Formation incluse dans l'abonnement Elephorm
Comprendre et industrialiser le prompting pour des usages professionnels
Objectifs
Maîtriser la transformation de prompts simples en workflows IA avancés.
Découvrir les limites du prompting manuel et les bénéfices des prompts structurés et paramétrés.
Appréhender les enjeux de gouvernance, de sécurité et de standardisation pour l’intégration des prompts métiers.
Industrialiser la création, la gestion et l’optimisation de prompts spécialisés pour chaque département d’entreprise.
Résumé
Apprenez à transformer des instructions de prompt simples en workflows IA performants pour répondre à des besoins métiers précis. Découvrez les limites du prompting manuel et comment structurer, automatiser et sécuriser vos processus grâce à des solutions avancées telles que le RAG et l’intégration par API.
Description
Cette leçon approfondit la méthodologie de création et d’intégration de prompts métiers dans des systèmes d'intelligence artificielle spécialisés. À travers des exemples concrets, vous découvrirez comment passer d’un simple prompt à des instructions complètes et standardisées, adaptées au contexte métier (marketing, RH, support client, SEO et autres). La vidéo explique pourquoi le prompting manuel reste limité en termes de cohérence, d’efficacité et de sécurité, et comment la transformation de prompts simples en workflows automatisés via des intégrations API ou des bases de données métiers permet de gagner en productivité.
Une attention particulière est portée sur la gouvernance : traçabilité, gestion d’accès, confidentialité et documentation. La leçon détaille comment déployer une stratégie de prompts structurés dans une organisation et optimiser la sécurité des données grâce au RAG local, tout en s’adaptant à des besoins variés. Enfin, elle aborde les processus d’industrialisation des prompts, de l’audit au versionning, afin de garantir la qualité et la pertinence des productions IA.
Ce cours offre une vision globale sur l’évolution du prompt engineering, de l’expérimentation individuelle à l’industrialisation professionnelle, tout en illustrant l’importance de la personnalisation, de la réutilisabilité et de l’automatisation dans l’utilisation avancée des intelligences artificielles génératives.