Lesson Plan
Plan de cours IA générative
Les étudiants comprendront les principes de l’IA générative, compareront plusieurs modèles existants et rédigeront des prompts efficaces pour obtenir des résultats optimaux.
Maîtriser la formulation de prompts est essentiel pour exploiter le potentiel des IA génératives dans un contexte académique et professionnel, afin d’en maximiser la précision et la pertinence.
Audience
Étudiants de premier cycle universitaire
Time
30 minutes
Approach
Exposé interactif et atelier pratique
Prep
Préparation des supports
10 minutes
- Télécharger et relire Guide d'introduction à l'IA générative
- Examiner Comparatif des modèles d'IA générative pour identifier points forts et limites
- Imprimer plusieurs exemplaires de la Feuille d'exercices de rédaction de prompt
- Se familiariser avec la Grille d'analyse de prompts pour guider l’atelier pratique
Step 1
Introduction à l’IA générative
5 minutes
- Présenter la définition et les cas d’usage concrets de l’IA générative
- Montrer des exemples de résultats (texte, image, code)
- Répondre aux questions initiales en s’appuyant sur le Guide d'introduction à l'IA générative
Step 2
Évaluation des modèles
7 minutes
- Distribuer le Comparatif des modèles d'IA générative
- En petits groupes, étudier les caractéristiques de chaque modèle (coût, vitesse, qualité)
- Discuter collectivement des facteurs de choix selon le contexte d’usage
Step 3
Analyse de prompts efficaces
8 minutes
- Présenter la Grille d'analyse de prompts
- Projeter plusieurs exemples de prompts réussis et ratés
- Identifier en groupe les critères qui rendent un prompt clair, précis et complet
Step 4
Rédaction de prompts en binôme
7 minutes
- Former des paires et distribuer une situation-problème
- Chaque binôme rédige un prompt en appliquant la grille d’analyse
- L’enseignant circule pour fournir un feedback formateur
Step 5
Retour et synthèse
3 minutes
- Sélectionner 2–3 binômes pour partager leur prompt à l’oral
- Donner un retour rapide en soulignant bonnes pratiques
- Reformuler en collectif les points clés pour rédiger un prompt optimal
Slide Deck
Maîtrise des Prompts IA
Comprendre, évaluer et rédiger des prompts efficaces pour l’IA générative
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
- Comprendre les principes de l’IA générative
- Comparer différents modèles (coût, vitesse, qualité)
- Rédiger des 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 de données
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
- Génération d’articles et de résumés
- Création d’images et de visuels
- Assistance à la programmation
- Aide à la recherche et brainstorming
Illustrer avec des cas concrets :
- Textes (articles, résumés)
- Images (illustrations, designs)
- Code (snippets, automatisation)
- Répondre aux questions sur les usages
Comparatif des modèles
- GPT-4 : haute qualité, coût élevé
- Claude : bonne créativité, temps de réponse moyen
- Modèles open source : coût réduit, moins performants
- Voir 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
- Coût d’utilisation et licences
- Vitesse de génération
- Précision et cohérence des réponses
- Sécurité et confidentialité des données
Faire émerger les critères clés de choix selon le contexte :
- Coût et disponibilité
- Temps de réponse
- Qualité et pertinence du contenu
Analyse de prompts efficaces
- Clarté : absence d’ambiguïté
- Contexte : informations de fond suffisantes
- Précision : objectifs et contraintes définis
- Format : style et structure souhaités
Présenter la grille d’analyse pour juger un prompt :
- Expliquer chaque critère : clarté, précision, contexte, format attendu
- Encourager à consulter Grille d’analyse de prompts
Exemples réussis vs ratés
Prompt raté : « Écris un article sur l’IA »
Résultat : générique, manque de structure
Prompt optimisé : « Rédige un article de 300 mots sur l’impact de l’IA générative en éducation, incluant 3 exemples concrets »
Montrer deux exemples de prompts :
- Un prompt trop vague et son résultat peu pertinent
- Un prompt optimisé selon la grille et son résultat amélioré
Atelier : Rédaction de prompts
- Travail en binôme sur une situation-problème
- Utiliser la grille d’analyse pour guider la rédaction
- Durée : 7 minutes
- Feedback de l’enseignant en circulation
Expliquer l’atelier pratique :
- Former des binômes
- Distribuer la Feuille d'exercices de rédaction de prompt
- Les étudiants rédigent un prompt pour une situation-problème
Retour et synthèse
- Partages oraux des prompts rédigés
- Rappel des critères clés
- Ressources à consulter :
• Guide d'introduction à l'IA générative
• Grille d'analyse de prompts
Clôturer la séance :
- Sélectionner 2–3 binômes pour lire leur prompt
- Donner un retour rapide en soulignant les points forts
- Reformuler collectivement les bonnes pratiques
Worksheet
Exercices de rédaction de prompts
Dans chaque situation ci-dessous, rédigez un prompt clair, précis et complet. Servez-vous de la Grille d'analyse de prompts pour vous guider.
1. Résumé d’un article scientifique
Rédigez un prompt pour demander à l’IA de résumer un article scientifique sur l’énergie solaire en 150 mots, en incluant les points suivants :
- Contexte du sujet
- Méthodologie principale
- Conclusions clés
2. Publication LinkedIn professionnelle
Formulez un prompt pour créer une publication LinkedIn mettant en valeur les compétences d’un diplômé en marketing digital, dans un style professionnel et engageant.
3. Génération d’image artistique
Concoctez un prompt pour générer une image illustrant une utopie futuriste (style aquarelle), avec des bâtiments écologiques et des véhicules volants.
4. Snippet de code Python
Proposez un prompt pour obtenir un snippet de code Python qui :
- Lit un fichier CSV
- Calcule des statistiques descriptives (moyenne, médiane, écart-type) pour chaque colonne numérique
- Présente les résultats sous forme de tableau
5. Situation-problème : plan de communication
Vous travaillez dans une association de sensibilisation à l’environnement. Rédigez un prompt pour que l’IA propose un plan de communication visant les 18-25 ans, axé sur le recyclage, avec :
- Objectifs pédagogiques
- Canaux à privilégier
- Fréquence des publications
6. Auto-évaluation
Quels critères de la Grille d'analyse de prompts avez-vous appliqués pour chaque exercice ?
Reading
Comparatif des modèles d’IA générative
Ce tableau présente un aperçu rapide des principaux modèles d’IA générative pour vous aider à choisir en fonction de vos besoins.
| Modèle | Qualité du contenu | Coût d’utilisation | Vitesse de réponse | Usage recommandé | Limites principales |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4 | Excellente cohérence, créativité élevée | Élevé | Moyen | Rédaction d’articles, analyses approfondies, code complexe | Accès restreint, latence, coût important |
| GPT-3.5 | Bonne qualité générale | Moyen | Rapide | Chatbots, brainstorming, brouillons initiaux | Moins performant sur sujets très pointus |
| Claude 3 (Anthropic) | Très bon équilibre précision/créativité | Moyen–Élevé | Moyen | Résumés, rapports, questions-réponses complexes | Tendance au verbiage excessif |
| LLaMA 2 (open source) | Qualité variable selon tuning | Faible (gratuit à local) | Rapide (local) | Prototypage, projets étudiants, customisation | Performances réduites sans entraînement extra |
| DALL·E 3 (génération d’images) | Haute résolution, rendu visuel cohérent | Moyen | Moyen | Illustrations, concepts visuels, moodboards | Nécessite un prompt visuel très précis |
Recommandations pratiques
- Pour un contenu texte haut de gamme (articles, rapports détaillés) : privilégiez GPT-4.
- Pour un budget modéré et des réponses rapides : optez pour GPT-3.5 ou Claude 3.
- Pour des expérimentations open source et du développement local : testez LLaMA 2.
- Pour la création d’images et de visuels : utilisez DALL·E 3 ou un modèle spécialisé.
Consultez également le Guide d'introduction à l'IA générative pour approfondir chaque modèle et ses cas d’usage spécifiques.
Discussion
Discussion : Analyse de vos prompts
Objectifs
- Développer un regard critique sur la qualité des prompts rédigés lors de l’atelier
- Repérer les bonnes pratiques et envisager des pistes d’amélioration
Consignes
- Formez des groupes de 3–4 étudiants.
- Choisissez un prompt rédigé par l’un de vos binômes lors de l’atelier.
- Analysez-le collectivement à l’aide de la Grille d'analyse de prompts.
- Préparez en 5 minutes vos réponses aux questions ci-dessous.
Questions de discussion
- Quels critères de la grille (clarté, contexte, précision, format) sont bien respectés ? Lesquels le sont moins ?
- Suivi : Comment pourriez-vous reformuler le prompt pour lever toute ambiguïté ?
- En comparant ce prompt à un exemple « raté » (vague ou trop général), quelles différences observez-vous dans les résultats produits par l’IA ?
- Suivi : Quel ajout de détail ou contrainte (longueur, style, ton) vous semble le plus impactant ?
- Le prompt sélectionné indique-t-il clairement l’objectif final (article, image, code…) et le public visé ?
- Suivi : Si l’on changeait la cible (ex. professionnels vs grand public), que faudrait-il préciser ?
- Comment avez-vous équilibré le « contexte » et la « précision » du prompt ? Pensez-vous que l’IA dispose de suffisamment d’information pour produire un résultat pertinent ?
- Suivi : Quel type d’information de fond (chiffres, exemples, style) ajouteriez-vous ?
- Selon vous, quel critère de la grille est le plus difficile à appliquer et pourquoi ?
- Suivi : Comment faciliter l’intégration de ce critère lors de la rédaction de futurs prompts ?
Restitution et synthèse (10 minutes)
- Chaque groupe partage en 1–2 minutes votre analyse et votre version améliorée du prompt.
- Collectivement, notez les 3 meilleures pratiques dégagées de vos échanges.
- Conclusion rapide : rappelez les points clés pour rédiger un prompt efficace et invitez à consulter le Guide d'introduction à l'IA générative pour approfondir.
Reading
Guide d’introduction à l’IA générative
Ce guide vise à vous familiariser avec les concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle générative, ses usages, ses forces et ses limites. Il constitue une base avant d’explorer plus en détail les modèles et d’apprendre à formuler des prompts optimaux.
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 ou « prompt ». Contrairement aux systèmes traditionnels qui suivent des règles codées à la main, ces modèles apprennent à partir de vastes corpus de données pour produire des résultats cohérents et créatifs.
Historique et évolution
- Années 2010 : apparition des réseaux antagonistes génératifs (GAN) pour la création d’images.
- 2018–2020 : développement de modèles de langage préentraînés (GPT, BERT), permettant une génération de texte fluide.
- Depuis 2021 : diffusion de versions avancées (GPT-4, DALL·E 2/3, Claude), avec des capacités multimodales et une compréhension accrue du contexte.
Principes de fonctionnement
- Entraînement : le modèle est exposé à de grandes quantités de données (textes, images, code). Il apprend à prédire le mot, pixel ou élément suivant.
- Encodage du prompt : votre instruction est convertie en vecteurs numériques.
- Génération : le modèle produit du contenu pas à pas, en s’appuyant sur sa compréhension statistique des données d’entraînement.
- Décodage : les vecteurs numériques sont transformés en texte, image ou code lisible.
Types de contenus générés
- Texte : articles, résumés, dialogues, scripts.
- Images : illustrations, designs, concepts artistiques.
- Code : snippets Python, requêtes SQL, scripts automatisés.
- Son & Vidéo (émergent) : musique, voix synthétique, courts métrages.
Cas d’usage concrets
- Éducation : rédaction de synthèses, correction d’exercices, création de supports visuels.
- Marketing : génération de posts pour réseaux sociaux, slogans, idées de campagne.
- Recherche : exploration d’hypothèses, veille documentaire, résumé d’articles scientifiques.
- Développement : aide à la programmation, documentation automatique, prototypage rapide.
Avantages de l’IA générative
- Gain de temps : production rapide de brouillons et de contenus variés.
- Créativité augmentée : suggestions inattendues, nouvelles perspectives.
- Accessibilité : outils souvent disponibles via une interface web ou une API simple.
Limites et défis
- Biais des données : le contenu généré peut refléter les préjugés présents dans l’entraînement.
- Exactitude : erreurs factuelles ou incohérences dans les réponses.
- Coût : modèles de pointe peuvent être coûteux et requérir des ressources importantes.
- Confidentialité : risques liés à la diffusion de données sensibles dans les prompts.
Bonnes pratiques pour formuler vos prompts
- Clarté : évitez l’ambiguïté, précisez le format souhaité.
- Contexte : donnez suffisamment d’informations de fond.
- Précision : indiquez les contraintes (longueur, ton, style).
- Exemples : parfois, fournir un exemple de résultat attendu améliore la qualité.
Pour approfondir votre compréhension des modèles disponibles, consultez le Comparatif des modèles d’IA générative et, pour affiner vos prompts, la Grille d’analyse de prompts.
Rubric
Grille d’analyse de prompts
Cette grille permet d’évaluer la qualité d’un prompt selon quatre critères clés. Chaque critère est noté de 1 à 4 points.
| Critère | Niveau 4 – Exemplaire | Niveau 3 – Satisfaisant | Niveau 2 – À renforcer | Niveau 1 – Insuffisant | |
|---|---|---|---|---|---|
| Clarté | Formulation sans ambiguïté ; termes précis ; consigne immédiatement compréhensible. | Majoritairement claire ; quelques tournures peuvent prêter à confusion mineure. | Plusieurs ambiguités ; certaines parties demandent des clarifications. | Très vague ; absence de consignes claires et de structure. | |
| Contexte | Informations de fond complètes et pertinentes (public, objectif, situation). | Contexte global correct, mais quelques précisions manquent. | Contexte limité ; des éléments essentiels font défaut. | Aucun contexte ; l’IA n’a pas les repères nécessaires. | |
| Précision | Détails exhaustifs (longueur, ton, style, contraintes, exemples attendus). | Détails présents mais certains paramètres clés ne sont pas spécifiés. | Peu de détails ; contraintes et objectifs manquent de précision. | Aucune précision ; prompt trop général pour produire un résultat pertinent. | |
| Format | Format (structure, style, support) explicitement défini ; tout est clair. | Format indiqué globalement ; structure ou style à préciser. | Format évoqué de façon imprécise ; organisation non détaillée. | Format non précisé ; l’IA ne sait pas sous quelle forme répondre. |
Barème total : 16 points maximum (4 critères × 4 points).
Interprétation des scores :
- 14–16 : Prompt de qualité professionnelle, prêt à produire un résultat optimal.
- 10–13 : Bon prompt, à améliorer sur quelques points pour gagner en efficacité.
- 6–9 : Prompt fonctionnel mais trop général : risque de réponses incomplètes.
- 1–5 : Prompt insuffisant : nécessite une réécriture pour être exploitable.
Utilisez cette grille pour analyser et améliorer vos prompts lors de l’atelier et dans vos travaux futurs.