Plan de cours IA Générative Plan de Cours
Maîtrise des Prompts IA
30 Minutes
Niveau : Premier cycle universitaire
Objectif Pédagogique
Les étudiants comprendront les principes de l’IA générative, compareront plusieurs modèles existants et rédigeront des prompts efficaces pour obtenir des résultats optimaux.
Pourquoi ?
Maîtriser la formulation de prompts est essentiel pour exploiter le potentiel des IA génératives dans un contexte académique et professionnel.
Préparation (10 min)
Télécharger et relire le Guide d'introduction à l'IA générative
Examiner le Comparatif des modèles d'IA générative
Imprimer la Feuille d'exercices de rédaction de prompt (1 par étudiant)
Se familiariser avec la Grille d'analyse de prompts
Déroulement de la séance
Temps Étape Activités et Instructions 5' Introduction
Définition et cas d’usage concrets de l’IA générative.
Exemples de résultats (texte, image, code).
S’appuyer sur le Guide d'introduction pour les questions.
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| 7' | Évaluation des modèles |
Distribuer le Comparatif des modèles .
En petits groupes, étudier les caractéristiques (coût, vitesse, qualité).
Discuter collectivement des facteurs de choix selon le contexte.
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| 8' | Analyse de prompts |
Présenter la Grille d'analyse de prompts .
Projeter des exemples de prompts réussis et ratés.
Identifier les critères : clair, précis et complet.
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| 7' | Rédaction en binôme |
Distribuer la Feuille d'exercices .
Paires : rédiger des prompts en appliquant la grille d’analyse.
Feedback formateur en circulant.
|
| 3' | Retour et synthèse |
Partage oral de 2–3 binômes.
Feedback rapide sur les bonnes pratiques.
Reformuler les points clés pour un prompt optimal.
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Module : IA Générative Document enseignant
Slides IA Générative Presentation Maîtrise des Prompts IA
Comprendre, évaluer et rédiger des prompts efficaces pour l’IA générative
Module IA - 2026
Bienvenue et présentation du module « Maîtrise des Prompts IA » - Présenter le titre et les objectifs - Expliquer le déroulé de la séance (30 minutes) - Inviter les étudiants à poser leurs premières questions
Objectifs d’apprentissage
01
Comprendre les principes fondamentaux de l’IA générative
02
Comparer les modèles actuels (coût, vitesse, qualité)
03
Maîtriser la rédaction de prompts clairs, précis et complets
Lire chaque objectif à haute voix et préciser ce qui sera couvert : - Principes de l’IA générative - Comparaison des modèles - Rédaction et analyse de prompts
Qu’est-ce que l’IA générative ?
Modèles capables de créer du contenu original
Exemples : GPT, DALL·E, Claude
Repose sur l’entraînement sur de larges corpus
"L'IA ne remplace pas l'humain, mais l'humain qui utilise l'IA remplace celui qui ne l'utilise pas."
— Proverbe de l'ère du Prompt
Définir l’IA générative : - Modèles basés sur des réseaux de neurones - Production de texte, image, code à partir d’un prompt - Souligner l’importance de la qualité du prompt
Cas d’usage concrets
Rédaction
Articles et résumés
Visuels
Images et créations
Code
Assistance programmation
Stratégie
Recherche & Brainstorming
Illustrer avec des cas concrets : - Textes (articles, résumés) - Images (illustrations, designs) - Code (snippets, automatisation) - Répondre aux questions sur les usages
Comparatif des modèles
Modèle
Qualité
Coût
Usage
GPT-4
Haute
Élevé
Analyse complexe
Claude
Très Bonne
Moyen
Créativité / Résumé
Open Source
Variable
Gratuit/Bas
Confidentialité
Consultez le document complet : Comparatif des modèles d’IA générative
Distribuer et présenter rapidement le document comparatif : - Inviter à consulter [Comparatif des modèles d’IA générative] - Mettre en avant les forces et limites de chaque modèle
Critères pour choisir un modèle
1
Coût d’utilisation et licences
Exercices de Prompts Worksheet Rédaction de Prompts
Atelier Pratique • Maîtrise de l'IA
Nom :
Date :
Instruction : Dans chaque situation ci-dessous, rédigez un prompt clair , précis et complet . Utilisez la Grille d'analyse de prompts pour valider vos propositions.
1
Résumé d’un article scientifique
Demandez à l’IA de résumer un article sur l’énergie solaire en 150 mots , incluant : contexte, méthodologie et conclusions clés.
2
Publication LinkedIn
Créez un prompt pour une publication mettant en valeur les compétences d’un diplômé en marketing digital . Style professionnel et engageant.
3
Génération d’image artistique
Générez une image d’une utopie futuriste (style aquarelle), avec des bâtiments écologiques et des véhicules volants .
4
Snippet de code Python
Code Python qui : lit un CSV, calcule moyenne/médiane/écart-type par colonne, et affiche les résultats en tableau.
5
Situation-problème : Plan de com'
Association environnementale. Plan de com' pour les 18-25 ans sur le recyclage (objectifs, canaux, fréquence).
6. Auto-évaluation
Quels critères de la Grille d'analyse avez-vous appliqués pour chaque exercice ? (Clarté, Contexte, Précision, Format)
Comparatif Modèles IA Reading Ressource de Référence
Comparatif des Modèles d’IA
Choisir le bon outil pour le bon usage
Ce tableau présente un aperçu rapide des principaux modèles d’IA générative. La qualité d'un résultat ne dépend pas seulement de la performance brute du modèle, mais aussi de l'adéquation entre l'outil choisi et la complexité de la tâche demandée.
Modèle Qualité Coût Vitesse Usage Recommandé GPT-4 (OpenAI) Excellente (Cohérence & Créativité) Élevé Moyen Analyse approfondie, code complexe, rédaction stratégique. GPT-3.5 Bonne qualité générale Moyen Rapide Chatbots, brainstorming rapide, brouillons simples. Claude 3 (Anthropic) Équilibre Précision / Nuance Moyen-Élevé Moyen Résumés de longs documents, rapports académiques. LLaMA 2 / 3 Variable (selon tuning) Bas (Local) Rapide Confidentialité, prototypage, développement local. DALL·E 3 Haute Résolution Visuelle Moyen Moyen Illustrations, concepts visuels, graphisme.
Quand choisir GPT-4 ?
Pour tout contenu nécessitant une grande rigueur logique, une structure complexe ou une manipulation de données sensibles demandant une interprétation fine.
Quand choisir GPT-3.5 / LLaMA ?
Pour des tâches répétitives, du texte à faible enjeu ou lorsque la latence (vitesse de réponse) est un facteur critique pour l'expérience utilisateur.
Note sur les limites
Attention : tous ces modèles peuvent "halluciner" (inventer des faits). Vérifiez toujours les informations cruciales, surtout pour GPT-3.5 et Claude qui peuvent avoir une tendance au verbiage excessif.
Analyse de Prompts Discussion Guide Analyse de Prompts
Guide de discussion collective
Objectifs
• Développer un regard critique sur vos prompts.
• Repérer les bonnes pratiques universelles.
• Envisager des pistes d'amélioration concrètes.
Consignes
• Groupes de 3–4 étudiants.
• Choisir un prompt rédigé en binôme.
• Utiliser la Grille d'analyse pour le noter.
Questions de discussion
1
Quels critères de la grille sont respectés ?
Analysez la clarté, le contexte, la précision et le format.
Suivi : Comment pourriez-vous reformuler le prompt pour lever toute ambiguïté ?
2
Comparaison avec un prompt « raté »
En quoi votre version optimisée change-t-elle la réponse attendue de l'IA ?
Suivi : Quel ajout de détail (longueur, ton, style) vous semble le plus impactant ?
3
Ciblage du public
L’objectif final et le public visé sont-ils explicites ?
Suivi : Si l’on changeait la cible (ex. experts vs néophytes), que faudrait-il préciser ?
4
Équilibre Contexte / Précision
L'IA a-t-elle assez d'informations de fond pour être pertinente ?
Suivi : Quel type d’information de fond (chiffres, exemples) ajouteriez-vous ?
Restitution & Synthèse (10 min)
2'
Par groupe
Partage de l'analyse et version améliorée.
Top 3
Pratiques
Identifier les 3 meilleures astuces du groupe.
Fin
Conclusion
Rappel des 4 piliers et ressources à consulter.
Guide Introduction IA Reading Guide Guide d’Introduction à l’IA Générative
Fondamentaux, Usages et Limites
Concepts Clés
Prompt
Instruction textuelle donnée à une IA pour générer un contenu.
Modèle de Langage
Algorithme entraîné sur des données textuelles massives.
Hallucination
Erreur factuelle générée avec assurance par l'IA.
Dates Repères
2018 Apparition de GPT & BERT
2021 Explosion de l'image (DALL-E)
2023+ Modèles multimodaux (GPT-4)
Qu’est-ce que l’IA générative ?
L’IA générative désigne une famille de modèles capables de créer du contenu original (texte, image, code, son…) à partir d’une courte instruction. Contrairement aux systèmes traditionnels basés sur des règles, ces modèles apprennent statistiquement à partir de vastes corpus de données pour prédire l'élément suivant (mot, pixel) le plus probable.
Principes de fonctionnement
1
Entraînement : Exposition à des milliards de données pour apprendre les structures.
2
Encodage : Conversion du prompt en vecteurs numériques (compréhension).
3
Génération : Production étape par étape selon la probabilité statistique.
Types de contenus
Texte
Articles, résumés, dialogues, scripts.
Images
Illustrations, designs, concepts.
Code
Python, SQL, documentation auto.
Son & Vidéo
Musique, voix, courts métrages.
Avantages & Limites
Avantages
• Gain de temps (brouillons)
• Créativité augmentée
• Accessibilité immédiate
Limites
• Biais des données
• Erreurs factuelles
• Confidentialité des données
4 Piliers du Prompt Optimal
Clarté
Éviter l'ambiguïté, préciser le format.
Contexte
Donner des infos de fond (public, rôle).
Précision
Détails, contraintes, style, ton.
Exemples
Fournir un modèle de résultat attendu.
Grille d'Analyse de Prompts Rubric Outil d'Évaluation
Grille d’Analyse de Prompts
Évaluer l'efficacité de vos instructions IA
Comment utiliser cette grille ?
Attribuez une note de 1 à 4 pour chaque critère selon les descriptions ci-dessous. Faites la somme pour obtenir votre score total sur 16 points.
/16 Score Total
| Critère | Niveau 4
14–16
Professionnel
Prêt pour un résultat optimal.
10–13
Efficace
Bon prompt, à affiner sur 1-2 points.
6–9
Fonctionnel
Risque de réponses incomplètes.
1–5
Insuffisant
Nécessite une réécriture totale.
Module IA Générative • Maîtrise des Prompts • Licence Académique
