rôle à l’IA, formuler une tâche sans ambiguïté, fournir le bon contexte et définir un format de sortie adapté. Des exemples du quotidien et des scénarios professionnels permettront de comprendre comment améliorer concrètement la qualité des réponses générées. Rôle : Assigner une expertise spécifique à l'IA. Tâche : Formuler une action claire et sans ambiguïté. Contexte : Fournir les informations de fond nécessaires. Format : Définir la structure de sortie souhaitée (tableau, liste, code, ton spécifique).

9 leçon(s)

Techniques de Précision et Fiabilité

Ce module explique comment obtenir des réponses plus fiables, plus contrôlées et moins sujettes aux erreurs. Les participants apprendront à identifier les limites des LLM, à réduire les hallucinations, à demander des réponses vérifiables et à structurer leurs prompts pour obtenir des résultats plus rigoureux. Le module introduit des techniques comme le few-shot prompting, qui consiste à donner des exemples au modèle, ainsi que la décomposition d’un problème en étapes. Les apprenants verront comment demander à l’IA de justifier une réponse, signaler ses incertitudes, comparer plusieurs options ou produire une réponse plus prudente dans les contextes sensibles.

5 leçon(s)1 quiz/test(s)

Cas Pratiques : Automatisation et Productivité

Ce module met les apprenants en situation réelle. Ils utiliseront les LLM pour résoudre des tâches concrètes liées à la productivité, à la communication, à l’analyse et à l’organisation du travail. L’objectif est de transformer les connaissances acquises en usages directement applicables. Les participants s’exerceront à résumer un document, rédiger un e-mail professionnel, préparer une réunion, créer une présentation, générer un plan d’action, transformer des notes brutes en synthèse claire et extraire des informations utiles à partir d’un texte. Ce module sert de transition vers une utilisation autonome, professionnelle et responsable des LLM.

1 leçon(s)

Stratégie d'Outils : ChatGPT vs Gemini

Ce module aide les apprenants à comparer deux grands outils d’intelligence artificielle générative : ChatGPT et Gemini. L’objectif n’est pas de dire qu’un outil est toujours meilleur que l’autre, mais d’apprendre à choisir le bon outil selon le contexte d’utilisation. Les participants découvriront les forces principales de ChatGPT, notamment la rédaction, le raisonnement, la structuration d’idées, l’aide au code, l’analyse et l’accompagnement pédagogique. Ils découvriront aussi les forces de Gemini, notamment son intégration avec l’écosystème Google, la recherche d’informations, l’exploitation de documents Google Workspace et certains usages liés au web. À la fin du module, l’apprenant sera capable d’identifier l’outil le plus adapté selon le besoin : rédiger un texte, préparer une présentation, analyser un document, faire une recherche, organiser un projet, créer du code, produire un support pédagogique ou travailler avec des outils Google.

3 leçon(s)1 quiz/test(s)

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Gratuit

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Formateur

Esperant KONZO

AI / ML Engineer

Esperant Konzo est un AI/ML Engineer spécialisé dans la conception d’agents intelligents, l’automatisation des processus et la mise en place d’infrastructures IA à grande échelle. Son expertise couvre les architectures RAG, le Model Context Protocol, les bases vectorielles, les agents conversationnels et les systèmes IA connectés à des bases de connaissances d’entreprise. Il a travaillé sur des cas d’usage à fort impact, notamment la détection de fraude, la conformité LCB-FT, l’automatisation documentaire et le développement d’agents IA pour plus de 100 000 utilisateurs. Co-fondateur de la Bantu Language Initiative, il porte également une vision ambitieuse autour du NLP pour les langues africaines sous-représentées, avec l’objectif de construire une infrastructure IA adaptée à des centaines de millions de locuteurs bantous.

Intervenants

Des experts pour accompagner votre progression

Des professionnels passionnés par la transmission, la Data et l’intelligence artificielle appliquée.

Anderson DENART

CEO & AI / ML Engineer

Anderson Denart est Data Scientist et AI Engineer, fondateur et CEO de Accurametrics Data Solutions. Spécialisé en intelligence artificielle appliquée, machine learning, NLP, scoring, computer vision et déploiement de solutions data, il accompagne les entreprises dans la transformation de leurs données en leviers de performance mesurables. Son expertise couvre la conception de modèles prédictifs, l’automatisation de processus décisionnels, la création de dashboards intelligents et l’industrialisation de solutions IA orientées métier. Fort d’expériences en data science, scoring bancaire, économétrie et business intelligence, il combine rigueur statistique, vision stratégique et maîtrise technique pour développer des solutions fiables, scalables et directement exploitables par les organisations.

Josué THELISSAINT

Financial Economist, PhD

Josué Thélissaint est docteur en économie financière, économiste financier et decision scientist, avec une expertise à l’intersection de la finance quantitative, de l’analyse économique, des cryptomarchés et de la DeFi. Son profil se distingue par une double maîtrise : une solide formation académique en ingénierie économique et financière, statistiques et économie appliquée, ainsi qu’une compétence technique en développement informatique et exploitation de données. Cette combinaison lui permet d’aborder les problématiques financières avec une approche rigoureuse, analytique et orientée décision. Il intervient sur des sujets complexes liés à la modélisation économique, à l’analyse des marchés financiers, à l’évaluation des risques et à l’aide à la décision dans des environnements data-driven. Son parcours reflète un positionnement hybride rare, capable de relier la recherche académique, la finance moderne et les technologies émergentes.

Joseph Kokouvi DJAFON

Doctorant en Economie

Joseph Kokouvi Djafon possède un parcours académique solide en économie, statistiques et économétrie. Actuellement doctorant en économie à l’Université de Strasbourg, il a auparavant obtenu un master en statistiques et économétrie dans la même université, où il s’est distingué comme major de promotion. Son profil combine une forte expertise quantitative avec des compétences en économétrie avancée, séries temporelles, données de panel, programmation, gestion de données, web scraping et machine learning avec Python. Il dispose également d’une formation approfondie en économie du développement acquise à l’Université de Lomé, où il a aussi obtenu d’excellents résultats académiques.

Esperant KONZO

AI / ML Engineer