Data & intelligence artificielle

⚡ Avancé · LLM, Agents & Prompting

Prompt Engineering & IA Générative pour Développeurs

Maîtrisez le prompt engineering avancé (Few-Shot, Chain-of-Thought), l'intégration des API LLM en streaming, le tooling natif et l'assistance au code.

  • 4 modules
  • 12 leçons
  • 6 h de contenu
  • Exercices Python exécutables
  • Évaluation finale
#Prompt Engineering#IA Générative#LLM APIs#Few-Shot Chain-of-Thought#Cursor Rules#Claude Code

Ce que vous allez apprendre

  • Principes Avancés de Prompt Engineering pour le Code
  • Intégration des APIs LLM & Streaming Applicatif
  • Environnements Assistés par IA (Cursor, Copilot, Claude Code)
  • Fine-Tuning, Évaluation & Réduction des Coûts

Programme

4 modules · 12 leçons · 6 h de contenu

1Principes Avancés de Prompt Engineering pour le Code3 leçons · 1 h 30
  1. 1.1Techniques avancées : Few-Shot Prompting, Chain-of-Thought (CoT) et décomposition logique
  2. 1.2Sorties structurées garanties : JSON Schema, Pydantic et validation stricte
  3. 1.3Génération de suites de tests exhaustives (TDD assisté par IA)
2Intégration des APIs LLM & Streaming Applicatif3 leçons · 1 h 30
  1. 2.1Paramètres critiques d'inférence : temperature, top_p, max_tokens et gestion des fenêtres
  2. 2.2Streaming de réponses en temps réel (SSE) et gestion de la résilience (Rate Limits)
  3. 2.3Function Calling natif : appels de fonctions côté serveur et workflows asynchrones
3Environnements Assistés par IA (Cursor, Copilot, Claude Code)3 leçons · 1 h 30
  1. 3.1Fichiers de contexte projet : .cursorrules, CLAUDE.md et indexation de codebase
  2. 3.2Refactorisation à grande échelle et audit de sécurité assisté par IA
  3. 3.3Workflows d'ingénierie logicielle augmentée et posture du relecteur humain
4Fine-Tuning, Évaluation & Réduction des Coûts3 leçons · 1 h 30
  1. 4.1Matrice d'arbitrage : Prompting vs RAG vs Fine-Tuning
  2. 4.2Principes du Fine-Tuning efficace : LoRA, QLoRA et préparation de datasets
  3. 4.3Optimisation des coûts, compression de prompts et benchmarks continus

Comment se déroule la formation

À votre rythme

Des leçons courtes ; votre progression est enregistrée et vous reprenez là où vous vous êtes arrêté.

En pratiquant

Des exemples de code Python à modifier et exécuter dans le navigateur, sans rien installer.

Une validation

Une évaluation finale s'ouvre quand vous avez parcouru l'essentiel de la formation.

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