Formation · Prompt engineering · Ingénierie & technique

Prompt engineering pour les ingénieurs

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

« Prompt engineering pour les ingénieurs » s’adresse notamment aux profils suivants : Ingénieurs conception et développement, Ingénieurs projet en ingénierie d'installations et machines et Ingénieurs essais et validation. Elle montre pas à pas comment utiliser Prompt engineering de manière productive, sûre et traçable dans le domaine Ingénierie & technique – des bases aux workflows avancés.

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 ingénieurs en conception, développement, ingénierie d'installations et études techniques consacrent une grande partie de leur temps à la recherche, à la documentation, à la coordination et aux calculs. L'IA générative peut réduire nettement cette part : les assistants IA résument normes et littérature technique, structurent cahiers des charges et spécifications, aident à l'analyse des exigences, génèrent des scripts de calcul en Python ou sous tableur et rédigent documentation technique et rapports. L'automatisation facilite la gestion des modifications, la comparaison des versions de documents et l'exploitation des données d'essais et de mesures. La créativité, la vérification de plausibilité et la responsabilité de la sécurité technique restent aux experts. L'IA libère ainsi du temps pour la véritable ingénierie : concevoir, comparer des variantes et livrer des solutions robustes.

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 ?

  • Ingénieurs conception et développement
  • Ingénieurs projet en ingénierie d'installations et machines
  • Ingénieurs essais et validation
  • Rédacteurs techniques
  • Ingénieurs de bureaux d'études

Les défis concrets que nous traitons

  • Exploiter efficacement normes, référentiels et exigences volumineux
  • Produire documentation technique et rapports en parallèle du développement
  • Analyser et interpréter rapidement les données d'essais et de mesures
  • Piloter de façon traçable les modifications sur de nombreux documents et acteurs

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 l'analyse des exigences, la recherche normative et la documentation technique.
  • Faire générer par l'IA des scripts de calcul et d'analyse, puis les valider méthodiquement.
  • Protéger le savoir-faire technique et respecter les exigences de sécurité des produits et de responsabilité.

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 : Ingénierie & technique
  • Structuration des exigences
  • Exploitation des normes et de la littérature
  • Scripts de calcul
  • Analyse des données d'essais
  • Documentation technique
  • Gestion des modifications
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Données de conception, plans et résultats de développement relèvent du secret des affaires et parfois du contrôle des exportations ; ils ne doivent aller que dans des environnements IA validés. Le droit de la sécurité des produits et de la responsabilité s'applique pleinement aux conceptions critiques : les résultats de l'IA doivent être vérifiés et documentés de façon traçable.
  • 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

Structuration des exigences

Un assistant IA analyse les exigences client et le cahier des charges, repère contradictions, lacunes et formulations floues, et les transforme en liste d'exigences structurée et vérifiable pour la spécification technique.

Exploitation des normes et de la littérature

L'IA résume les passages pertinents de normes, référentiels et articles techniques, construit tableaux comparatifs et check-lists et renvoie aux références, que l'ingénieur vérifie dans l'original.

Scripts de calcul

Plutôt que de coder les formules à la main, décrivez le calcul et obtenez un script Python commenté ou un tableur, par exemple pour un dimensionnement, une chaîne de cotes ou des conversions d'unités, à tester et valider.

Analyse des données d'essais

Les données de bancs d'essais sont nettoyées, analysées statistiquement et visualisées grâce à du code généré par l'IA, les anomalies signalées et un projet de rapport d'essai préparé.

Documentation technique

Données de conception, notes et documents antérieurs deviennent des projets de notices d'utilisation, manuels de maintenance, spécifications et rapports de projet à la terminologie cohérente.

Gestion des modifications

L'IA compare les versions de documents, résume clairement les modifications techniques, identifie documents et interfaces impactés et prépare les demandes de modification pour le comité de changement.

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 avez une formation d'ingénieur ou technique et travaillez en développement, conception, études ou essais.

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

Données de conception, plans et résultats de développement relèvent du secret des affaires et parfois du contrôle des exportations ; ils ne doivent aller que dans des environnements IA validés. Le droit de la sécurité des produits et de la responsabilité s'applique pleinement aux conceptions critiques : les résultats de l'IA doivent être vérifiés et documentés de façon traçable.

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.

Peut-on utiliser des calculs de l'IA pour des conceptions critiques ?

Uniquement en appui, avec une vérification complète. Les modèles de langage peuvent se tromper de formule, d'unité ou de valeur normative. Faites produire le calcul sous forme de code ou de formules traçables, vérifiez-le par rapport aux normes, à un calcul manuel ou à un logiciel validé, et documentez ce contrôle. La responsabilité reste la vôtre.

Comment protéger nos données de conception ?

Utilisez exclusivement des environnements d'entreprise validés où les saisies ne servent pas à l'entraînement. Tenez compte du contrôle des exportations, notamment pour les biens à double usage, et définissez avec la DSI et le responsable export quelles informations peuvent aller dans quels outils. Nous abordons des règles concrètes en formation.

Combien coûte la formation « Prompt engineering pour les ingénieurs » ?

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.

Autres formations pour les ingénieurs

Autres formations Prompt engineering

Les 45 formations Prompt engineering

Prompt engineering · MunichPrompt engineering · SalzbourgPrompt engineering · BerlinPrompt engineering · AugsbourgPrompt engineering · HanovrePrompt engineering · BrêmePrompt engineering · StuttgartPrompt engineering · KaiserslauternPrompt engineering · En ligne