Prompt Engineering Foundations
Maîtrisez les techniques fondamentales du prompt engineering pour concevoir, optimiser et déployer des interactions efficaces avec les modèles de langage (LLM) en contexte professionnel.
Compétences clés
- ✓Conception et structuration de prompts efficaces pour LLM
- ✓Optimisation des réponses par techniques de prompting avancées
- ✓Évaluation et debugging des sorties de modèles génératifs
- ✓Intégration du prompt engineering dans les workflows métiers
Est-ce fait pour vous ?
✓ Cette certification est faite pour vous si :
- →Développeurs et ingénieurs logiciels intégrant des LLM
- →Product managers et chefs de projet IA générative
- →Data scientists et ML engineers exploitant des modèles de langage
✗ Cette certification n'est pas adaptée si :
- →Débutants complets en IA sans expérience utilisateur avec des LLM : commencez par des tutoriels introductifs avant de viser cette certification.
- →Experts ML recherchant une spécialisation avancée en fine-tuning ou architecture LLM : orientez-vous vers des certifications niveau Master 801 ou Fellow Series.
Prérequis & conditions d'accès
Inscription en ligne, paiement du voucher, aucune condition de diplôme ou d'expérience préalable.
Options d'achat
Voucher d'examen, parcours LMS, packs économiques — composez votre panier
Options d'achat
Composez votre parcours — voucher d'examen, préparation LMS, packs entreprise.
Compétences évaluées
Techniques de prompting
Maîtrisez zero-shot, few-shot, chain-of-thought et autres patterns de prompting avancés.
Optimisation contextuelle
Structurez contexte, rôles et contraintes pour maximiser la pertinence des réponses LLM.
Évaluation qualitative
Mesurez cohérence, précision et hallucinations pour garantir la fiabilité des sorties.
Intégration métier
Déployez des solutions de prompt engineering alignées avec les besoins business réels.
Format de l'examen
Programme
Fondamentaux des LLM et mécanismes d'attention
Architecture transformer et mécanismes d'attention multi-têtes. Processus de tokenisation (BPE, WordPiece) et gestion des vocabulaires. Embeddings contextuels et représentations vectorielles. Fenêtres contextuelles : limites et stratégies de contournement. Paramètres de génération : température, top-p, top-k, frequency penalty. Différences entre modèles propriétaires (GPT, Claude) et open source (Llama, Mistral).
Techniques de prompting structuré
Zero-shot prompting : instructions directes et formulation efficace. Few-shot learning : sélection et structuration des exemples. Chain-of-thought (CoT) : décomposition du raisonnement étape par étape. Tree-of-thought et exploration de solutions multiples. ReAct : combinaison raisonnement et actions. Self-consistency : agrégation de réponses multiples. Role prompting et persona engineering. Instruction tuning et formatage des tâches.
Optimisation et debugging de prompts
Identification et mitigation des hallucinations. Techniques anti-prompt injection et sécurisation. Utilisation de délimiteurs (###, XML tags, markdown). Formatage structuré des sorties (JSON, YAML, tables). Contraintes explicites et négatives. Itération méthodique et versioning de prompts. A/B testing et métriques d'évaluation. Analyse des échecs et stratégies de correction.
Intégration et déploiement en production
Création et gestion de prompt templates réutilisables. Versioning et documentation des prompts. Intégration via APIs (OpenAI, Anthropic Claude, Mistral AI). RAG (Retrieval-Augmented Generation) : architecture et cas d'usage. Vector databases et recherche sémantique. Fine-tuning vs prompt engineering : arbitrage. Gestion des coûts : optimisation du nombre de tokens. Latence et stratégies de caching. Monitoring et observabilité en production.
Comment financer votre certification
3 solutions pour couvrir le coût de votre certification
OPCO — Prise en charge employeur
Demandez à votre employeur une prise en charge via votre OPCO (plan de développement des compétences).
Personnel — 350€ TTC
Paiement en ligne sécurisé par carte bancaire (Stripe).
Tarif entreprise : 455€ HT
Questions fréquentes
Quelle différence avec les cours en ligne gratuits sur le prompt engineering ?
PROVA certifie officiellement vos compétences selon un référentiel aligné EQF 6, reconnu par les employeurs européens. Le rapport PROVA DNA détaille vos forces par domaine, contrairement à un simple badge de plateforme américaine.
Dois-je maîtriser Python ou le développement pour passer cette certification ?
Non. Cette certification se concentre sur la conception de prompts, pas sur le code. Cependant, comprendre les concepts d'API REST et de JSON est utile pour la partie intégration.
Quels modèles LLM sont couverts dans l'examen ?
L'examen couvre les principes applicables à tous les LLM majeurs : GPT-4, Claude 3, Mistral Large, Llama 3, Gemini. Les questions restent agnostiques du fournisseur pour garantir la pérennité de vos compétences.
Puis-je utiliser un LLM pendant l'examen ?
Non. L'examen évalue votre capacité à concevoir des prompts efficaces sans assistance IA. Les cas pratiques simulent des scénarios réels où vous devez analyser, structurer et optimiser des prompts.
Cette certification est-elle reconnue hors d'Europe ?
Oui, le certificat PROVA est vérifiable internationalement via QR code. Cependant, PROVA privilégie la reconnaissance européenne (EQF/ESCO) plutôt que les standards américains souvent opaques et coûteux.
Ils se sont certifiés
« Cette certification m'a permis de structurer mes pratiques de prompt engineering et de crédibiliser mes compétences auprès de mon équipe tech. Le rapport PROVA DNA est un vrai plus pour identifier mes axes d'amélioration. »
« Enfin une certification européenne sur le prompt engineering ! Le contenu est dense, technique et très orienté pratique. Les cas d'intégration API m'ont directement servi sur mes projets. »
« J'ai apprécié l'approche agnostique des modèles et la rigueur du référentiel. PROVA offre une alternative crédible aux certifications américaines, avec une vraie reconnaissance en Europe. »
Reconnaissance internationale
Couvre des domaines similaires aux formations DeepLearning.AI sur le prompt engineering, mais avec une certification formelle alignée EQF 6.
DeepLearning.AI est une marque de DeepLearning.AI Corp. PROVA est indépendant et non affilié.
Votre parcours de certification
Avant, pendant, après — la progression logique recommandée
Droits du candidat
Transparence
Les critères de décision et le barème sont documentés et accessibles avant l'examen.
Droit d'appel
Toute décision peut être contestée dans les 30 jours. Examen par un tiers indépendant.
Plainte
Toute personne peut signaler un dysfonctionnement. Formulaire public accessible sans compte.