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Outil de formation au prompting IA
Développé en interne chez Artefact, Make a Scene est un outil de formation au prompt engineering appliqué à la génération d'images. Plutôt que de lire des guidelines, les participants construisent un prompt mot à mot à travers un funnel guidé : 3 étapes, 14 sous-étapes. Chaque option dispose d'une image de prévisualisation au survol. Au bout du funnel, 4 variantes sont générées en une seule requête. Disponible en anglais et en français.
3 étapes, 14 sous-étapes. Chaque option choisie s'ajoute en temps réel à la barre de prompt en bas de l'écran. Au bout du funnel, 4 variantes d'images sont générées en une seule requête.
Un outil pour apprendre à parler à une IA.
Plutôt que lire des guidelines, les participants construisent un prompt mot à mot : type d'image, sujet, action, lieu, style, lumière, ratio. Chaque choix s'ajoute en temps réel à la barre de prompt visible en bas de l'écran.
Un résultat visible à chaque étape.
Au survol de chaque option, une image d'exemple s'affiche pour aider à choisir. On avance seulement quand tous les champs sont remplis, ce qui force la précision du prompt.
Quatre images générées en quelques secondes.
Une fois le funnel terminé, l'outil génère quatre variantes visuelles à partir du prompt construit. Le prompt complet est affiché et copiable. On peut revenir sur n'importe quelle étape et recommencer.
Disponible en français et en anglais.
Interface bilingue, pensée pour des équipes internationales.
Chaque écran guide l'utilisateur vers un mot clé à sélectionner — type d'image, lieu, rendu, ratio. Le prompt s'assemble en bas de l'écran au fil des choix. La flèche pour avancer n'apparaît que lorsque tous les champs sont remplis.
Une fois le funnel terminé, 4 variantes sont générées. Une barre de progression s'affiche pendant la génération, puis les 4 images apparaissent côte à côte, avec le prompt complet en dessous, copiable en un clic.
Pour les développeurs et les recruteurs : pourquoi un store Zustand pour 3×14 sous-étapes, pourquoi une seule requête pour les 4 variantes, et pourquoi générer les aperçus offline plutôt qu'à la volée.
Le funnel est découpé en 3 grandes étapes thématiques, elles-mêmes divisées en 14 sous-étapes. Chaque bloc du prompt assemblé est cliquable : l'utilisateur peut revenir directement sur n'importe quelle sous-étape sans perdre ses choix. Tout l'état du funnel est centralisé dans un store Zustand, ce qui évite le prop drilling et rend la navigation arrière triviale à implémenter.
Plutôt que d'enchaîner plusieurs appels, une seule requête avec le paramètre n: 4 génère les 4 variantes côté serveur en une fois. Pas de Promise.all, pas de polling : la Server Action attend la réponse complète et la retourne au client. Résultat : code simple, délai minimal, pas de gestion d'état intermédiaire.
Chaque option du funnel dispose d'une image d'exemple visible au survol. Plutôt que de générer ces images à la volée, elles ont été produites une seule fois en script offline et sont servies en statique. Aucun appel API au runtime, aucune latence côté utilisateur.
Un outil de formation à imaginer ?
Je conçois et développe des funnels guidés et des outils internes intégrant la génération d'images IA.
Funnel multi-étapes, store Zustand, génération d'images en 1 requête, design system Storybook : ce projet a posé les briques que je peux remettre en œuvre ailleurs.