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Fondamentaux de l'IAMis à jour le

Qu'est-ce que le prompt engineering ?

Le prompt engineering, ou ingénierie de prompt, est la méthode qui consiste à concevoir, tester et améliorer les consignes données à une IA générative pour obtenir des réponses fiables, précises et réutilisables.

Aussi appelé : ingénierie de prompt, ingénierie des invites, prompt design, prompting

En clair

Un organisme de formation produit ses exercices un par un. L'équipe met au point une trame de prompt : objectif pédagogique, niveau du public, format de l'exercice, exemple corrigé. Testée et ajustée sur plusieurs sessions, la trame devient un outil commun que chaque formateur réutilise.

Comment ça marche

Partir d'un objectif mesurable

On définit d'abord ce qu'est une bonne réponse : le format, le niveau de détail, les erreurs à éviter. Sans ce critère, impossible de savoir si un prompt est meilleur qu'un autre.

Les techniques de base

Donner un rôle, fournir le contexte et des exemples (on parle de « few-shot »), imposer une structure de sortie, séparer clairement les instructions des données, et demander au modèle de raisonner par étapes avant de répondre.

Tester, mesurer, versionner

On compare plusieurs versions d'un prompt sur les mêmes cas réels. La meilleure version est gardée, documentée et partagée, comme n'importe quel outil de travail.

À ne pas confondre avec

Prompt engineering et les termes voisins
Terme voisinSa définitionLa différence
PromptUn prompt est la consigne écrite en langage courant que l'on donne à une IA générative pour obtenir une réponse : une question, une tâche à accomplir, avec le contexte, le format attendu et parfois des exemples.Le prompt est une consigne. Le prompt engineering est la démarche qui produit et améliore ces consignes, avec des tests.
Fine-tuning (affinage)Le fine-tuning, ou affinage, consiste à poursuivre l'entraînement d'un modèle d'IA déjà pré-entraîné sur un jeu de données spécifique, pour l'adapter durablement à un domaine, une tâche ou un style d'écriture.Le prompt engineering agit sur la consigne, sans toucher au modèle. Le fine-tuning réentraîne le modèle, ce qui demande des données et un budget.
  • PromptUn prompt est la consigne écrite en langage courant que l'on donne à une IA générative pour obtenir une réponse : une question, une tâche à accomplir, avec le contexte, le format attendu et parfois des exemples.
  • Raisonnement (chain of thought)Le raisonnement, ou chaîne de pensée (chain of thought), consiste à faire détailler par un modèle de langage les étapes intermédiaires de sa réflexion avant sa réponse finale, ce qui améliore ses résultats sur les problèmes à plusieurs étapes.
  • LLM (grand modèle de langage)Un LLM, ou grand modèle de langage, est un modèle d'intelligence artificielle entraîné sur d'immenses volumes de textes pour prédire la suite la plus probable d'un texte, ce qui lui permet de rédiger, résumer, traduire, répondre ou raisonner.
  • HallucinationUne hallucination est une réponse fausse ou inventée qu'une IA générative présente avec assurance comme un fait : un chiffre, une citation, une source ou un événement qui n'existe pas.

Pour aller plus loin

Questions fréquentes

Le prompt engineering est-il réservé aux techniciens ?

Non. Les bases s'apprennent vite et servent à tout collaborateur qui utilise un assistant d'IA. Les techniques avancées comptent surtout quand on construit des automatisations ou des agents.

Quelles sont les techniques les plus utiles ?

Donner un rôle et du contexte, montrer des exemples, demander un format précis, découper une tâche complexe en étapes et demander au modèle de raisonner avant de conclure.

Sources

  1. Anthropic, documentation « Prompt engineering overview », consulté le .

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