Formation Prompt Engineering

Une formation complète pour maîtriser l'art du prompt engineering avec les modèles de langage (LLM) et l'IA générative.

📋 Table des matières

• Vue d'ensemble
• Prérequis
• Structure du cours
• Installation et configuration
• Contenu des modules
• Projets pratiques
• Ressources
• Support

🎯 Vue d'ensemble

Cette formation vous apprendra à maîtriser le prompt engineering, l'art de concevoir des instructions claires et optimisées pour obtenir des réponses pertinentes et fiables des modèles d'IA générative.

Objectifs pédagogiques

• Comprendre les modèles de langage (LLM) et l'IA générative
• Maîtriser les techniques fondamentales du prompt engineering
• Apprendre à choisir et configurer les modèles appropriés
• Créer des chatbots conversationnels
• Développer des workflows avancés avec LangChain
• Évaluer et sécuriser les prompts

🔧 Prérequis

• Python ≥ 3.10
• Connaissances de base en programmation Python
• Accès à une clé API OpenAI (recommandé) ou modèle open-source
• Environnement de développement (Jupyter Notebook recommandé)

📚 Structure du cours

Partie 1 : Les Bases

Fichier : 01_Les_Bases.ipynb

• Comprendre l'IA générative et les LLM
• Définir l'importance du prompt engineering
• Panorama des modèles disponibles
• Forces et limites des modèles actuels

Partie 2 : Installation et Choix des Modèles

Fichier : 02_Installer_Environnement_Choix_Modeles.ipynb

• Comparaison modèles open-source vs propriétaires
• Configuration de l'environnement Python
• Installation des bibliothèques essentielles
• Premier appel API à un LLM

Partie 3 : Prompt Engineering

Fichier : 03_Prompt_Engeneering.ipynb

• Techniques fondamentales du prompting
• Frameworks 5W et CRAFTIF
• Approches avancées (Chain of Thought, Few-shot, etc.)
• Contrôle des paramètres et optimisation

Partie 4 : Création de ChatBot

Fichier : 04_Comment_Créer_ChatBot.ipynb

• Développement d'un chatbot conversationnel
• Gestion de la mémoire et du contexte
• Personnalisation du persona
• Interface utilisateur simple

🚀 Installation et configuration

1. Cloner le repository

git clone https://github.com/LeCoinStat/FormationPromptEngineering.git
cd FormationPromptEngineering

2. Créer un environnement virtuel

# Avec Anaconda (recommandé)
conda create --name prompt_eng python=3.11
conda activate prompt_eng

# Ou avec venv
python -m venv prompt_eng_env
source prompt_eng_env/bin/activate  # Linux/Mac
# ou
prompt_eng_env\Scripts\activate  # Windows

3. Installer les dépendances

pip install --upgrade pip
pip install jupyter notebook
pip install python-dotenv
pip install openai
pip install transformers torch
pip install streamlit gradio  # Optionnel pour les interfaces

4. Configuration des clés API

Créez un fichier .env à la racine du projet :

OPENAI_API_KEY="votre_cle_openai_ici"

Note : Le fichier .env est dans .gitignore pour des raisons de sécurité.

📖 Contenu des modules

Module 1 : Les Bases

• Définition de l'IA générative : Production de contenu nouveau à partir d'instructions
• LLM (Large Language Models) : Modèles entraînés pour prédire la suite de texte
• Pipeline simplifié : Texte → Tokenisation → Embedding → Modèle → Réponse
• Exemple avant/après : Comparaison de prompts vagues vs optimisés

Module 2 : Installation et Modèles

Choix des modèles

Critère	Open-source (Mistral)	Propriétaire (GPT-4)
Coût	Local/gratuit	Payant par token
Performance	Bonne	Excellente
Mise en place	Technique	Simple
Données	Locales possibles	Hors entreprise

Configuration

• Installation de Python et Jupyter
• Gestion des environnements virtuels
• Installation des bibliothèques essentielles
• Configuration des clés API

Module 3 : Prompt Engineering

Techniques fondamentales

1. Instructions claires et spécifiques

   • Verbe d'action + objectif mesurable + contraintes explicites

2. Contexte et rôle

   • Définir le persona de l'IA
   • Préciser le contexte métier

3. Format de réponse

   • Structuration (JSON, tableau, liste)
   • Contraintes de longueur

4. Ton et style

   • Adaptation au public cible
   • Cohérence avec l'identité de marque

Frameworks avancés

5W Framework :

• Who : Rôle donné à l'IA
• What : Tâche précise
• Where : Périmètre/contexte
• When : Horizon/échéance
• Why : Objectif métier

CRAFTIF Framework :

• Contexte : Situation initiale
• Rôle : Persona de l'IA
• Action : Livrable demandé
• Format : Structure de sortie
• Ton : Style de communication
• Intention : Finalité métier
• Feedback : Critères d'amélioration

Techniques avancées

• Prompt Chaining : Enchaînement d'étapes
• Chain of Thought : Raisonnement guidé
• Tree of Thought : Génération de variantes
• Few-shot Learning : Apprentissage par exemples
• Meta-prompting : Amélioration du prompt lui-même

Module 4 : ChatBot

• Architecture simple : API directe avec OpenAI
• Gestion de la mémoire : Fenêtre de contexte glissante
• Persona personnalisable : Message système adaptatif
• Interface console : Boucle de conversation interactive

🛠️ Projets pratiques

Exercice 1 : Premier appel API

• Configuration de l'environnement
• Test avec différents modèles
• Comparaison des réponses

Exercice 2 : Optimisation de prompts

• Version simple → Version enrichie
• Application des frameworks 5W et CRAFTIF
• Mesure de l'amélioration

Exercice 3 : Chatbot métier

• Développement d'un assistant spécialisé
• Gestion du contexte conversationnel
• Personnalisation du persona

📚 Ressources

Documentation officielle

• OpenAI API Documentation
• Hugging Face Transformers
• LangChain Documentation

Modèles recommandés

• Propriétaires : GPT-4, Claude, Gemini
• Open-source : Mistral, Llama 3, DeepSeek, Qwen

Outils complémentaires

• Interfaces : Streamlit, Gradio
• Monitoring : Weights & Biases, MLflow
• Déploiement : Docker, Kubernetes

🔒 Sécurité et bonnes pratiques

Gestion des clés API

• Utilisation de variables d'environnement
• Rotation régulière des clés
• Monitoring de l'usage

Protection des données

• Éviter les données sensibles dans les prompts
• Utiliser des modèles locaux pour la confidentialité
• Audit des interactions

Validation des réponses

• Vérification de la cohérence
• Contrôle de la factualité
• Gestion des hallucinations

🤝 Support

Problèmes courants

1. Erreur de clé API

   • Vérifier la variable d'environnement
   • S'assurer que la clé est valide

2. Modèle non disponible

   • Vérifier les permissions d'accès
   • Essayer un modèle alternatif

3. Réponses incohérentes

   • Ajuster la température
   • Améliorer le prompt

Contact

Pour toute question ou problème, n'hésitez pas à ouvrir une issue sur le repository.

📄 Licence

Ce projet est sous licence MIT. Voir le fichier LICENSE pour plus de détails.

🔄 Mises à jour

• v1.0 : Version initiale avec les 4 modules de base

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Bonne formation ! 🚀