Formation Prompt Engineering Avancé : Techniques de Chain of Thought
Cette formation avancée en Prompt Engineering aborde la conception de prompts multi-étapes. Elle permet d'appliquer la décomposition de problèmes via la Chain of Thought (CoT) et d'optimiser les performances des modèles de langage sur des raisonnements séquentiels. Réduction des hallucinations des LLM par une structuration de prompt.
Concevoir des prompts multi-étapes pour résoudre des problèmes complexes
Appliquer la technique de Chain of Thought (CoT) pour améliorer les performances des LLM
Réduire les hallucinations des LLM en structurant les prompts
Optimiser les résultats des modèles de langage pour les raisonnements séquentiels
Programme détaillé
8 modules · 14 heures
01
Fondamentaux du Prompt Engineering pour LLM
—Identifier les limites des prompts directs sur des tâches complexes.
—Distinguer les approches Few-shot et Zero-shot prompting.
—Analyser l'impact de la formulation sur la réponse des LLM.
02
Introduction à la Chain of Thought (CoT)
—Expliquer le principe de la décomposition de tâche via CoT.
—Appliquer la Chain of Thought pour des raisonnements séquentiels simples.
—Comparer les performances des prompts CoT et des prompts directs.
03
Techniques de Zero-shot CoT et Few-shot CoT
—Concevoir des prompts Zero-shot CoT pour des problèmes non-exemplifiés.
—Développer des prompts Few-shot CoT avec des exemples de raisonnement.
—Évaluer l'efficacité de Zero-shot CoT et Few-shot CoT sur des cas d'usage.
04
CoT pour la résolution de problèmes mathématiques et logiques
—Structurer des prompts CoT pour la résolution de problèmes mathématiques.
—Appliquer la décomposition de problèmes logiques complexes.
—Optimiser les prompts pour des calculs multi-étapes.
05
Stratégies avancées : Tree of Thoughts (ToT)
—Comprendre le concept de Tree of Thoughts pour l'exploration de solutions.
—Concevoir des prompts ToT pour des problèmes à choix multiples.
—Évaluer la robustesse des solutions générées par ToT.
06
Amélioration de la cohérence avec Self-consistency
—Expliquer le mécanisme de Self-consistency pour la validation des réponses.
—Implémenter des prompts intégrant la Self-consistency.
—Réduire les hallucinations des LLM par la vérification interne.
07
CoT pour la génération de plans d'action et résumés argumentés
—Concevoir des prompts CoT pour la génération de plans d'action détaillés.
—Appliquer la décomposition pour la création de résumés argumentés.
—Structurer des prompts pour des tâches de synthèse complexes.
08
Optimisation et évaluation des prompts CoT
—Mesurer l'impact des prompts CoT sur la performance des LLM.
—Identifier les facteurs influençant la qualité du raisonnement séquentiel.
—Réduire les hallucinations des LLM par une structuration de prompt.
Le conseil de l'expert
L'un des objectifs pédagogiques clés de notre formation "Prompt Engineering Avancé : Techniques de Chain of Thought" est d'apprendre aux participants à concevoir des prompts multi-étapes pour résoudre des problèmes complexes. Cette compétence est essentielle pour optimiser l'interaction avec les modèles de langage, en particulier lorsqu'il s'agit de tâches qui nécessitent un raisonnement séquentiel. En maîtrisant cette technique, les apprenants seront mieux équipés pour tirer parti des capacités des LLM.
Un défi fréquent chez les développeurs et data scientists est de sous-estimer l'importance de la structuration des prompts, ce qui peut entraîner des résultats incohérents et des hallucinations des modèles. En effet, de nombreux utilisateurs se concentrent uniquement sur les résultats immédiats, négligeant la manière dont les prompts sont construits. Cette formation permet de corriger cette erreur en fournissant des outils pratiques pour structurer les requêtes de manière efficace.
Ce qui distingue cette formation des autres approches est notre accent sur la technique de Chain of Thought (CoT), combinée à des stratégies avancées comme le Tree of Thoughts (ToT). En intégrant ces méthodes, les participants apprendront non seulement à améliorer la performance des LLM, mais aussi à développer une approche systématique pour traiter des problèmes mathématiques et logiques. Ce niveau de profondeur et de spécialisation est rare dans d'autres programmes.
Pour tirer le maximum de cette formation, je vous recommande de vous engager activement dans les exercices pratiques et les études de cas qui seront présentés. N'hésitez pas à poser des questions et à partager vos expériences, car l'interaction avec vos pairs enrichira votre apprentissage. Soyez curieux et ouvert aux nouvelles idées : cette formation est une occasion unique de renforcer vos compétences en prompt engineering et d’innover dans votre domaine.
Pourquoi choisir cette formation en intelligence artificielle
🎯
Expertise Avancée en CoT
Maîtrisez la technique avancée de Chain of Thought pour transformer des prompts complexes en solutions performantes et précises.
🧩
Résolution de Problèmes Complexes
Apprenez à concevoir des prompts multi-étapes efficaces, adaptés à des défis mathématiques et logiques, augmentant l'efficacité de vos modèles.
🔍
Réduction des Hallucinations
Développez des stratégies pour structurer vos prompts, minimisant ainsi les hallucinations des LLM et améliorant la fiabilité des résultats.
📈
Optimisation des Performances
Optimisez les résultats de vos modèles de langage pour des raisonnements séquentiels grâce à des techniques éprouvées comme le Few-shot CoT.
🌳
Stratégies Avancées ToT
Explorez des approches innovantes telles que Tree of Thoughts pour enrichir la créativité et la logique dans vos promptings.
🔄
Cohérence avec Self-consistency
Apprenez à améliorer la cohérence des réponses générées en appliquant des méthodes de self-consistency, garantissant des résultats fiables.
Compétences acquises
Concevoir des prompts multi-étapes
Structurer des requêtes complexes pour les LLM en séquences logiques, permettant la décomposition de problèmes et l'obtention de réponses détaillées.
Appliquer la Chain of Thought (CoT)
Implémenter les techniques de Chain of Thought (Few-shot CoT, Zero-shot CoT) pour guider les modèles de langage dans des raisonnements séquentiels et explicites.
Réduire les hallucinations des LLM
Mettre en œuvre des méthodes de structuration de prompt et de Self-consistency pour minimiser les réponses erronées ou inventées par les modèles de langage.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Développeurs IA
Data Scientists
Chercheurs en NLP
Ingénieurs Prompt
Prérequis
Aucun prérequis spécifique, mais une connaissance de base en Intelligence Artificielle et en Prompt Engineering est recommandée.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Évaluation continue des participants à travers des exercices pratiques et des devoirs
Retour d'expérience et évaluation finale par le formateur
Évaluation des connaissances acquises à travers des tests et des quiz
Accessibilité
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.
Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.
Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.
Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.
« Un participant a utilisé la technique de Chain of Thought pour restructurer un prompt complexe, ce qui a considérablement amélioré la précision des réponses générées. »
« Un autre a conçu des prompts Few-shot CoT pour un projet de recherche, facilitant ainsi la résolution de problèmes logiques complexes. »
Questions fréquentes
Connaissance des fondamentaux du Prompt Engineering. Expérience pratique avec des modèles de langage (LLM). Compréhension des concepts de base de l'Intelligence Artificielle Générative et du NLP.
Accès à un environnement de développement Python. Accès à des API de LLM (ex: OpenAI, Hugging Face). Compte Google Colab ou environnement Jupyter Notebook.
5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.
Plateforme et contenus e-learning à disposition.
Test de positionnement Quizz &
Evaluations
Nous vous recevons lors d'un rendez-vous d'information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé.
Chaque demande s'accompagne de la remise d'une convention ou d'un contrat précisant l'ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.
A partir de l'accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés.
Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l'année.
♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d'accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.
Saskia Cazettes
Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com
23 mars 2026
La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.
Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.
Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.
Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.
Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.
La Chain of Thought (CoT) est une technique qui permet de décomposer les problèmes en étapes logiques pour améliorer les performances des LLM. En appliquant la CoT, les LLM peuvent résoudre des problèmes complexes de manière plus efficace et obtenir des résultats plus précis.
Les hallucinations des LLM peuvent être réduites en structurant les prompts de manière claire et concise. Il est essentiel de spécifier les étapes logiques à suivre et de fournir les informations nécessaires pour obtenir des résultats précis.
Les prompts multi-étapes permettent de résoudre des problèmes complexes de manière plus efficace et d'obtenir des résultats plus précis. Ils permettent également de réduire les hallucinations des LLM et d'optimiser les performances des modèles de langage.
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.
Demandez un devis pour la formation Prompt Engineering Avancé : Techniques de Chain of Thought
Programme adaptable à votre contexte. Réponse sous 24 h ouvrées, sans engagement.
