Voici la présentation complète en texte, module par module.

Devenez maître de l’IA grâce au Prompt Engineering

Un programme structuré en 6 modules pour passer de l’utilisateur lambda à l’expert capable d’obtenir des résultats exceptionnels de n’importe quel modèle de langage.

Imaginez pouvoir poser exactement la bonne question, au bon modèle, au bon moment — et obtenir une réponse qui dépasse vos attentes à chaque fois. C’est ce que le Prompt Engineering vous permet de faire.

Aujourd’hui, deux personnes utilisant le même outil d’IA peuvent obtenir des résultats radicalement différents selon la qualité de leurs instructions. Ce cours vous donne les clés pour faire partie de ceux qui obtiennent le meilleur.

Module 01 — Introduction au Prompt Engineering

Vous commencez par comprendre pourquoi cette compétence est devenue incontournable. Qu’est-ce qu’un LLM ? Pourquoi deux utilisateurs du même outil obtiennent-ils des résultats si différents ? Ce module pose les bases conceptuelles et vous donne envie d’aller plus loin. Vous découvrez le contexte historique de la discipline, ses enjeux professionnels concrets, et pourquoi des entreprises embauchent aujourd’hui des Prompt Engineers avec des salaires comparables à ceux d’ingénieurs senior.

Ce que vous apprendrez : définitions clés, contexte historique, enjeux professionnels.

Module 02 — Les 4 piliers d’un prompt efficace

Le cœur du cours. Vous découvrez les quatre composantes qui font la différence entre un prompt banal et un prompt redoutable : l’instruction précise avec un verbe d’action clair, le contexte riche qui élimine toute ambiguïté, le format de sortie explicitement spécifié, et les exemples bien choisis pour guider le modèle vers exactement ce que vous attendez. Chaque pilier est illustré par des comparatifs concrets avant/après, pour que vous voyiez immédiatement l’impact de chaque amélioration.

Ce que vous apprendrez : instruction, contexte, format de sortie, few-shot learning.

Module 03 — Techniques essentielles de prompting

Vous montez en puissance avec les techniques les plus utilisées par les professionnels. Le Chain-of-Thought pour forcer le modèle à raisonner étape par étape et réduire drastiquement ses erreurs sur les problèmes complexes. Le Role Prompting pour activer des expertises précises et calibrer le ton de chaque réponse. La distinction fondamentale entre prompt système et prompt utilisateur — essentielle pour quiconque veut construire de vraies applications basées sur des LLM. Et le principe d’itération, parce qu’un bon prompt se construit rarement du premier coup.

Ce que vous apprendrez : zero/one/few-shot, Chain-of-Thought, Role Prompting, prompt système.

Module 04 — Techniques avancées

Pour ceux qui veulent aller encore plus loin. Le Tree-of-Thought pour explorer plusieurs pistes de réflexion en parallèle, comme un panel d’experts qui délibèrent avant de converger vers une synthèse. Le Meta-Prompting pour laisser l’IA améliorer vos propres prompts. Le Prompt Chaining pour décomposer des workflows complexes en étapes maîtrisées, où la sortie de chaque prompt alimente le suivant. Et le contrôle de la température pour doser précisément créativité et précision selon votre besoin du moment.

Ce que vous apprendrez : Tree-of-Thought, Meta-Prompting, Prompt Chaining, température, délimiteurs XML.

Module 05 — Erreurs fréquentes à éviter

Un module précieux souvent négligé : apprendre de ce qui ne fonctionne pas. Ambiguïtés involontaires qui orientent le modèle dans la mauvaise direction, instructions négatives contre-productives qui activent exactement ce qu’on voulait éviter, hallucinations non détectées qui glissent dans vos livrables, surcharge d’un seul prompt qui dilue la qualité sur chaque tâche — chaque piège est expliqué avec sa correction concrète, immédiatement applicable dès votre prochaine session.

Ce que vous apprendrez : ambiguïté, hallucinations, instructions négatives, surcharge de prompt, fenêtre de contexte.

Module 06 — Cas pratiques par domaine

La théorie prend vie. Vous appliquez toutes les techniques sur des cas réels et complets : générer des variantes de slogan marketing avec ciblage par persona, analyser des données business et produire des recommandations stratégiques structurées, expliquer un concept scientifique à un apprenant avec un profil précis, ou encore faire réviser et refactorer du code Python par un senior fictif. Chaque exemple est un template directement réutilisable dans votre propre contexte professionnel.

Ce que vous apprendrez : marketing et copywriting, analyse de données, pédagogie, développement logiciel.

Évaluation finale — Quiz de 15 questions

Pour mesurer votre progression, le cours se termine par un quiz complet couvrant l’ensemble du programme. 15 questions, 4 choix chacune, une correction immédiate et une explication détaillée pour chaque réponse — pour apprendre même de vos erreurs. Un barème en 5 niveaux vous situe honnêtement, de l’initié à l’expert, et vous indique exactement quels modules revisiter si besoin.

Ce cours n’est pas un manuel théorique. C’est un outil opérationnel. Chaque notion est accompagnée d’un exemple que vous pouvez copier, adapter et utiliser dès aujourd’hui — que vous soyez marketeur, développeur, enseignant, analyste ou entrepreneur. À la fin de ce parcours, vous ne verrez plus jamais un champ de prompt de la même façon.