Gemini 3.1 : GRATUIT Le diplôme Google Prompt Engineering

Découvrez comment maîtriser Gemini 3.1 et obtenir 3 mois d'accès gratuit à Gemini 3.1 Pro ! Cette vidéo vous propose les meilleures astuces pour réussir l'examen du certificat professionnel Google IA dès le premier coup. Apprenez à exploiter la puissance de l'intelligence artificielle pour l'automation et devenez un expert en la matière. Découvrez le secret pour négocier votre salaire grâce au diplôme Google gemini de prompt engineering. Dans cette vidéo, nous allons vous montrer comment utiliser les compétences acquises avec le diplôme Google Gemini 3 pour améliorer vos chances de réussite dans votre carrière. Le prompt engineering est une compétence clé pour travailler avec les intelligences artificielles telles que Gemini 3, et nous allons vous montrer comment l'utiliser pour créer des prompts parfaits et optimiser vos résultats. Vous apprendrez comment utiliser Gemini 3 pour automatiser des tâches et prendre des décisions éclairées, grâce à la multimodal reasoning et aux stratégies de prompt de Google Gemini 3 . Nous allons également discuter de l'importance de la formation en prompt engineering et comment elle peut vous aider à devenir un expert en ai automation. Si vous souhaitez améliorer vos compétences en ai et devenir un maître de l'automatisation, alors cette vidéo est pour vous. Nous allons vous montrer comment utiliser Google AI Studio et Gemini pour créer des solutions personnalisées et améliorer vos résultats. Alors, n'attendez plus et découvrez comment négocier votre salaire grâce au diplôme Google de prompt engineering spécifique a Google Gemini 3 . 💡 Ressources : 👉 Accédez au module Découvrir les bases de l'IA et à mes astuces pour des abonnements IA (ChatGPT, Gemini, etc.) à -80% : 🚀N1 FORMATION🚀https://parlonsia.teachizy.fr/ 🔗 Rejoins la communauté IA & Business 🌐 https://parlonsia.teachizy.fr 📺 https://www.youtube.com/@IAExpliquee.x 📺 https://dailymotion.com/formation.ai87 🐦 Twitter / X : https://x.com/ParlonsIAx 📩 Contact : formation.ai87@gmail.com 🎙️Podcast –https://open.spotify.com/show/1ThhxveRkTiSGR09cZsrPR ✍ BLog: https://medium.com/@flma1349/ 💃https://www.tiktok.com/@parlonsia 0:00 — pourquoi ce tutoriel fait de vous un meilleur prompt engineer que 99 % des utilisateurs 1:40 — Le mythe du “prompt magique” et les dangers 4:50 — Comment fonctionne vraiment Gemini 3 : probabilités, vecteurs, attention, multimodalité 8:30 — Requête simple vs prompt structuré 11:30 — Few-shot, exemples / anti-modèles : combien d’exemples donner sans biaiser le modèle 14:30 — Contexte, XML & Markdown : structure recommandée par Google, OpenAI, Anthropic 18:00 — Gemini 3 côté dev : AI Studio, Vertex AI, modèles Pro & Image, privacy et entreprise 21:30 — Thinking_level : ce que c’est vraiment, ce que disent la doc et les faux tutos 24:30 — Verbosité, “reasoning effort” & faux paramètres ❓ Qu’est-ce que le prompt engineering sur Gemini 3 ? Le prompt engineering, c’est l’art de structurer vos instructions pour que Gemini 3 produise des réponses précises et fiables. On joue sur le contexte, les objectifs, les contraintes et parfois les exemples pour guider le modèle. ❓ En quoi Gemini 3 est différent des autres IA pour le prompt engineering ? Gemini 3 est nativement multimodal (texte, image, vidéo, audio) et inclut un processus interne de “thinking” qui améliore le raisonnement et la planification en plusieurs étapes. Le paramètre thinking_level Gemini 3 Pro permet de contrôler la profondeur de ce raisonnement côté API. Google AI for Developers ❓ Faut-il toujours donner un rôle du type “tu es expert” à Gemini 3 ? Ce n’est pas obligatoire. Donner un rôle peut aider à cadrer le ton et le type de vocabulaire, mais tout peut être exprimé aussi par un objectif clair et des contraintes explicites (public cible, niveau de langage, style, etc.). ❓ Qu’est-ce que le paramètre thinking_level de Gemini 3 Pro ? thinking_level est un paramètre API qui contrôle la profondeur maximale du raisonnement interne du modèle avant la réponse. Il simplifie la gestion du “thinking budget” et permet d’arbitrer entre vitesse, coût et qualité de raisonnement. Google Cloud Documentation ❓ Quelle est la différence entre un paramètre API (thinking_level, température…) et une instruction du prompt ? Un paramètre API change le comportement interne du modèle de façon systématique pour la requête (ou la session). Une instruction dans le prompt (“réfléchis étape par étape”, “sois concis”) agit seulement comme signal textuel sur la probabilité des tokens, sans modifier la configuration du moteur. ❓ Comment structurer un prompt agentique avec Gemini 3 ? On combine : rôle ou contexte, objectifs multi-étapes, contraintes, étapes de raisonnement explicites, règles de sécurité et éventuellement boucles de révision (“réanalyse, critique, corrige”). Ce type de structure exploite au mieux le mode thinking et les capacités agentiques de Gemini. philschmid.de