Formation · Prompt engineering · Recherche et sciences

Prompt engineering pour les chercheurs

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 chercheurs » s’adresse notamment aux profils suivants : Doctorantes et doctorants, Post-doctorants et ingénieurs de recherche et Enseignants-chercheurs et responsables d'équipe. Elle montre pas à pas comment utiliser Prompt engineering de manière productive, sûre et traçable dans le domaine Recherche et sciences – 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.

Le travail scientifique se partage entre veille bibliographique, analyse de données, rédaction de projets et pression à la publication. L'IA générative peut intervenir à chaque étape : explorer et synthétiser la littérature, affiner une question de recherche, écrire du code d'analyse, retravailler un manuscrit en anglais ou préparer une demande de financement. Des agents IA peuvent automatiser les tâches répétitives comme le nettoyage des données ou la vérification des références. Mais l'IA touche aussi au cœur de l'intégrité scientifique : qui est auteur, comment déclarer son usage, comment éviter les références inventées ? Les chercheurs ont donc besoin non seulement de techniques de prompt, mais d'une pratique méthodique, transparente et reproductible des outils d'IA.

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 ?

  • Doctorantes et doctorants
  • Post-doctorants et ingénieurs de recherche
  • Enseignants-chercheurs et responsables d'équipe
  • Services d'appui à la recherche et gestion de projets financés
  • Équipes R&D en entreprise

Les défis concrets que nous traitons

  • Un volume de publications en croissance constante, difficile à suivre
  • Une charge rédactionnelle lourde pour projets, rapports et articles
  • Des analyses de données qui exigent des compétences en programmation
  • Des incertitudes sur les règles d'usage de l'IA fixées par revues, financeurs et établissements

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 bibliographie et la rédaction sans enfreindre les règles d'intégrité scientifique.
  • Produire avec l'aide de l'IA un code d'analyse traçable et documenté de façon reproductible.
  • Déclarer l'usage de l'IA en toute transparence selon les exigences des revues, financeurs et établissements.

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 : Recherche et sciences
  • Explorer la littérature
  • Affiner le protocole
  • Écrire du code d'analyse
  • Retravailler un manuscrit
  • Préparer un projet financé
  • Analyser des données qualitatives
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Les principes d'intégrité scientifique s'appliquent : l'IA ne peut être autrice, son usage doit être déclaré et chaque référence vérifiée dans l'original. Les données de recherche à caractère personnel, notamment issues d'études avec participants, relèvent du RGPD et des avis éthiques ; résultats non publiés et expertises restent confidentiels.
  • 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

Explorer la littérature

L'IA résume résumés et textes intégraux, extrait méthodes, échantillons et résultats dans des tableaux comparatifs et aide à formuler des requêtes pour les bases bibliographiques ; chaque source est ensuite vérifiée dans l'original.

Affiner le protocole

Questions de recherche, hypothèses et opérationnalisations sont mises à l'épreuve avec l'IA comme contradicteur, afin de repérer tôt lacunes, variables confondantes et explications alternatives. Les limites de généralisation sont aussi discutées.

Écrire du code d'analyse

Des chercheurs sans grande expérience de la programmation produisent avec l'IA des scripts Python ou R pour le nettoyage, les statistiques et la visualisation, documentés pour garantir la reproductibilité.

Retravailler un manuscrit

L'IA aide à corriger la langue, restructurer et raccourcir un texte scientifique, vérifie la cohérence terminologique et assiste la réponse aux relecteurs, sans jamais se substituer à l'auteur.

Préparer un projet financé

Les règles d'un appel à projets deviennent des listes de contrôle, lots de travail et jalons sont structurés et des sections comme le plan de valorisation ou le résumé grand public sont déclinées en plusieurs versions.

Analyser des données qualitatives

Transcriptions d'entretiens et réponses ouvertes sont précodées et regroupées par thèmes avec l'IA ; le chercheur vérifie, affine et documente la grille de codage selon une méthodologie reconnue.

Prérequis

Une première expérience d'au moins un assistant IA comme ChatGPT, Claude, Copilot ou Gemini est utile ; aucune compétence technique n'est requise. Une expérience du travail scientifique dans une discipline ; des notions de programmation sont utiles mais pas indispensables.

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 principes d'intégrité scientifique s'appliquent : l'IA ne peut être autrice, son usage doit être déclaré et chaque référence vérifiée dans l'original. Les données de recherche à caractère personnel, notamment issues d'études avec participants, relèvent du RGPD et des avis éthiques ; résultats non publiés et expertises restent confidentiels.

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.

Puis-je utiliser l'IA pour rédiger ma thèse ?

Cela dépend de votre école doctorale et des règles de votre établissement. L'IA est souvent admise pour la correction linguistique et la réflexion, à condition de déclarer son usage et que l'apport intellectuel personnel reste clair. La formation vous apprend à documenter cet usage et à évaluer sereinement les zones grises.

Comment éviter les références inventées ?

Les modèles de langage peuvent produire des citations plausibles mais inexistantes. Privilégiez des outils connectés à de vraies bases, demandez les DOI et vérifiez chaque source dans l'original. La formation présente un flux de travail associant recherche assistée par IA et gestion bibliographique fiable.

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

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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