ChatGPT : prompt engineering et GPTs personnalisés

Comprendre les modèles de langage (LLM)

• Présentation des LLM : principes de fonctionnement, architecture, et applications.
• Notions de tokens, contexte, et alignement des modèles.
• Exploration des capacités et des limites des LLM.

Fondamentaux de la rédaction de prompts

• Définition d’un prompt et son importance dans l’interaction avec l’IA.
• Structure d’un prompt efficace : rôle, tâche, contexte, et format de sortie.
• Techniques de base : zero-shot, few-shot, et chaîne de pensée (Chain-of-Thought).

Techniques avancées de prompt engineering

• Utilisation de modèles de prompt pour des tâches spécifiques.
• Application de la méthode de l’arbre de pensée (Tree-of-Thought) pour des problèmes complexes.
• Gestion des biais et des hallucinations dans les réponses de l’IA.

Personnalisation avec les GPTs et création de Tâches

• Présentation des GPTs personnalisés dans ChatGPT : principes et usages.
• Définir et paramétrer un GPT adapté à un besoin professionnel précis.
• Introduction aux Tâches : création, déploiement et gestion.
• Utiliser les Tâches pour automatiser et enrichir les interactions IA.

Ateliers pratiques

• Exercices de rédaction de prompts pour des cas d’usage variés : rédaction, traduction, synthèse, etc.
• Création et test d’un GPT personnalisé simple.
• Élaboration d’une Tâche pour répondre à un besoin métier spécifique.
• Analyse et amélioration des prompts et outils créés.