INTELLEGENCE ARTIFICIELLE Générative au service du QHSE : Initiation au Prompt Engineering

Intelligence Artificielle Générative au service du QHSE : Initiation au Prompt Engineering !

Objectifs pédagogiques :

À l’issue de cette formation, les qualiticiens seront capables de :

• Comprendre et expliquer les principes de l’IA générative.
• Rédiger des prompts pertinents et efficaces dans un contexte qualité.
• Identifier et intégrer des cas d’usage concrets dans leur quotidien professionnel.
• Éviter les erreurs communes et assurer l’éthique de leurs pratiques de Prompt Engineering.

Méthodes pédagogiques utilisées :

• Présentations interactives
• Démonstrations pratiques en direct
• Exercices pratiques individuels et en groupes
• Échanges et retours d’expérience
• Ressources documentaires fournies (fiches pratiques, checklist de prompts, cas d’études)

PROGRAMME DE LA FORMATION

Jour 1 (2h30)

Module 1 – Introduction à l’IA Générative et applications qualité

• Qu’est-ce que l’IA Générative ?
• ChatGPT, Midjourney, DALL-E, etc. : panorama des outils
• Exemples concrets d’applications pour la qualité :
  • Génération de rapports qualité
  • Analyse de risques assistée par l’IA
  • Assistance dans la documentation des audits
• Activité : Démo interactive d’applications pratiques (15 min)

Module 2 – Fondamentaux du Prompt Engineering

• Qu’est-ce que le Prompt Engineering ?
• Principes fondamentaux pour écrire un prompt efficace :
  • Clarté
  • Précision
  • Structure adaptée à la tâche qualité
• Atelier pratique : Exercices guidés pour rédiger des prompts simples adaptés à des cas qualité

Jour 2 (2h30)

Module 3 – Techniques avancées de Prompt Engineering pour Qualiticiens

• Techniques de reformulation et d’amélioration des prompts
• Utilisation des rôles (role prompting) pour simuler des experts qualité
• Chaînage des prompts (Prompt chaining) pour des analyses qualité complexes
• Activité : Cas pratique d’amélioration continue d’un prompt à partir d’une étude de cas

Module 4 – Prompt Engineering appliqué à la Qualité : Études de cas

• Cas n°1 : Génération automatique de synthèses d’audit
• Cas n°2 : Assistance à l’identification et la hiérarchisation des risques qualité
• Cas n°3 : Création automatisée de checklists et procédures qualité
• Atelier collaboratif : En petits groupes, rédaction de prompts spécifiques à chaque cas, puis partage et discussion collective des résultats.

Jour 3 (2h30)

Module 5 – Bonnes pratiques et pièges à éviter

• Les erreurs courantes en Prompt Engineering
• Questions d’éthique et de confidentialité (gestion des données sensibles)
• Fiabilité des résultats : vérification, validation, et limites de l’IA générative
• Activité pratique : Identification des erreurs dans des exemples de prompts et correction

Module 6 – Intégration pratique dans les processus qualité

• Intégrer l’IA générative dans les processus existants de management qualité :
  • Rapports qualité
  • Non-conformités et CAPA (Corrective and Preventive Actions)
  • Gestion documentaire qualité
• Exemple d’intégration opérationnelle
• Témoignage vidéo ou cas réel : Exemple concret en entreprise

Synthèse, Q&R et clôture

• Points clés à retenir
• Conseils pour continuer à progresser
• Ressources complémentaires et prochain pas