Modèle de cours
Principes fondamentaux
Cours pour optimiser les prompts IA : structure, choix des mots, incertitude, faits/Opinions, soutien à l'apprentissage et protection des données.
Objectif éducatif
Ce modèle de cours vous aide à développer systématiquement des compétences dans l’utilisation des systèmes de dialogue soutenus par l’IA, grâce au développement structuré et à la révision des prompts. L’accent est mis sur des structures de prompt claires, un contrôle ciblé des réponses via le choix des mots, ainsi qu’une visibilité méthodique de l’incertitude et de la vérifiabilité. Le modèle combine les exigences de modélisation (rôle, tâche, format) avec leur mise en œuvre cohérente dans des itérations répétées des prompts. Du point de vue professionnel, il doit être attribué dans le cadre d’une utilisation réfléchie de l’IA, d’évaluations guidées par des critères des sorties et du traitement responsable des données.
Axes de compétences
- Formuler les prompts de manière structurée (rôle, tâche, format) et affiner les spécifications des résultats
- Analyser l’influence du choix des mots sur la perspective, le ton et le focus des réponses de l’IA
- L’incertitude, les hallucinations et la vérifiabilité via les composants de prompt rendent visible
- Alignez les prompts explicatifs au public cible, à l’étendue et à la sélection d’exemples, et simplifiez-les si nécessaire
- Utilisez la KI en tant que coach pédagogique en orientant les formats de questions et en limitant consciemment les attentes de résultats
- Utilisez des prompts suivants pour améliorer ciblement certains aspects individuels des réponses
- Séparez et marquez les faits, les opinions, les biais et le cadre grâce aux règles de formatage
- Clarifiez la protection des données, l’effort personnel et les limites éthiques via des critères et des marquages
Structure des composants
Prompts clairs, réponses meilleures
Ce composant introduit des prompts affinés étape par étape et établit le rôle, la tâche et le format comme principe structurel récurrent.
Prompting : Le choix des mots oriente la perspective
Ce composant rend visible le contrôle linguistique et guide la neutralisation systématique des formulations influençant la perspective.
Prompting : Reconnaître les hallucinations & rendre l'incertitude visible
Ce composant établit un contrôle de prompt pour la transparence de l'incertitude et promeut des déclarations vérifiables et traçables dans les réponses.
Adapter les explications (niveau, public cible, exemple)
Ce composant structure les prompts pour adapter les explications et montre comment utiliser des prompts suivants pour les simplifier.
Prompting : KI en tant que coach pédagogique (questions au lieu de solutions)
Le module se concentre sur les prompts de coaching avec la définition du rôle et des règles pour créer un soutien par des questions plutôt que par des solutions de modèle.
Prompting : Améliorer les réponses sans tout recommencer (Prompts suivants)
Le module entraîne une itération contrôlée en modifiant un seul paramètre à la fois tout en maintenant des formats de sortie stables.
Prompting : Vérifier les faits plutôt que de simplement croire
Le module utilise des règles de format fixe pour séparer les faits et les opinions, permettant ainsi d'exiger systématiquement des possibilités de vérification.
Prompting : Reconnaître les biais et clichés dans les textes générés par l'IA
Le module opérationalise la reconnaissance des biais par le numérotation, la marquage et une justification concise comme format d’analyse reproductible.
Reconnaître les cadres
Le module affine l'attention sur le choix des mots dominants en marquant, collectant et contrastant les schémas de cadre.
Imposer un équilibre dans les réponses générées par l’IA (utile en classe)
Le module définit des règles formelles d’équité (pro/contre, ton, longueur) et conclut par une formulation de position indépendante.
Comprendre la protection des données : pourquoi les données personnelles méritent d'être protégées
Le module explique la protection des données par l’intermédiaire d’exemples et transfère cette connaissance à un traitement responsable des références actuelles liées aux personnes.
Protection des données : Écrire des prompts sécurisés
Le module montre comment reconnaître les informations sensibles et les remplacer par des placeholders et des descriptions générales sans perdre leur objectif.
Effort personnel, transparence et limites éthiques dans l'IA
Le module structure des critères pour une utilisation équitable de l’IA via un système à signalisation lumineuse et conduit à une étiquetage transparent.
Contenu en aperçu
| Module | Focus | Durée |
|---|---|---|
| Prompts clairs, réponses meilleures | Structure de prompt avec ajouts et rôles, tâches et formats du module | 15 min |
| Prompting : Le choix des mots influence la perspective | Effet des mots introductifs et neutralisation des formulations biaisées | 15 min |
| Prompting : Reconnaître les hallucinations & rendre l'incertitude visible | Vérification du prompt pour rendre l’incertitude visible et vérifiable | 12 min |
| Explications adaptées (niveau, public cible, exemple) | Spécification du public cible, contrôle de portée et simplification via des prompts suivants | 12 min |
| Prompting : L’IA comme coach d’apprentissage (questions au lieu de solutions) | Attribution des rôles et formats de questions avec interdiction de solutions finies | 12 min |
| Améliorer les réponses sans tout recommencer (Prompts suivants) | Amélioration itérative par changement de paramètres et format de sortie fixe | 12 min |
| Prompting : Vérifier les faits plutôt que de simplement y croire | Règles de format pour séparer les faits des opinions avec options de vérification | 12 min |
| Prompting : Reconnaître les biais et les clichés dans le texte généré par l'IA | Rendre les clichés visibles via numérotation, marquage et explication brève | 12 min |
| Reconnaître le cadre | Marquer le cadre par le choix des mots et le collecter comme un motif | 15 min |
| Imposer l'équilibre dans les réponses de l'IA (utile en classe) | Équilibrer avantages et inconvénients, tonalité et longueur, avec révision et position personnelle | 12 min |
| Comprendre la protection des données : pourquoi les données personnelles méritent d'être protégées | Explication de la protection des données par l'intermédiaire d'exemples et leur application aux relations personnelles actuelles | 30 min |
| Protection des données : Écrire des prompts sécurisés | Reconnaître les données sensibles et les remplacer par des placeholders et des descriptions générales | 30 min |
| Effort, transparence et limites éthiques dans l'IA | Système à signalisation lumineuse pour l'évaluation et la formulation d'étiquettes transparentes | 30 min |
Ce modèle de cours regroupe les aspects centraux de la catégorie 594 dans une séquence traçable d’analyse, de structuration et d’amélioration itérative des prompts.
Utilisez l’accès démo pour tester le modèle et adapter les modules à votre situation pédagogique.