Module
Module 2 sur 4Leçon 4 sur 5~15 min

Quatre techniques qui changent le résultat

Quand un prompt bien rédigé donne encore un format instable ou des inventions, quelques techniques ciblées font souvent la différence. La leçon vous aide à reconnaître le problème rencontré et à choisir la technique qui y répond, pour obtenir des synthèses et des documents plus fiables avant de les partager.

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Objectif de la leçon

À la fin de cette leçon, vous serez capable d'ajouter à un prompt la technique adaptée au problème rencontré (exemples, délimitation des données, décomposition en étapes, droit à l'incertitude) et de justifier votre choix.

Thèmes abordés

  • few-shot prompting
  • techniques de prompt
  • réduire les hallucinations
  • décomposer une tâche
  • délimiter les données

Dans quel module

Déléguer, décrire, vérifier

Comment obtenir d'une IA générative un résultat fiable, et savoir quand ne pas lui faire confiance ?

Leçons du module

  1. Choisir ce que vous confiez à l'IA
  2. Comprendre ce que fait un LLM quand vous le promptez
  3. Décrire la tâche dans un prompt structuré
  4. Quatre techniques qui changent le résultat (cette leçon)
  5. Vérifier et itérer avec discernement

Ce que vous apprendrez dans la formation

Cette leçon fait partie de la formation Prompter comme un PM : déléguer, décrire, vérifier

  • Décider, pour une tâche de votre cycle produit, s'il faut la confier à l'IA, sous quel mode (automatisation, augmentation, agent) et ce que vous gardez.
  • Expliquer les comportements d'un LLM (prédiction, connaissances datées, mémoire de travail, suivi des consignes) pour anticiper ses erreurs et choisir la parade.
  • Rédiger un prompt qui décrit le livrable, la démarche et les critères de qualité, avec contexte, données délimitées et exemples si besoin.
  • Évaluer une sortie d'IA (contenu, démarche, comportement) avec des critères explicites, puis l'améliorer par itérations ciblées.
  • Produire avec l'IA des livrables PM (synthèse de retours, persona, guide d'entretien, user stories) à partir de données réelles, et en vérifier la fidélité.
  • Configurer des instructions permanentes et un assistant dédié à une tâche récurrente, le tester sur des cas réels et décider quand passer à un agent.
  • Appliquer des règles de diligence (données partagées, transparence, responsabilité) avant d'utiliser ou de diffuser un travail produit avec l'IA.

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