Prompt Engineering avec Claude — Techniques Avancées Présentiel

Module 1 — Fondamentaux du prompting Claude

• Architecture de Claude et implications pour le prompting : fenêtre de contexte 1M tokens, modèles Opus/Sonnet/Haiku
• Les trois niveaux de personnalisation : Profile Preferences, Project Instructions, Styles
• Anatomie d'un prompt efficace : rôle, contexte, tâche, format, contraintes, exemples
• System prompts vs user prompts : quand et comment utiliser chacun
• Balisage XML natif de Claude : structurer les instructions avec des balises (<instructions>, <context>, <output_format>)
• Techniques de base : être explicite, donner des exemples, décomposer les tâches complexes
• Exercice pratique : Réécrire 5 prompts « naïfs » en prompts structurés et comparer les résultats

Module 2 — Techniques avancées de prompting

• Chain-of-thought (CoT) : forcer le raisonnement étape par étape pour les problèmes complexes
• Few-shot learning : fournir des exemples d'entrée/sortie pour calibrer le format et le style
• Role prompting : assigner un persona expert pour améliorer la qualité des réponses spécialisées
• Self-consistency : générer plusieurs réponses et sélectionner la plus cohérente
• Prompt chaining : décomposer un workflow en chaîne de prompts séquentiels
• Techniques de contrôle : préfilling de la réponse assistant, contraintes de format, instructions négatives
• Atelier pratique : Concevoir une chaîne de prompts pour un cas d'usage métier (analyse de document, rédaction structurée, extraction de données)

Module 3 — Extended thinking, Research et structured outputs

• Extended thinking : activer le raisonnement approfondi sur Claude Opus 4.6 et Sonnet 4.6
• Quand utiliser l'extended thinking : maths, debug, analyse multi-critères, planification stratégique
• Comparaison Web Search vs Extended Thinking vs Research : choisir le bon mode selon la tâche
• Research mode : recherche agentique multi-sources avec citations vérifiables
• Structured outputs : obtenir du JSON, des tableaux Markdown, du CSV, des listes numérotées de manière fiable
• Techniques avancées de format : XML wrapping, schémas JSON dans le prompt, contraintes de longueur
• Exercice pratique : Produire un rapport d'analyse structuré avec extended thinking et citations Research

Module 4 — Bibliothèque de prompts métier et optimisation continue

• Créer des Project Instructions efficaces : instructions persistantes pour un contexte métier
• Skills personnalisés : transformer ses meilleurs prompts en Skills réutilisables (format Markdown)
• Styles custom : calibrer le ton et le format par échantillons d'écriture ou description
• Méthodologie d'optimisation itérative : tester, évaluer, diagnostiquer les échecs, améliorer
• Patterns anti-productifs à éviter : prompts trop vagues, surcharge de contexte, contradictions
• Construction d'une bibliothèque de prompts par fonction : rédaction, analyse, synthèse, extraction, traduction
• Atelier final : Chaque participant construit 5 prompts métier optimisés, les teste sur Claude et constitue sa bibliothèque personnelle

• Maîtriser les principes fondamentaux du prompt engineering appliqués à Claude (clarté, contexte, contraintes)
• Concevoir des system prompts structurés avec balisage XML pour guider précisément les réponses
• Appliquer les techniques avancées : chain-of-thought, few-shot, role prompting et self-consistency
• Exploiter l'extended thinking et le mode Research pour les tâches de raisonnement complexe
• Produire des structured outputs fiables (JSON, tableaux, formats imposés) via le prompting et les outils natifs
• Optimiser ses prompts par itération systématique : évaluation, diagnostic et amélioration continue
• Construire une bibliothèque de prompts métier réutilisables adaptée à son activité

Professionnels techniques et non-techniques utilisant Claude quotidiennement et souhaitant optimiser leurs résultats : rédacteurs, analystes, chefs de projet, consultants, formateurs, développeurs, data analysts et tout collaborateur interagissant régulièrement avec Claude.ai ou l'API.