L'ingénierie des prompts est l'art de parler aux modèles d'IA (comme ChatGPT, Claude, Gemini, Llama, etc.) d'une manière qui vous donne des résultats précis, fiables et utiles. Ce guide vous présente les bases pour que vous puissiez commencer dès aujourd'hui et progresser rapidement.

# 1. Qu'est-ce Que l'Ingénierie des Prompts ?

L'ingénierie des prompts est la pratique consistant à concevoir, tester et affiner les instructions que vous donnez aux modèles d'IA afin qu'ils produisent le résultat que vous souhaitez réellement.

Vous faites déjà de l'ingénierie des prompts chaque fois que vous :

  • Demandez à ChatGPT de réécrire un e-mail dans un ton différent
  • Demandez du code avec des commentaires et des tests
  • Demandez des explications étape par étape au lieu d'un résumé

Vous pouvez considérer cela comme donner des instructions à un assistant intelligent mais littéral. Plus les instructions sont claires, meilleurs sont les résultats.

Pour approfondir plus tard, vous pouvez lire :

# 2. Principes Fondamentaux des Bons Prompts

Ce sont les bases que vous utiliserez dans presque toutes les situations :

# 2.1 Soyez clair et précis

Mauvais prompt :

Explique Kubernetes.

Meilleur prompt :

Explique Kubernetes à un développeur backend junior qui comprend Docker mais qui est novice en matière de systèmes distribués. Utilise des exemples simples, évite les mots à la mode et limite-toi à moins de 400 mots.

Pourquoi ça marche :

  • Définit le public (développeur backend junior)
  • Indique les connaissances préalables (connaît Docker)
  • Définit le style et la longueur (exemples simples, <400 mots)

# 2.2 Indiquez le rôle + l'objectif + le contexte + les contraintes

Un modèle fiable :

Vous êtes un [rôle]. Votre objectif est de [objectif]. Voici le contexte : [contexte]. Respectez ces contraintes : [contraintes].

Exemple :

Vous êtes un ingénieur TypeScript senior. Votre objectif est de revoir la fonction suivante et de suggérer des améliorations concrètes. Contexte : Cela s'exécute dans un environnement sans serveur Node.js 20 et doit rester type-safe. Contraintes :

  • Indiquez au plus 5 problèmes.
  • Affichez le code révisé dans un seul bloc TypeScript.
  • Expliquez chaque modification en 1 à 2 phrases.

Cette structure augmente considérablement les chances d'obtenir exactement ce dont vous avez besoin.

# 2.3 Demandez un raisonnement étape par étape

Si la tâche implique de la logique, des décisions ou de la planification, demandez au modèle de réfléchir étape par étape.

Exemples :

  • "Réfléchissez étape par étape avant de répondre."
  • "Esquissez d'abord votre raisonnement, puis fournissez la réponse finale clairement étiquetée."
  • "Énumérez les hypothèses, puis dérivez la réponse."

Cela produit souvent des réponses plus précises et transparentes.

# 2.4 Montrez des exemples (prompting few-shot)

Les modèles apprennent des modèles dans votre prompt. Si vous montrez le format et le style que vous voulez, vous obtiendrez de meilleurs résultats.

Exemple de prompt :

Je vais vous donner des descriptions de produits. Retournez un slogan court axé sur les avantages.

Exemple 1 Description : Une chaussure de course légère conçue pour l'entraînement quotidien. Slogan : "Courez plus loin, sentez-vous plus léger."

Exemple 2 Description : Un casque antibruit pour les travailleurs à distance. Slogan : "Réduisez le monde au silence, concentrez-vous sur votre travail."

Maintenant, faites de même pour cette description : Description : Un bureau debout avec des préréglages de mémoire et une gestion des câbles.

Ceci est appelé prompting few-shot (vous donnez quelques exemples de la tâche).

# 2.5 Itérer : prompt → test → affiner

L'ingénierie des prompts est expérimentale. Rarement le premier prompt est-il le meilleur.

Flux de travail :

  1. Commencez par un prompt clair.
  2. Regardez la sortie : Qu'est-ce qui manque ? Qu'est-ce qui ne va pas ? Qu'est-ce qui est trop vague ?
  3. Ajoutez des contraintes ou des clarifications.
  4. Répétez jusqu'à ce que vous soyez satisfait.

Vous pouvez explicitement demander :

Améliorez votre réponse précédente en tenant compte de ces nouvelles contraintes : [liste]. Réécrivez complètement la réponse.

# 3. Modèles de Prompts Simples Que Vous Pouvez Réutiliser

Voici des modèles copier-coller que vous pouvez adapter immédiatement.

# 3.1 Apprendre un nouveau concept

Vous êtes un enseignant patient. Expliquez [sujet] à quelqu'un qui comprend [ce que je sais déjà].

  • Utilisez des exemples simples et concrets.
  • Évitez le jargon à moins de le définir d'abord.
  • Limitez l'explication à [X] mots.
  • À la fin, donnez-moi 3 exercices pratiques pour tester ma compréhension.

# 3.2 Écrire ou réécrire du texte

Vous êtes un expert en rédaction. Tâche : Réécrivez le texte suivant pour qu'il soit [ton : amical / professionnel / concis / persuasif] pour [public]. Contraintes :

  • Gardez tous les faits clés exacts.
  • Restez en dessous de [X] mots.
  • Utilisez des phrases courtes et un langage clair.

Texte :

[collez votre texte]

# 3.3 Brainstorming d'idées

Agissez comme un consultant créatif. J'ai besoin d'idées pour [projet/objectif]. Contraintes :

  • Public cible : [public]
  • Budget : [budget ou "petit budget"]
  • Délai : [temps] Sortie :
  • Une liste d'au moins 10 idées
  • Pour chacune, inclure : description en 1 phrase + effort estimé (faible/moyen/élevé)

# 3.4 Codage et débogage

Vous êtes un développeur [langage/framework] senior. Tâche : Aidez-moi à déboguer ou à améliorer le code suivant. Environnement : [version, runtime, framework] Exigences :

  • Expliquez le bug ou le problème en langage clair.
  • Suggérez une version corrigée ou améliorée.
  • Ajoutez des commentaires expliquant tout changement non évident.

Code :

[votre code ici]

Pour plus de modèles, consultez :

# 4. Erreurs Courantes à Éviter

# 4.1 Être trop vague

Mauvais :

Aidez-moi avec ma startup.

Mieux :

Je construis un SaaS pour les petites salles de sport afin de gérer les adhésions. Étape actuelle : validation de la demande. Aidez-moi :

  1. Énumérez 5 façons de trouver et de parler à mes 10 premiers propriétaires de salles de sport.
  2. Rédigez 3 modèles d'e-mails pour la prospection.
  3. Suggérez 5 questions d'entretien pour comprendre leurs principaux problèmes.

# 4.2 Poser plusieurs questions sans rapport en même temps

Au lieu de :

Expliquez Kubernetes, et écrivez également un Dockerfile, et suggérez des livres à lire.

Divisez en prompts distincts ou séparez clairement les tâches :

Tâche 1 : [détails] Tâche 2 : [détails] Tâche 3 : [détails]

Répondez à chaque tâche sous son propre titre.

# 4.3 Ne pas spécifier le format

Lorsque vous vous souciez de la structure, dites-le :

  • "Retournez la réponse sous forme de JSON valide."
  • "Utilisez un tableau markdown avec les colonnes : Fonctionnalité, Description, Priorité."
  • "Structurez la réponse comme : Aperçu, Avantages, Inconvénients, Recommandation."

Exemple :

Comparez PostgreSQL et MongoDB pour une petite application SaaS. Formatez la réponse sous forme de tableau markdown avec les colonnes : Critère, PostgreSQL, MongoDB, Recommandation.

# 5. Comment Pratiquer l'Ingénierie des Prompts (Plan Étape par Étape)

Vous n'avez pas besoin d'un cours pour commencer. Voici un plan de pratique simple pour votre première semaine :

# Jour 1-2 : Réécrire et améliorer

  1. Prenez le contenu que vous avez déjà : un e-mail, un CV, un README, un brouillon de blog.
  2. Demandez au modèle de :
    • Améliorer la clarté
    • Ajuster le ton
    • Raccourcir / rendre plus détaillé
  3. Expérimentez avec différentes contraintes et comparez les sorties.

# Jour 3-4 : Enseigner et apprendre

  1. Choisissez un sujet que vous voulez apprendre (par exemple, Docker, les bases de l'apprentissage automatique, le référencement).
  2. Utilisez le modèle "apprendre un nouveau concept".
  3. Posez des questions de suivi :
    • "Expliquez cela avec un exemple différent."
    • "Quelles sont les idées fausses courantes ?"
    • "Donnez-moi un plan d'étude de 7 jours."

# Jour 5-7 : Construire un petit prompt système

Un "prompt système" est une instruction réutilisable de haut niveau qui définit la façon dont l'IA doit se comporter.

  1. Choisissez un rôle (par exemple, "mon tuteur de codage personnel" ou "mon assistant marketing").

  2. Rédigez un personnage détaillé :

    Vous êtes mon assistant personnel [domaine].

    • Vous posez toujours 2 à 3 questions de clarification avant de donner une longue réponse.
    • Vous préférez les exemples à la théorie.
    • Vous gardez les réponses en dessous de 500 mots à moins que je ne dise "approfondissez".
    • Vous m'avertissez lorsque vous n'êtes pas confiant ou que quelque chose peut être obsolète.

  3. Utilisez ce même prompt système dans plusieurs discussions et affinez-le.

# 6. Idées de Prompting Avancées (Lorsque Vous Êtes Prêt)

Une fois que vous êtes à l'aise avec les bases, explorez :

# 6.1 Chain-of-thought et prompts multi-étapes

Au lieu de demander directement la réponse finale, demandez au modèle de :

  1. Décomposer le problème en sous-problèmes
  2. Résoudre chacun d'eux
  3. Combiner dans une réponse finale

Prompt :

Résolvons cela par étapes.

  1. Énumérez les sous-problèmes impliqués dans [tâche].
  2. Résolvez chaque sous-problème dans l'ordre.
  3. À la fin, résumez la solution globale finale en moins de 200 mots.

# 6.2 Prompting conscient des outils et du code (pour les développeurs)

Si vous créez des applications avec des LLM, consultez :

Concepts à apprendre :

  • Appel de fonctions / outils (laissez le modèle appeler vos propres fonctions ou API)
  • Génération augmentée par récupération (RAG) (répondre aux questions sur vos propres documents)
  • Modèles et gardes de prompts (sécurité, cohérence, sortie structurée)

# 6.3 Prompts d'évaluation

Utilisez l'IA pour évaluer l'IA :

Voici une question et deux réponses différentes.

  • Question : [Q]
  • Réponse A : [A1]
  • Réponse B : [A2]

Agissez comme un évaluateur strict.

  1. Quelle réponse répond le mieux aux exigences de la question ?
  2. Énumérez 3 raisons concrètes.
  3. Donnez à chaque réponse un score de 1 à 10 sur : Précision, Clarté, Exhaustivité.

Ceci est utile si vous comparez des versions de prompts ou différents modèles.

# 7. Ressources d'Apprentissage et Prochaines Étapes

Pour continuer à vous améliorer :

# 8. Résumé : Comment Démarrer Aujourd'hui

  1. Soyez explicite : définissez le rôle, l'objectif, le public et les contraintes.
  2. Demandez une structure : spécifiez le format (listes, tableaux, JSON, sections).
  3. Guidez la pensée : demandez un raisonnement étape par étape et des hypothèses.
  4. Montrez des exemples : démontrez le style/format que vous voulez.
  5. Itérez : affinez le prompt en utilisant les commentaires de chaque réponse.

Si vous me dites à quoi vous voulez utiliser l'IA (codage, écriture, recherche, apprentissage, affaires, etc.), je peux vous aider à créer un petit ensemble de prompts réutilisables et personnalisés adaptés à votre flux de travail.