Formation · Prompt engineering · Pharma & sciences de la vie

Prompt engineering pour la pharma et les sciences de la vie

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 la pharma et les sciences de la vie » s’adresse notamment aux profils suivants : Professionnels des affaires réglementaires, Assurance qualité et pharmaciens responsables et Opérations cliniques et rédacteurs médicaux. Elle montre pas à pas comment utiliser Prompt engineering de manière productive, sûre et traçable dans le domaine Pharma & sciences de la vie – 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 entreprises pharmaceutiques, biotech et medtech évoluent dans l'un des environnements les plus réglementés qui soient. Documentation, validation et traçabilité rythment le quotidien, de la recherche aux essais cliniques jusqu'à la production. L'IA générative offre un potentiel important : les assistants IA analysent la littérature scientifique, aident à rédiger protocoles d'essais, dossiers réglementaires et procédures, résument les rapports de déviation, soutiennent le traitement des cas de pharmacovigilance et préparent l'information médicale destinée aux professionnels de santé. L'automatisation facilite maîtrise des changements, suivi des CAPA et veille réglementaire. Dès que l'IA touche un processus BPx, validation, intégrité des données selon ALCOA+ et responsabilités claires deviennent obligatoires. Il faut donc distinguer usages non réglementés et usages GxP, et associer l'assurance qualité très tôt.

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 ?

  • Professionnels des affaires réglementaires
  • Assurance qualité et pharmaciens responsables
  • Opérations cliniques et rédacteurs médicaux
  • Pharmacovigilance et sécurité des médicaments
  • Affaires médicales et chercheurs en R&D

Les défis concrets que nous traitons

  • Produire des documents réglementaires et scientifiques volumineux et de haute qualité
  • Traiter dans les délais déviations, CAPA et maîtrise des changements
  • Exploiter méthodiquement une littérature et une réglementation en croissance constante
  • Utiliser les outils d'IA de façon conforme aux BPx et validable

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 la revue de littérature, la rédaction médicale et la veille réglementaire.
  • Distinguer usages non réglementés et applications GxP, et connaître les exigences de validation.
  • Garantir intégrité des données, confidentialité et protection des données patients 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 : Pharma & sciences de la vie
  • Revue de littérature et données probantes
  • Appui à la rédaction médicale
  • Procédures et supports de formation
  • Déviations et CAPA
  • Veille réglementaire
  • Appui à la pharmacovigilance
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Lorsque des systèmes d'IA interviennent dans des processus GxP, la validation des systèmes informatisés selon l'annexe 11 des BPF européennes ou le 21 CFR Part 11 et l'intégrité des données selon ALCOA+ doivent être garanties. Les données d'essais cliniques et de pharmacovigilance sont des données de santé au sens de l'article 9 du RGPD et ne peuvent être traitées que pseudonymisées, dans des environnements validés.
  • 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

Revue de littérature et données probantes

Un assistant IA résume les publications, extrait plan d'étude, critères d'évaluation et résultats dans des tableaux et soutient les revues systématiques, chaque donnée étant vérifiée par un expert sur la source.

Appui à la rédaction médicale

L'IA élabore plans et premières versions de protocoles, rapports d'étude clinique, brochures investigateur ou modules du dossier d'AMM à partir de modèles et de données sources validés.

Procédures et supports de formation

Descriptions de processus et référentiels deviennent des projets de procédures, des supports de formation et des questions de compréhension, ensuite revus et approuvés dans le système documentaire validé.

Déviations et CAPA

L'IA résume les rapports de déviation, structure l'analyse des causes, retrouve des cas similaires et propose des CAPA, évaluées et décidées par l'assurance qualité.

Veille réglementaire

Des automatisations collectent nouvelles lignes directrices et publications de l'EMA, de l'ANSM ou de la FDA ; l'IA résume les changements et les rattache aux produits et processus concernés pour une analyse d'impact.

Appui à la pharmacovigilance

L'IA aide à pré-structurer les cas à partir de textes non structurés, à extraire les informations sur le produit, l'événement et le patient et à détecter les doublons ; l'évaluation médicale reste aux experts.

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 dans l'industrie pharmaceutique, biotech ou medtech et connaissez les fondamentaux BPx de votre domaine.

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

Lorsque des systèmes d'IA interviennent dans des processus GxP, la validation des systèmes informatisés selon l'annexe 11 des BPF européennes ou le 21 CFR Part 11 et l'intégrité des données selon ALCOA+ doivent être garanties. Les données d'essais cliniques et de pharmacovigilance sont des données de santé au sens de l'article 9 du RGPD et ne peuvent être traitées que pseudonymisées, dans des environnements validés.

Dates proposées

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

  • mar. 24 novembre 2026 En ligne Demander
  • ven. 11 décembre 2026 Salzbourg Demander
  • mar. 15 décembre 2026 En ligne Demander
  • mer. 20 janvier 2027 Brême Demander
  • ven. 29 janvier 2027 En ligne Demander
  • mar. 9 février 2027 Augsbourg Demander

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.

Les outils d'IA doivent-ils être validés dans la pharma ?

Cela dépend de l'usage. Pour des activités sans impact GxP, comme la communication interne ou des synthèses bibliographiques, les règles générales informatiques et RGPD s'appliquent. Si les résultats alimentent des décisions ou enregistrements GxP, une approche de validation fondée sur les risques est nécessaire. Nous montrons comment classer vos cas d'usage.

Comment garantir l'intégrité des données ?

Les résultats de l'IA doivent être attribuables, traçables et vérifiables : saisies et prompts documentés, relecteurs clairement désignés, gestion des versions et approbation dans vos systèmes validés. Nous voyons pendant la formation comment transposer les principes ALCOA+ aux étapes de travail assistées par l'IA.

Combien coûte la formation « Prompt engineering pour la pharma et les sciences de la vie » ?

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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