Formation IA Générative : Passez en mode Expert

Programme de notre Formation IA Générative : Passez en mode Expert

[Jour 1 – Matin]

Sous le capot des LLM

• Comment un LLM génère une réponse : prédiction statistique du prochain mot, pas recherche d’information.
• Pourquoi le ton confiant n’est pas un indicateur de fiabilité : mécanique des hallucinations, zones à risque (sujets pointus, chiffres précis, actualité récente).
• Les limites à connaître : fenêtre de contexte (ce que le modèle « voit » d’une conversation) et perte de fil sur les échanges longs.
• Les paramètres internes du modèle (température, top-p, top-k) : ce qui se cachait derrière les anciens modes Copilot et ce qui reste valable pour tous les LLM.
• Les cinq réflexes à installer en routine pour distinguer ce que l’IA fait bien de ce qu’elle fait mal.
• Atelier pratique : comparer la fiabilité d’une réponse selon la spécificité de la question, puis faire varier le comportement du modèle par simulation de température dans le prompt.

Le cadre invisible : system prompt et écosystème

• L’architecture cachée d’une conversation : system prompt vs user prompt vs custom instructions.
• La métaphore des « murs et des meubles » : ce qui est fixé par le fournisseur (les murs) et ce que vous pouvez arranger vous-même (les meubles).
• Les limites des interfaces grand public (priorité du system prompt, garde-fous non contournables) face à ce qui est possible via API.
• Les custom instructions comme vrai levier de personnalisation : configuration unique, effet persistant sur toutes les conversations.
• L’écosystème transparent autour du LLM : génération d’image, exécution de code, recherche web, vision, voix — déclenchés automatiquement sans que l’utilisateur ait à le préciser.
• Atelier pratique : tester la priorité du system prompt face à des prompts insistants, puis configurer ses propres custom instructions adaptées à son métier.

[Jour 1 – Après-midi]

Prompt engineering : concevoir des demandes qui fonctionnent

• Diagnostic : pourquoi le même prompt produit des résultats si différents d’un usage à l’autre.
• L’anatomie d’un prompt efficace : les quatre leviers (contexte, tâche, format, contrainte) renforcés par le rôle donné au modèle.
• Méthode itérative : passer d’un prompt naïf à un prompt structuré, et savoir corriger plutôt que recommencer.
• Les erreurs courantes à éviter (formulations vagues, instructions contradictoires, dépendance trop forte à un modèle particulier).
• Deux techniques avancées : Chain of Thought (faire raisonner l’IA étape par étape) et Few-shot (guider par l’exemple).
• Industrialiser sa pratique : construire une bibliothèque de prompts réutilisables pour les tâches récurrentes métier.
• Atelier pratique : reformuler un prompt naïf en prompt structuré sur un cas concret métier, puis résoudre un problème en demandant à l’IA d’expliciter son raisonnement et de s’appuyer sur des exemples fournis.

Éthique, RGPD et contrôle qualité

• Trois angles d’éthique IA à distinguer : l’entraînement des modèles (d’où viennent les données, quels biais), l’utilisation au quotidien (que devient ce que je tape), le cadre légal (RGPD, AI Act).
• Les quatre questions à poser avant d’envoyer un prompt sensible : données personnelles, secret professionnel, propriété intellectuelle, recours aux placeholders.
• Choisir l’outil adapté à la sensibilité des données : grand public pour le générique, version entreprise pour l’interne, hébergement dédié pour le très sensible.
• Les biais des modèles génératifs : reconnaître, anticiper, corriger — en particulier sur la génération d’images.
• Le contrôle qualité comme réflexe non négociable : fact-check, croisement de sources, validation par un expert métier. La responsabilité du contenu diffusé reste humaine et ne se délègue pas à la machine.
• Atelier pratique : générer une image, identifier ses biais par défaut et la corriger par itération ; vérifier une affirmation chiffrée produite par l’IA en la confrontant à une source primaire.