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Prompts pour créer vos présentations de projet

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Ce guide rassemble des prompts-clés à utiliser avec des outils comme Gemini pour vous assister à chaque étape de la création de votre présentation, de la page blanche au feedback final.

Étape 1 : Le “Narratif” (commencer et clarifier)

Avant d’ouvrir PowerPoint, clarifiez votre pensée.

Pour démarrer (si vous êtes bloqué)

“Je dois commencer à rédiger le narratif pour ma présentation de projet sur [mon modèle de prédiction de churn]. Pose-moi 5 questions clés sur mon projet (le problème, les données, le modèle, les résultats, l’impact) pour m’aider à structurer ma pensée et à ne rien oublier.”

Pour structurer une transcription (après dictée vocale)

“Voici la transcription brute de mes pensées sur mon projet [d’analyse de sentiments]. Nettoie ce texte, corrige les fautes, supprime les hésitations et organise-le en un narratif cohérent qui explique le projet du début à la fin.”

Pour extraire d’un document technique (ex: README.md)

“Analyse ce document (ex: README.md ou notebook Python) et extrais-en un résumé narratif de 300 mots qui explique le projet à un public non-technique.

[Coller le contenu du README.md ou du Notebook]”

Étape 2 : Structuration et plan

Transformer votre narratif en un squelette de présentation.

Pour définir le “TOM” (Thème, Objectif, Message)

“Analyse le narratif suivant : [Coller votre narratif de l’étape 1].

Identifie les 3 points suivants :

  1. Thème (T) : Le sujet principal.
  2. Objectif (O) : Ce que je veux que l’audience fasse ou pense.
  3. Message (M) : Le message unique que l’audience doit retenir.

Propose ensuite un titre percutant pour la présentation basé sur ce message.”

Pour créer un plan (basé sur un document)

“Je dois créer une présentation de 15 minutes (environ 10 slides) à partir de ce document. Propose-moi un plan de présentation (un agenda) logique.

[Coller le narratif ou le README.md]”

Pour adapter le plan à l’audience

“Je dois présenter mon projet [de pipeline MLOps] à différents auditoires.

Génère 3 plans de présentation (agendas) distincts pour :

  1. Mon professeur (soutenance SDA) : L’audience est technique et note la rigueur, l’utilisation de [MLflow, AWS, CI/CD] et la méthodologie.
  2. Un CEO (Public Business) : L’audience se soucie du ROI, du coût, de la valeur business et de l’impact sur les utilisateurs.
  3. Une équipe de data scientists (public expert) : L’audience s’intéresse aux choix techniques, à l’architecture du modèle, aux hyperparamètres et aux métriques de performance.”

Étape 3 : Création de contenu (slide par slide)

Rédiger le contenu de chaque slide.

Pour rédiger le contenu d’une slide

“Rédige le contenu pour une slide intitulée : ‘Problème : Le défi de la détection de fraude en temps réel’.

Pour simplifier un concept technique (vulgarisation)

“Explique-moi ce qu’est [un Random Forest / un pipeline CI/CD / le data leakage] avec une analogie simple et visuelle qu’un public non-technique (manager, client) peut comprendre.”

Pour trouver un titre de slide percutant (structure “Z”)

“Voici le contenu de ma slide :

Propose-moi 5 options de titres percutants pour cette slide, qui suivent la règle de ‘la conclusion d’abord’ (comme ‘Notre modèle a atteint 93% de précision’).”

Pour décrire un visuel (diagramme/schéma)

“Je dois présenter l’architecture de mon pipeline de données : [Ingestion depuis Kafka -> Traitement avec Spark -> Stockage sur S3 -> Entraînement du modèle sur SageMaker].

  1. Décris-moi le schéma visuel idéal pour cette slide.
  2. (Optionnel) Génère le code [Mermaid ou HTML] pour ce diagramme.”

Étape 4 : Feedback et amélioration

Utiliser l’IA comme un coach pour critiquer votre travail.

Pour un feedback critique (Le “Prof Sévère”)

“Je vais te donner le plan et le script de ma présentation. Agis comme un [professeur de Machine Learning sévère / investisseur sceptique].

Donne-moi un feedback critique et direct. Ne te contente pas de me dire ce qui est bien. Dis-moi précisément ce qui est faible, manque de clarté, ou quelles sont les faiblesses méthodologiques de mon projet.”

Pour vérifier la clarté et le jargon

“Analyse le texte suivant (destiné à une slide) et identifie tout jargon technique. Propose une version plus simple et plus directe, sans perdre le sens.

[Coller le texte de la slide, ex: ‘Nous avons implémenté une architecture RAG avec un embedding bi-directionnel pour optimiser la retrieval des documents…’]”

Pour vérifier la cohérence du “message” (TOM)

“Voici l’intégralité de ma présentation (texte slide par slide). Mon Message principal (M) est : [Coller votre message, ex: ‘Ce projet prouve que l’IA peut réduire nos coûts de support de 30%’].

  1. Est-ce que chaque slide soutient ce message ?
  2. Laquelle est la plus faible ou hors-sujet ?
  3. L’ordre des slides est-il logique pour raconter cette histoire ?”

Étape 5 : Préparation à l’oral

Finaliser les slides et se préparer à parler.

Pour générer des notes d’orateur

“Voici le contenu de ma slide (3 puces) :

Rédige-moi des notes d’orateur (speaker notes). Elles ne doivent pas répéter les puces, mais plutôt :

  1. Raconter une courte histoire ou donner du contexte.
  2. Expliquer le ‘pourquoi’ derrière ces points.
  3. Assurer une transition fluide vers la slide suivante.”

Pour anticiper les questions (Q&A)

“Je présente mon projet [de classification d’images] à [un public technique / mon professeur].

Quelles sont les 5 questions les plus difficiles, pièges ou pointues qu’ils pourraient me poser ?

(ex: ‘Avez-vous vérifié le data leakage ?’, ‘Pourquoi ce choix d’hyperparamètres ?’, ‘Quelle est la performance de votre baseline ?’, ‘Avez-vous géré le déséquilibre de classe ?’).

Pour chaque question, aide-moi à préparer une réponse claire et concise.”

Pour créer des transitions fluides

“J’ai une slide sur [les résultats de l’accuracy du modèle (91%)] et la slide suivante est [le déploiement du modèle via une API sur AWS].

Rédige 2-3 options de phrases de transition naturelles et logiques pour passer de l’une à l’autre.”