Ingénieur Prompt
Prompt Engineer
Maîtrisez l'art du prompt engineering pour créer des interactions efficaces avec les modèles de langage IA (GPT, Claude, etc.). Apprenez les techniques de conception de prompts, les patterns avancés, et l'optimisation pour différents cas d'usage.
📋Prérequis
- •Compréhension de base de l'IA
- •Expérience avec ChatGPT ou outils similaires
- •Pensée analytique
🎯Débouchés possibles
Ce que vous allez apprendre
Les phases du parcours
Phase 1: Fondamentaux du Prompt Engineering
Durée estimée : 1-2 mois
Maîtrise des bases du prompt engineering et des concepts essentiels
Introduction aux LLMs et Prompts
Comprendre les modèles de langage et les principes de base des prompts
📚Sujets principaux :
- •GPT-4, Claude, Gemini overview
- •Tokenization
- •Context windows
- •Model limitations
- •Basic prompt structure
- •Prompt vs fine-tuning
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Test différents LLMs
- ✓Analyse de tokenization
- ✓Comparaison de modèles
Techniques de Base
Apprendre les techniques fondamentales de création de prompts
📚Sujets principaux :
- •Zero-shot prompting
- •Few-shot learning
- •Role-based prompts
- •Clear instructions
- •Formatting outputs
- •Handling ambiguity
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Création de prompts clairs
- ✓Few-shot examples
- ✓Output formatting
Paramètres et Contrôle
Maîtriser les paramètres de génération et le contrôle des outputs
📚Sujets principaux :
- •Temperature settings
- •Max tokens
- •Top-p sampling
- •Frequency penalty
- •Presence penalty
- •Stop sequences
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Ajustement température
- ✓Token optimization
- ✓Contrôle créativité
Phase 2: Techniques Avancées
Durée estimée : 2-3 mois
Patterns avancés et optimisation des prompts
Advanced Prompting Patterns
Maîtriser les patterns avancés de prompt engineering
📚Sujets principaux :
- •Chain-of-Thought (CoT)
- •Tree of Thoughts
- •ReAct pattern
- •Self-consistency
- •Prompt chaining
- •Meta prompting
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓CoT implementation
- ✓Complex reasoning tasks
- ✓Multi-step workflows
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Intégrer des bases de connaissances externes avec RAG
📚Sujets principaux :
- •RAG architecture
- •Vector databases
- •Embeddings
- •Semantic search
- •Context injection
- •Source citation
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓RAG system setup
- ✓Document Q&A
- ✓Knowledge base integration
Optimisation et Évaluation
Optimiser et évaluer la performance des prompts
📚Sujets principaux :
- •A/B testing prompts
- •Evaluation metrics
- •Cost optimization
- •Latency reduction
- •Quality benchmarks
- •User feedback loops
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Prompt A/B testing
- ✓Performance metrics
- ✓Cost analysis
Phase 3: Production et Spécialisation
Durée estimée : 1-2 mois
Déploiement en production et cas d'usage spécialisés
APIs et Intégration
Intégrer les LLMs via APIs dans des applications
📚Sujets principaux :
- •OpenAI API
- •Anthropic Claude API
- •Google Gemini API
- •API best practices
- •Rate limiting
- •Error handling
- •Streaming responses
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓API integration
- ✓Production setup
- ✓Error management
Sécurité et Éthique
Gérer la sécurité, les biais et les considérations éthiques
📚Sujets principaux :
- •Prompt injection attacks
- •Jailbreak prevention
- •Bias mitigation
- •Content filtering
- •Data privacy
- •Ethical guidelines
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Security testing
- ✓Bias detection
- ✓Safety measures
Cas d'Usage Spécialisés
Développer des prompts pour des domaines spécifiques
📚Sujets principaux :
- •Code generation
- •Content creation
- •Data analysis
- •Customer support
- •Creative writing
- •Translation
- •Summarization
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Domain-specific prompts
- ✓Industry solutions
- ✓Custom applications
Prêt à démarrer votre parcours ?
Rejoignez des milliers d'apprenants et bénéficiez d'un accompagnement par des experts
Conseils pour réussir
Pratique régulière
Réalisez des projets concrets pour appliquer ce que vous apprenez
Rejoignez une communauté
Échangez avec d'autres apprenants et partagez votre progression
Prenez des notes
Gardez une trace de vos apprentissages pour y revenir facilement
Fixez des objectifs
Divisez le parcours en petits objectifs et célébrez vos progrès