Pour qui ?
Les professionnels qui utilisent déjà des assistants IA et veulent passer d’un usage occasionnel à une vraie méthode : analystes, consultants, managers, chercheurs, rédacteurs.
Objectifs
À la fin de la formation, les participants savent :
- Appliquer les patterns avancés de prompt (rôles, few-shot, chain-of-thought, formats de sortie)
- Décomposer des tâches métiers complexes en workflows IA fiables
- Utiliser les outils de recherche et d’analyse documentaire (deep research, Q&A sur document, analyse de corpus)
- Détecter, contrôler et atténuer les hallucinations dans leur travail quotidien
Programme
Jour 1 — Fondations et méthode de prompt
Le modèle mental qui fait tout comprendre. Tokens, fenêtre de contexte, entraînement contre inférence, l’origine structurelle des hallucinations — juste assez de théorie pour prédire le comportement du modèle au lieu d’en être surpris.
Choisir ses outils. Le paysage des modèles : Claude, GPT, Gemini, Mistral et les cas où chacun convient. Interfaces de chat, APIs, outils verticaux. Lire une page de tarifs sans se faire avoir.
Le prompt engineering, des bases au solide. Les rôles (system, user, assistant) et l’anatomie d’un prompt efficace. Exemples few-shot. Chain-of-thought. Formats de sortie contrôlés (JSON, markdown, tableaux). Quand le raisonnement étendu vaut son coût.
Atelier — vos prompts, audités. Chaque participant apporte une tâche réelle ; on réécrit les prompts ensemble et on mesure la différence.
Jour 2 (optionnel) — Workflows, outils de recherche, fiabilité
Les patterns avancés. Décomposer les tâches complexes en étapes. Boucles d’auto-critique et de raffinement. Les anti-patterns courants qui dégradent silencieusement la qualité des sorties.
Workflows de recherche et d’analyse documentaire. Outils de deep research (Perplexity et équivalents), Q&A sur document, analyse de corpus multi-documents avec NotebookLM, vérification d’affirmations avec les outils de consensus. Construire un état de l’art ou une analyse concurrentielle avec des sources réellement vérifiables.
La fiabilité au quotidien. Stratégies d’atténuation des hallucinations : ancrage dans les documents, demande de sources, recoupement entre modèles. Ce qu’il ne faut jamais coller dans un chatbot — des règles de confidentialité qui tiennent en pratique.
Atelier — construire son workflow. Les participants assemblent un workflow IA complet pour une de leurs tâches récurrentes et le documentent pour leur équipe.
Modalités
- Un ou deux jours selon la profondeur, sur site ou à distance
- Les participants travaillent sur leurs propres cas d’usage réels
- Inclut des points de suivi après la formation pour passer en revue vos projets IA