Formation – Prompt engineering – Production & industrie

Prompt engineering pour la production et l'industrie

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

Durée
6 heures, une session
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 production et l'industrie » est une formation pratique destinée notamment aux profils suivants : Directeurs de production et d'usine, Chefs d'équipe et agents de maîtrise et Ingénieurs méthodes et procédés. Vous découvrez Prompt engineering non pas de façon abstraite, mais à travers des tâches de votre quotidien – avec des exemples, des exercices et des modèles issus du domaine Production & industrie.

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 industriels font face à la pression sur les coûts, à la pénurie de compétences, à la complexité des variantes et à de fortes exigences de respect des délais. L'IA générative ajoute une nouvelle couche aux solutions d'Industrie 4.0 existantes : les assistants IA rendent accessibles les connaissances contenues dans les manuels, historiques de pannes et modes opératoires, facilitent les relèves de poste, synthétisent les indicateurs issus du MES et de l'ERP et aident à l'analyse des causes avec les 5 pourquoi ou le diagramme d'Ishikawa. Les agents IA et l'automatisation rédigent les comptes rendus de poste, analysent les arrêts machine et préparent les ordres de maintenance. Le savoir des anciens est ainsi documenté et transmis. La réussite passe par des problèmes concrets d'atelier et l'association précoce des représentants du personnel.

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 ?

  • Directeurs de production et d'usine
  • Chefs d'équipe et agents de maîtrise
  • Ingénieurs méthodes et procédés
  • Équipes de maintenance
  • Responsables lean et excellence opérationnelle

Les défis concrets que nous traitons

  • Préserver et transmettre le savoir-faire des collaborateurs expérimentés
  • Analyser rapidement les pannes et réduire les temps d'arrêt
  • Rendre lisibles des indicateurs comme le TRS issus de plusieurs systèmes
  • Tenir à jour des modes opératoires clairs malgré de nombreuses variantes

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 gestion des connaissances, l'analyse des causes et les comptes rendus de poste.
  • Analyser les indicateurs de production avec l'IA et en déduire des actions d'amélioration.
  • Intégrer sécurité des données, dialogue social et sécurité au travail dans les projets d'IA industriels.

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 : Production & industrie
  • Assistant de connaissances en atelier
  • Analyse des causes
  • Comptes rendus et relèves de poste
  • Rédaction de modes opératoires
  • Analyse des indicateurs
  • Préparation de la maintenance
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Les données de production et le savoir-faire technique relèvent du secret des affaires et ne doivent aller que dans des environnements IA validés ; toute analyse par l'IA de la performance ou du comportement des salariés requiert la consultation des représentants du personnel. Les composants d'IA intervenant dans des fonctions de sécurité des machines relèvent du règlement Machines et peuvent être à haut risque au sens de l'AI Act.
  • 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

Assistant de connaissances en atelier

Un assistant IA répond aux questions sur les machines, les changements de série et les défauts à partir des manuels, de l'historique des pannes et des modes opératoires, en citant la source à vérifier.

Analyse des causes

L'IA structure pannes et problèmes qualité selon les 5 pourquoi, Ishikawa ou la méthode 8D, propose des causes possibles tirées de cas similaires et aide à documenter actions et responsables.

Comptes rendus et relèves de poste

Notes, données machines et déclarations de pannes deviennent un compte rendu de poste structuré avec production, arrêts et points ouverts, qui facilite la relève.

Rédaction de modes opératoires

À partir de descriptions de processus, de photos et d'entretiens avec des experts, l'IA produit des modes opératoires illustrés et multilingues en langage simple, cohérents entre variantes.

Analyse des indicateurs

Les exports du MES et de l'ERP sont analysés, les pertes de TRS ventilées entre disponibilité, performance et qualité, et les anomalies commentées clairement pour les points d'équipe.

Préparation de la maintenance

Des automatisations collectent les déclarations de pannes ; l'IA regroupe les défaillances récurrentes, prépare des ordres de travail et priorise les actions selon fréquence et impact.

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 en production, en méthodes ou en maintenance et connaissez le fonctionnement de votre site.

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

Les données de production et le savoir-faire technique relèvent du secret des affaires et ne doivent aller que dans des environnements IA validés ; toute analyse par l'IA de la performance ou du comportement des salariés requiert la consultation des représentants du personnel. Les composants d'IA intervenant dans des fonctions de sécurité des machines relèvent du règlement Machines et peuvent être à haut risque au sens de l'AI Act.

Dates & sites

Pour chaque site, nous proposons une date dans environ quatre semaines. Votre date souhaitée reste toujours possible.

  • Munich lun. 14 décembre 2026 6 h Demander
  • Salzbourg lun. 14 décembre 2026 6 h Demander
  • Berlin mar. 15 décembre 2026 6 h Demander
  • Augsbourg mer. 16 décembre 2026 6 h Demander
  • Hanovre lun. 14 décembre 2026 6 h Demander
  • Brême ven. 11 décembre 2026 6 h Demander
  • Stuttgart mer. 16 décembre 2026 6 h Demander
  • Kaiserslautern mer. 16 décembre 2026 6 h Demander
  • En ligne mer. 16 décembre 2026 6 h 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.

Faut-il connecter l'IA à nos machines ?

Pas nécessairement. De nombreux cas d'usage, comme l'assistant de connaissances, les modes opératoires ou l'analyse des causes, fonctionnent avec des documents et des exports du MES ou de l'ERP. La connexion directe aux machines est une étape ultérieure qui exige une sécurité IT et OT solide. Nous commençons par des cas rapides à mettre en œuvre.

Comment obtenir l'adhésion des équipes ?

En montrant que l'IA facilite réellement le travail, par exemple un dépannage plus rapide ou une documentation simplifiée, et non qu'elle sert à surveiller. Associez tôt les collaborateurs et leurs représentants, commencez par des zones pilotes et précisez clairement quelles données ne serviront jamais à évaluer la performance.

Combien coûte la formation « Prompt engineering pour la production et l'industrie » ?

La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 6 heures de formation en direct avec un formateur, les supports de cours, un environnement d’exercice et une attestation de participation.

Puis-je proposer ma propre date ?

Oui. Pour chaque site, nous proposons une date dans environ quatre semaines. Dans le formulaire, vous pouvez à tout moment indiquer librement la date ou la période souhaitée – nous vérifions les disponibilités et revenons vers vous 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 et Kaiserslautern. Nous pouvons aussi l’organiser en intra pour votre équipe.

La formation peut-elle être adaptée à notre équipe ?

Oui. Les formations sur mesure coûtent environ 4 500 € de plus, selon le sujet et après accord. Nous définissons ensemble au préalable les contenus, exemples et exercices.

Autres formations pour la production et l'industrie

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