Optimisation et personnalisation des modèles IA (Prompt engineering, fine-tuning, utilisation d’API)

Ce module de niveau intermédiaire vise à rendre les participants capables de : - Améliorer leurs requêtes (prompt engineering) : formuler des consignes claires, fournir du contexte et des exemples dans le prompt, itérer pour affiner la réponse. Ils verront, par l’exemple, comment un bon prompt influence fortement la qualité des résultats. - Personnaliser un assistant IA en choisissant la bonne approche : instructions système, projets et GPTs personnalisés, RAG (interrogation de ses propres documents) — les solutions les plus pertinentes pour une PME en 2026. Le fine-tuning (ré-entraînement d’un modèle sur des données spécifiques) est expliqué comme option avancée : coûts, maintenance, et les rares cas où il reste justifié (ton rédactionnel très codifié, gros volumes de cas homogènes). - Intégrer l’IA via les API et l’automatisation no-code : comprendre qu’au-delà des interfaces grand public, les services d’IA s’intègrent dans des applications et des workflows. Exemple simple d’appel à l’API d’OpenAI ou d’Anthropic, et scénarios no-code avec n8n, Make ou Zapier (ex. un formulaire qui déclenche une réponse générée automatiquement).

Modules précédents. Des bases en anglais technique (lecture de documentation d’API) et une familiarité avec les concepts de programmation aident, mais le module reste accessible avec l’accompagnement du formateur.

Formation interactive mixte — exposés illustrés et ateliers courts. - Prompt engineering : comparaison en direct de requêtes bien et mal formulées (avec ChatGPT ou Claude), puis exercice en petits groupes — reformuler un prompt ambigu en prompt optimisé et comparer les réponses obtenues. - Personnalisation : démonstration de la création d’un GPT personnalisé ou d’un projet avec instructions système et documents de référence (RAG). Le fine-tuning est expliqué en termes simples (étapes clés : données, entraînement, évaluation), sans atelier de code complet. - API et automatisation : démonstration d’un appel API en direct (réponse JSON brute affichée pour démystifier le fonctionnement), puis test d’un scénario no-code prédéveloppé avec n8n ou Make — ex. un formulaire ou un Google Sheet relié à un modèle d’IA.

Ce module étant plus technique, l’évaluation porte sur l’application des notions : - Prompt engineering : chaque participant rédige un prompt optimisé, le soumet à l’IA et présente en une minute le résultat obtenu et sa démarche ; bref feedback du formateur et des pairs. - Personnalisation/API : quiz court vérifiant les notions clés (ex. « Dans quels cas préférer le RAG au fine-tuning ? » ; « Citez un avantage de l’API d’un outil IA par rapport à son interface web »). On évalue la compréhension des concepts, sans exiger une maîtrise opérationnelle complète.