Prompt Engineering avec ChatGPT 5.2/5.3 (GPT-5)

Dans ce cours, vous apprendrez une méthode complète et reproductible de Prompt Engineering pour travailler avec ChatGPT (GPT-5) et comprendre comment adapter vos prompts lorsque les modèles évoluent (ex. versions 5.2 à 5.3). L’objectif n’est pas de mémoriser des “prompts magiques”, mais de construire des prompts robustes, testables et réutilisables, qui produisent des résultats de qualité pour du texte, du code et des tâches orientées données.

Vous allez progresser étape par étape : d’abord les bases (objectif clair, contexte utile, format de sortie), puis des patterns plus avancés (brouillon→critique→révision, checklists qualité, multi-variantes), jusqu’à une approche “prompt-to-product” : transformer une demande floue en livrable exploitable, avec critères de réussite, garde-fous et itérations.

Le cours inclut des exercices guidés et des projets concrets : création d’un assistant rédactionnel, d’un assistant data (extraction/synthèse structurée) et d’un assistant dev (spécification, génération, refactor, tests). Vous repartirez avec une bibliothèque de templates de prompts (noms, versions, usage) et une méthode pour réduire les erreurs : demander des hypothèses, signaler l’incertitude, vérifier, comparer, et tester vos prompts comme un produit.

Que vous soyez débutant en IA ou déjà utilisateur régulier, vous saurez enfin quoi écrire, pourquoi ça marche, et comment améliorer vos résultats sans perdre des heures.

(Description conforme aux recommandations : honnête, orientée “vous”, et ≥200 mots.)

1. Des templates de prompts : rédaction, analyse, extraction, code, QA

2. Une méthode de tests & versioning (jeux de tests, A/B, régression)

3. Des workflows prêts à l’emploi : brouillon→critique→révision, contrôle qualité

4. Bonnes pratiques de sécurité : limites, confidentialité, réduction des erreurs