Maîtriser les Prompts IA en formation : Guide pratique pour les formateurs

16 Fév 2024 | Conseils, Formation, Intelligence Artificielle, Pédagogie

Pour les formateurs, comprendre et maîtriser l’art de créer des prompts efficaces avec de l’IA est devenu essentiel, car cela leur permet d’intégrer l’IA de manière plus significative dans leurs pratiques pédagogiques. 

Un prompt, dans le contexte de l’IA, peut être défini comme une instruction destinée à guider l’IA dans la génération de réponses ou de contenus spécifiques. La qualité et la précision des résultats obtenus dépendent fortement de la manière dont ces prompts sont conçus. Un prompt bien élaboré peut amener l’IA à produire des résultats plus précis, pertinents, utiles et transformer l’outil en un assistant pédagogique capable d’enrichir l’expérience d’apprentissage de vos apprenants.

Dans cet article, nous avons envie de vous expliquer l’importance de l’art de créer des prompts pour l’IA, en mettant en lumière les compétences clés nécessaires, les différentes catégories de prompts et leurs applications dans le domaine de la formation. Nous fournirons également des conseils pratiques et des exemples concrets pour vous guider dans la création de prompts efficaces et vous permettre de tirer le meilleur parti des technologies d’IA génératives dans vos pratiques pédagogiques.

Quelles sont les compétences clés pour créer des prompts efficaces ?

La création de prompts efficaces pour l’intelligence artificielle (IA) dans un contexte éducatif exige une combinaison de compétences et de connaissances spécifiques. Ces compétences permettent aux formateurs de formuler des instructions qui guident l’IA vers la production de résultats pertinents et utiles, enrichissant ainsi l’expérience d’apprentissage des étudiants. Voici les compétences clés nécessaires pour créer des prompts efficaces :

Compréhension des capacités de l’IA

Les formateurs doivent avoir une bonne compréhension des capacités et des limites des modèles d’IA avec lesquels ils travaillent. Cela inclut la connaissance des types de tâches que l’IA peut accomplir, de la manière dont elle traite les informations et des facteurs qui peuvent influencer la qualité des résultats. Une compréhension approfondie permet de formuler des prompts qui exploitent au mieux les capacités de l’IA.

Créativité computationnelle

La créativité computationnelle fait référence à la capacité de penser de manière créative dans le contexte des technologies informatiques, y compris l’IA. Pour créer des prompts efficaces, les formateurs doivent être capables de concevoir des instructions originales et innovantes qui encouragent l’IA à générer des réponses créatives et pertinentes. Cela peut impliquer de penser à des façons uniques d’aborder un sujet ou de poser une question.

Métacognition et réflexion critique

La métacognition, ou la réflexion sur sa propre pensée, est essentielle pour évaluer l’efficacité des prompts et pour ajuster les instructions en fonction des résultats obtenus. Les formateurs doivent être capables d’analyser les réponses de l’IA, d’identifier les domaines d’amélioration et de reformuler les prompts pour obtenir de meilleurs résultats. La réflexion critique joue également un rôle important dans la conception de prompts qui encouragent les étudiants à développer leurs compétences analytiques et critiques.

Connaissance du domaine pédagogique

Une connaissance approfondie du domaine pédagogique concerné est fondamentale pour créer des prompts qui sont pertinents et alignés sur les objectifs d’apprentissage. Les formateurs doivent avant tout comprendre les concepts clés, les théories et les pratiques dans leur domaine pour formuler des prompts qui guident l’IA vers la production de contenu éducatif de haute qualité.

Capacité d’adaptation

Enfin, la capacité d’adaptation est essentielle pour répondre aux besoins changeants des étudiants et aux évolutions des technologies d’IA. Les formateurs doivent être prêts à expérimenter avec différents types de prompts, à explorer de nouvelles approches pédagogiques et à intégrer les retours d’expérience des étudiants pour améliorer continuellement l’efficacité des prompts.

En développant ces compétences, les formateurs peuvent créer des prompts qui maximisent le potentiel des technologies d’IA en éducation et offrent une expérience d’apprentissage enrichissante voire personnalisée aux apprenants.

Pour tirer le meilleur parti de l’intelligence artificielle (IA), il est indispensable de maîtriser un ensemble de compétences spécifiques. Ces compétences ne se limitent pas uniquement à la compréhension technique de l’IA, mais englobent également des compétences générales et interpersonnelles qui permettent une utilisation efficace de cette technologie.

Quelles sont les catégories de prompts et applications dans la formation ?

Dans le domaine de la formation, en particulier pour mon domaine d’enseignement “le marketing digital”, les prompts peuvent être classés en plusieurs catégories, chacune ayant des applications spécifiques qui peuvent m’aider à enrichir le parcours d’apprentissage de mes apprenants.

Texte

Les prompts textuels sont utilisés pour générer des résumés, des réponses à des questions, des classifications de texte, et plus encore. Par exemple, un prompt peut demander à l’IA de résumer les dernières tendances en SEO ou de créer du contenu pour un blog sur le marketing digital. Si les prompts sont conçus par les apprenants eux mêmes, cela les aide à comprendre rapidement des concepts complexes et à développer des compétences en rédaction et en analyse de contenu. Et je suis souvent surpris par la qualité des connaissances acquises lorsque je les interroge individuellement après les recherches.

Image

Dans le marketing digital, les images jouent un rôle pour illustrer les concepts. Les prompts pour la création d’images professionnelles avec l’IA générative peuvent être utilisés pour illustrer ces concepts de marketing ou pour créer des visuels pour des campagnes. Par exemple, un prompt pourrait être utilisé pour générer des images qui illustrent l’impact des réseaux sociaux sur le branding. C’est un moyen pour mes apprenants de s’inspirer et de débuter un travail de conception.

Code

C’est moins fréquent dans mes cours mais les prompts de génération de code peuvent être utilisés pour enseigner aux apprenants comment automatiser certaines tâches de marketing digital, comme la création de scripts pour l’analyse de données ou le développement de sites web. Un prompt pourrait demander à l’IA de générer un exemple de code pour suivre les conversions d’une campagne publicitaire en ligne. Je ne l’ai jamais vraiment essayé mais en explorant d’autres outils qui nécessitent du code personnalisé pour fonctionner, je pense que cela peut avoir du sens et cela permettrait aux apprenants de travailler sur quelques choses de concret.

Musique

Bien que moins courante dans le marketing digital, la musique peut être utilisée pour créer des ambiances dans les publicités ou les contenus de marque générés par les apprenants lorsqu’ils créent du contenus pour les canaux digitaux. Des prompts peuvent être utilisés pour composer des jingles ou des fonds sonores pour des vidéos promotionnelles, là encore la démarche pédagogique est intéressante car, cela permet à l’étudiant de créer une bande son adaptée à son contenu, sans avoir à créer lui même le morceau de musique.

En utilisant des prompts bien conçus, les formateurs peuvent encourager les apprenants à explorer et à expérimenter avec les différentes facettes du marketing digital, tout en développant des compétences pratiques et théoriques. Pas mal non ?

Apolearn vous offre quelques conseils pratiques et des exemples concrets.

Pour rédiger des prompts qui maximisent l’efficacité de l’IA dans le domaine de la formation, il est essentiel de suivre certains conseils pratiques. Nos conseils vous aideront à créer des prompts qui sont non seulement clairs et précis, mais aussi adaptés aux besoins des apprenants et aux objectifs pédagogiques. Voici les principaux conseils à considérer :

1. Définir le rôle de l’IA

Avant de rédiger un prompt, il est très important pour vous de bien déterminer le rôle que l’IA doit jouer. Cela peut inclure de la génération de contenu, de l’assistance dans l’évaluation des apprenants, ou encore la fourniture de feedback personnalisé. Plus vous définirez clairement son rôle, plus le prompt guidera l’IA vers la réalisation de tâches spécifiques qui corresondent bien à vos attentes.

2. Contextualiser le prompt

Le contexte dans lequel le prompt est utilisé doit être pris en compte. Cela signifie comprendre le niveau de connaissances des apprenants, les objectifs du cours et les compétences qu’ils doivent acquérir. Un prompt bien contextualisé permettra à coup sûr à l’IA de fournir des informations pertinentes et adaptées au niveau de vos apprenants.

3. Structurer les étapes

Un bon prompt doit guider l’IA à travers les différentes étapes nécessaires pour atteindre l’objectif final. Cela peut impliquer la création d’un plan de cours, la définition d’objectifs pédagogiques, ou la proposition d’exercices pratiques. Chaque étape doit être clairement définie pour que l’IA puisse suivre une progression logique.

4. Préciser le périmètre de la réponse

Il est important aussi de bien délimiter le périmètre de la réponse attendue de l’IA. Cela inclut par exemple la longueur du contenu, le niveau de détail, et le style de présentation. En spécifiant ces éléments, vos prompts aideront l’IA à produire des réponses qui correspondent aux attentes et aux besoins.

5. Observer les contraintes

Dans la dernière étape, on va vous parler des contraintes telles que la pertinence, l’adaptabilité, et le contexte professionnel qio doivent être prises en compte lors de la rédaction des prompts. Ces contraintes garantissent que le contenu généré par l’IA est non seulement précis et utile, mais aussi aligné avec les réalités professionnelles.

Exemple de prompt

Pour illustrer correctement nos conseils, on vous a rédigé un petit exemple de prompt :

Le prompt idéal à personnaliser puis à coller dans ChatGPT pour un résultat optimal !

Plan de cours de marketing digital pour master marketing

Introduction au Marketing Digital
Objectif : Comprendre les bases et l’importance du marketing digital dans le contexte actuel.
Contenu : Histoire du marketing digital, différences avec le marketing traditionnel, panorama actuel.

Module 1 : Marketing de Contenu
Objectif : Apprendre à créer et à utiliser du contenu pour attirer et engager une audience ciblée.
Contenu : Stratégies de contenu, storytelling, content mapping, création et curation de contenu, mesure de l’efficacité.
Exercices : Création d’un plan de contenu pour une marque fictive, analyse de cas.

Module 2 : Référencement Naturel (SEO)
Objectif : Maîtriser les techniques pour améliorer la visibilité et le classement dans les moteurs de recherche.
Contenu : Principes du SEO, mots-clés, optimisation on-page et off-page, SEO technique, outils SEO.
Atelier pratique : Audit SEO d’un site existant, mise en place d’une stratégie SEO pour un projet fictif.

Module 3 : Référencement Payant (SEA)
Objectif : Comprendre et appliquer les techniques de publicité payante dans les moteurs de recherche.
Contenu : Fonctionnement du SEA, création de campagnes, ciblage, optimisation des enchères, analyse des performances.
Projet : Conception et simulation d’une campagne SEA pour un produit ou service.

Module 4 : Réseaux Sociaux
Objectif : Utiliser efficacement les réseaux sociaux pour le marketing et la communication de marque.
Contenu : Stratégies sur les réseaux sociaux, création de contenu adapté, gestion de communauté, publicités sur les réseaux sociaux.
Travail en groupe : Développement d’une campagne de marketing social pour une entreprise fictive.

Module 5 : Email Marketing
Objectif : Apprendre à concevoir et à exécuter des campagnes d’email marketing efficaces.
Contenu : Principes de l’email marketing, création de newsletters, segmentation, automatisation, analyse des performances.
Exercice pratique : Création d’une campagne d’emailing pour une situation donnée.

Module 6 : Analyse Web
Objectif : Acquérir les compétences pour analyser et interpréter les données web afin d’optimiser les stratégies digitales.
Contenu : Introduction à l’analyse web, outils d’analyse, interprétation des données, prise de décision basée sur les données.
Projet tutoré : Analyse des données d’un site web existant et recommandations stratégiques.

Évaluation et projet final
Participation en classe et travaux pratiques tout au long du parcours.
Projet final intégrant plusieurs aspects du marketing digital pour résoudre un cas pratique.

Pédagogie
Variété des formats pour répondre à différents styles d’apprentissage : cours magistraux, ateliers, études de cas, projets.
Encouragement du travail en groupe et du partage d’expériences pour enrichir l’apprentissage.

Évaluation
Basée sur la taxonomie de Bloom : connaissances, compréhension, application, analyse, synthèse, et évaluation.
Utilisation de QCM, projets, et présentations pour évaluer les compétences acquises.

Spécifications du contenu
Clarté et simplicité : Langage adapté au niveau des étudiants, structure logique.
Utilisation d’exemples réels et exercices pratiques pour ancrer la théorie dans la pratique.
Chaque module doit être succinct (500 à 1 000 mots par leçon), avec une citation en style APA.

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