Formation · Prompt engineering · Achats

Prompt engineering pour les équipes achats

Le prompt engineering indépendant des éditeurs : rôles, contexte, few-shot, chaînes de prompts, bibliothèques et contrôle qualité.

Durée
1 jour (7 h)
Format
En ligne ou en présentiel
Langue
Allemand ou anglais
Participants
sessions ouvertes ou intra-entreprise
Attestation
Attestation de participation

Présentation

Cette formation associe Prompt engineering aux processus quotidiens du domaine Achats. Les participants travaillent sur des scénarios réalistes et repartent avec des prompts, des workflows et des checklists immédiatement utilisables.

ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini ou Le Chat : quel que soit l'outil, la qualité des résultats dépend avant tout de la manière dont la tâche est formulée. Le prompt engineering consiste à transmettre à un modèle de langage l'objectif, le contexte, les contraintes et le format attendu afin d'obtenir des résultats exploitables de façon fiable. Cette journée pratique, indépendante de tout éditeur, vous apprend des techniques éprouvées valables dans tous les assistants IA courants : définir rôle et public cible, sélectionner le contexte pertinent, travailler avec des exemples et décomposer une tâche complexe en étapes vérifiables.

La seconde partie vise la reproductibilité et la qualité à l'échelle de l'équipe. Vous concevez des modèles de prompts avec variables, construisez des chaînes de prompts pour vos processus d'analyse, de rédaction et de relecture, et constituez une bibliothèque de prompts partagée. Vous apprenez à évaluer les résultats avec méthode – critères de contrôle, cas de test, autovérification ciblée par le modèle – et à éviter les écueils classiques : hallucinations, ambiguïtés, contexte incomplet. Vous repartez avec une démarche structurée, indépendante de l'outil utilisé et durable face aux nouveaux modèles.

Les achats sont passés de la simple passation de commandes à un levier stratégique de création de valeur : réduire les coûts, sécuriser les approvisionnements, maîtriser les risques de la chaîne d'approvisionnement et répondre aux exigences de durabilité. L'IA générative accompagne les acheteurs à chaque étape du processus source-to-pay. Les assistants IA rédigent cahiers des charges et dossiers de consultation, comparent les offres, résument les contrats fournisseurs et préparent les négociations avec arguments et scénarios. Les agents IA et l'automatisation recherchent de nouveaux fournisseurs, analysent les dépenses, surveillent les signaux de risque et traitent les accusés de réception de commande. Les acheteurs gagnent du temps pour le développement fournisseurs et le management par catégories.

La formation se déroule en direct – en ligne dans une classe virtuelle ou en présentiel dans nos salles à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart et Kaiserslautern. Nous pouvons également l’organiser en intra pour votre équipe.

À qui s’adresse cette formation ?

  • Acheteurs stratégiques et category managers
  • Acheteurs opérationnels et approvisionneurs
  • Directeurs achats et CPO
  • Responsables qualité et performance fournisseurs
  • Acheteurs publics

Les défis concrets que nous traitons

  • Comparer rapidement et équitablement des offres aux structures différentes
  • Suivre les risques fournisseurs et les obligations de vigilance
  • Rédiger des cahiers des charges et dossiers de consultation précis
  • Rendre exploitables les données de dépenses issues de plusieurs systèmes

Objectifs pédagogiques

  • Vous comprenez comment un modèle de langage traite un prompt et en tirez des formulations efficaces.
  • Vous structurez vos prompts avec rôle, contexte, tâche, contraintes et format de sortie.
  • Vous utilisez exemples few-shot et chaînes de prompts pour des tâches complexes en plusieurs étapes.
  • Vous créez des modèles réutilisables et constituez une bibliothèque de prompts partagée.
  • Utiliser l'IA pour les consultations, la comparaison des offres et la préparation des négociations.
  • Analyser dépenses et risques fournisseurs avec l'IA de manière factuelle.
  • Intégrer confidentialité, règles de la commande publique et devoir de vigilance dans l'usage de l'IA.

Programme

Module 1 Comment un modèle de langage traite un prompt
  • Principes de base : probabilités, fenêtre de contexte, limites
  • Pourquoi la formulation, l'ordre et les exemples changent le résultat
  • Origine des hallucinations et moyens de les réduire par le prompt
  • Différences et points communs entre les principaux assistants IA
Module 2 Les composantes d'un prompt efficace
  • Définir rôle, public cible, tâche, contexte et format de sortie
  • Formuler contraintes, exclusions et critères de qualité
  • Structurer la demande avec sections, séparateurs et balises
  • Inviter le modèle à poser des questions plutôt qu'à supposer
Module 3 Techniques avancées
  • Zero-shot, one-shot et few-shot : imposer style et structure par l'exemple
  • Demander un raisonnement pas à pas pour les tâches complexes
  • Chaînes de prompts : séparer recherche, rédaction, contrôle et révision
  • Changer de perspective, solliciter contre-arguments et autocritique du modèle
Module 4 Modèles et bibliothèques de prompts
  • Créer des modèles réutilisables avec variables et champs à compléter
  • Intégrer des consignes permanentes dans projets, assistants personnalisés et agents
  • Construire, nommer, maintenir et partager une bibliothèque d'équipe
  • Documenter chaque modèle : objectif, entrées, sortie attendue, responsable
Module 5 Contrôle qualité et usage responsable
  • Définir critères de contrôle et grilles d'évaluation des résultats
  • Créer des cas de test pour comparer et améliorer les prompts
  • Vérifier faits, chiffres et sources ; instaurer le principe des quatre yeux
  • Protection des données, contenus confidentiels et transparence selon le RGPD et l'AI Act européen
Module 6 Atelier pratique : Achats
  • Rédaction de cahiers des charges
  • Comparaison des offres
  • Préparation des négociations
  • Recherche de fournisseurs
  • Analyse des dépenses
  • Surveillance des risques fournisseurs
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Offres, conditions et contrats fournisseurs relèvent du secret des affaires et ne doivent être traités que dans des environnements IA validés ; les données des interlocuteurs relèvent du RGPD. Les acheteurs publics doivent en outre respecter le droit de la commande publique et l'égalité de traitement, et les entreprises, le cas échéant, les obligations de vigilance sur la chaîne d'approvisionnement.
  • Règles du jeu pour un usage sûr de l’IA en équipe
  • Vérifier les résultats : faits, sources, tests et principe des quatre yeux
  • Plan d’action personnel pour les 30 prochains jours
  • Questions ouvertes, perspectives et ressources pour aller plus loin

Cas pratiques de votre domaine

Rédaction de cahiers des charges

Un assistant IA transforme les expressions de besoin des métiers en cahiers des charges structurés, complète les exigences manquantes par des questions ciblées et garde une rédaction neutre vis-à-vis des marques.

Comparaison des offres

L'IA extrait prix, délais, conditions de paiement et écarts par rapport à la consultation à partir d'offres hétérogènes, et construit une matrice comparative pour la décision d'attribution.

Préparation des négociations

Informations de marché, évolution des prix et historique fournisseur deviennent une stratégie de négociation avec objectifs, concessions et arguments, complétée par des jeux de rôle.

Recherche de fournisseurs

L'IA aide à identifier des sources alternatives, synthétise les informations publiques sur les fournisseurs potentiels et prépare des questionnaires de qualification.

Analyse des dépenses

Les données de dépenses issues de l'ERP sont classifiées avec l'IA, rattachées aux catégories d'achat, les gisements de massification identifiés et les résultats présentés clairement à la direction.

Surveillance des risques fournisseurs

Des automatisations suivent l'actualité et les sources publiques sur les fournisseurs clés ; l'IA évalue les signaux de défaillance, de sanctions ou d'atteintes aux droits humains et alerte rapidement.

Prérequis

Une première expérience d'au moins un assistant IA comme ChatGPT, Claude, Copilot ou Gemini est utile ; aucune compétence technique n'est requise. Vous travaillez aux achats ou à l'approvisionnement et connaissez les processus d'achat de votre organisation.

Prérequis techniques

Un ordinateur portable avec un navigateur à jour et l'accès à au moins un assistant IA, idéalement celui autorisé dans votre entreprise.

Protection des données & conformité

Offres, conditions et contrats fournisseurs relèvent du secret des affaires et ne doivent être traités que dans des environnements IA validés ; les données des interlocuteurs relèvent du RGPD. Les acheteurs publics doivent en outre respecter le droit de la commande publique et l'égalité de traitement, et les entreprises, le cas échéant, les obligations de vigilance sur la chaîne d'approvisionnement.

Dates proposées

Toutes les dates sont indicatives – votre date souhaitée est toujours possible.

Questions fréquentes

Ces techniques fonctionnent-elles avec tous les assistants IA ?

Oui, la formation est volontairement indépendante des éditeurs. Les principes – tâche claire, contexte pertinent, exemples, sortie structurée et étapes de contrôle – s'appliquent aussi bien à ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Le Chat qu'à d'autres outils. Lorsque les assistants diffèrent, par exemple pour les projets ou les assistants personnalisés, nous montrons les fonctions équivalentes.

Les progrès des modèles ne vont-ils pas rendre le prompt engineering inutile ?

Les modèles interprètent de mieux en mieux les demandes imprécises, mais ils ignorent toujours ce que vous ne leur dites pas : public cible, exigences de qualité, règles internes ou contexte utile. Un bon prompt est donc avant tout une bonne description de tâche. Modèles, chaînes de prompts et contrôle qualité gardent par ailleurs toute leur valeur pour une équipe.

Qu'est-ce qu'une bibliothèque de prompts et comment la faire vivre en équipe ?

C'est un recueil organisé de modèles éprouvés pour les tâches récurrentes, chacun accompagné de son objectif, des entrées nécessaires, d'un exemple de résultat et d'un responsable. Elle peut tenir dans un document partagé, un wiki ou directement dans les projets de l'outil IA. Pendant la formation, vous en créez une première et fixez des règles simples de mise à jour et de validation.

L'IA peut-elle décider de l'attribution d'un marché ?

L'IA structure et compare les offres et signale les anomalies. La décision d'attribution revient aux achats selon des critères définis. Dans le secteur public, elle doit en outre être motivée et traçable au regard du droit de la commande publique. Nous montrons comment intégrer l'IA de manière transparente au processus.

Comment protéger les conditions confidentielles des fournisseurs ?

Utilisez exclusivement des environnements d'entreprise validés, où les saisies ne servent pas à l'entraînement et où le traitement est encadré contractuellement. Les conditions d'un soumissionnaire ne doivent jamais apparaître dans les échanges avec un autre. Nous abordons des règles concrètes pour manipuler les données achats sensibles.

Combien coûte la formation « Prompt engineering pour les équipes achats » ?

La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 1 jour(s) de formation avec un formateur en direct, les supports de cours, un environnement d’exercice et une attestation de participation.

Puis-je proposer ma propre date ?

Oui. Nos dates sont indicatives. Dans le formulaire, vous pouvez à tout moment indiquer librement la date ou la période souhaitée – nous vérifions les disponibilités et confirmons sous un jour ouvré.

La formation a-t-elle lieu en ligne ou en présentiel ?

Les deux sont possibles : en direct dans une classe virtuelle ou en présentiel à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart ou Kaiserslautern. Nous pouvons aussi l’organiser en intra pour votre équipe.

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