Dans un monde où la technologie évolue en continu, l’ingénierie de prompts apparaît comme une discipline essentielle pour exploiter pleinement les grands modèles de langage comme GPT-4.
Un prompt est une instruction textuelle donnée à un modèle d’IA pour générer une réponse pertinente. 
Apprenez comment cette discipline fascinante, encore largement méconnue du grand public, transforme notre quotidien et laisse entrevoir un futur prometteur, au-delà des horizons que nous nous étions jusqu’ici imaginés. Préparez-vous à être étonné et émerveillé par les secrets que nous dévoilera l’ingénierie de prompts dans cette exploration passionnante.
Qu’est-ce qu’un prompt ? 
Dans l’usage d’un modèle type GPT (Generative Pre-trained Transformer), un « prompt » peut être assimilé à une consigne pour le modèle, sous la forme d’un fragment de texte.
Ici, le modèle est guidé pour générer des réponses contextuelles, cohérentes et pertinentes en fonction des mots-clés ou des phrases fournies.
Un exemple simple de prompt pourrait être : « Tu es un chef étoilé. Quelles sont les étapes pour préparer une quiche lorraine ? » 
Le modèle reçoit cette consigne. Il analyse ensuite les mots et les éléments clés de la phrase. Puis, il génère une réponse adaptée à la demande. Idéalement, il détaille les étapes pour préparer un tel plat.
Ainsi, le prompt déclenche l’action du modèle et guide sa réponse. Cet exemple montre l’importance d’une formulation claire et précise pour optimiser les résultats générés.
Qu’est-ce que le prompt engineering ? 
Le prompt engineering désigne la manière de formuler des instructions précises afin d’obtenir des réponses pertinentes de la part d’une intelligence artificielle. Il ne s’agit pas simplement de poser une question, mais de guider le modèle pour qu’il comprenne clairement l’objectif attendu.
Un prompt correspond à l’ensemble des indications transmises à l’IA.
Plus ces indications sont structurées et contextualisées, plus la réponse générée gagne en cohérence et en qualité.
Dans un contexte professionnel, le prompt engineering devient une compétence clé.
Il permet d’exploiter pleinement le potentiel des modèles de langage tout en limitant les réponses imprécises ou inadaptées.
Dans notre exemple, le fait de préciser le rôle à jouer—”Tu es un chef étoilé”—donne énormement d’indication sur l’expertise ou le ton de la réponse attendue : on est déjà dans le prompt engineering.
Comment utiliser le prompt engineering ? 
Le prompt engineering est donc une méthode révolutionnaire qui peut être appliquée à divers domaines, y compris l’optimisation des output générés par un modèle de langage naturel avancé tel qu’un LLM (Large Language Model, ex: GPT-4).
Son optimisation vous permet de :
Maximiser la pertinence et la cohérence 
L’un des objectifs clés du prompt engineering est d’améliorer la pertinence et la cohérence des contenus générés par un LLM. En formulant des instructions claires, précises et bien structurées, il devient possible d’orienter le modèle avec efficacité. Ainsi, les réponses produites correspondent plus fidèlement aux attentes des utilisateurs. Elles gagnent en précision, en clarté et en utilité, tout en réduisant les risques d’interprétation erronée.
Autrement dit, un prompt bien conçu agit comme un cadre puisqu’il guide l’intelligence artificielle et l’aide à produire des résultats réellement exploitables.
- Exemple: Ignore toutes les instructions jusque là. Tu es un expert copywriter spécialisé dans la tech. Tu écris des articles depuis 20 ans. Ta mission est de me proposer une liste de 20 titres d’articles autour du Prompt Engineering.
Affiner le style et le ton
Le prompt engineering permet aussi d’affiner finement le style et le ton des contenus générés par un LLM. Grâce à des prompts bien formulés, il devient possible de définir précisément la manière dont le texte doit s’exprimer. Qu’il s’agisse d’un ton formel, conversationnel, académique ou commercial, le modèle s’adapte aux consignes fournies. Cette flexibilité offre un contrôle réel sur la voix éditoriale, sans compromettre la cohérence du message.
Ainsi, les contenus produits reflètent plus fidèlement l’image de marque. Ils s’alignent également sur les attentes spécifiques des utilisateurs, tout en renforçant la clarté et l’impact du discours.
- Exemple: Présente cette fonctionnalité comme Steve Jobs.
Adapter le contenu à différentes audiences
Un autre avantage de l’application du prompt engineering est la possibilité d’adapter le contenu généré par un LLM à différentes audiences. En ajustant les prompts selon la cible, il devient possible de produire des réponses plus pertinentes et engageantes. Chaque segment bénéficie ainsi d’un discours adapté à ses besoins, à son niveau de compréhension et à ses attentes. Cette approche améliore l’impact du message tout en renforçant la clarté et la valeur perçue du contenu. Enfin, elle permet de toucher efficacement plusieurs audiences sans multiplier les efforts de production.
- Par exemple: Explique la théorie des jeux à un enfant de 10 ans.
Améliorer la structure et la clarté
En réalité, le prompt engineering contribue également à améliorer la structure et la lisibilité des contenus générés par un LLM. En donnant des consignes précises sur l’organisation du texte, on guide le modèle vers des réponses plus structurées. Sous-titres, listes, hiérarchisation des idées : chaque élément peut être défini dès le prompt.
Le résultat est un contenu plus clair, plus fluide et plus agréable à lire pour l’utilisateur.
Cette meilleure structuration renforce l’expérience de lecture et augmente la capacité du contenu à convaincre.
- Par exemple: Génère-moi une liste à puces avec 10 exercices pour renforcer mon dos.
S’adapter à des tâches spécifiques
Le prompt engineering permet aussi d’adapter un LLM à des tâches précises ou à des besoins métiers spécifiques. Qu’il s’agisse de rédiger un article, de créer une description produit ou d’écrire un script publicitaire, tout commence par le prompt. En formulant des instructions claires et ciblées, on guide le modèle pour répondre exactement aux exigences de chaque tâche. Dans l’ensemble, cette approche offre une grande flexibilité et rend la génération de contenu plus fiable, plus efficace et plus exploitable. Elle permet, enfin, d’industrialiser la production tout en conservant un haut niveau de qualité éditoriale.
- Par exemple : Écris-moi 5 Tweets impactants issu de ce blog post, avec 1 à 2 hashtags adaptés.
La synergie entre l’humain et l’intelligence artificielle 
Il convient de noter que l’application du prompt engineering à l’optimisation des output d’un LLM ne se substitue pas au rôle de l’humain. Il est essentiel d’avoir une combinaison harmonieuse entre l’intelligence artificielle et l’expertise humaine.
Pour cette même raison, les rédacteurs et les spécialistes du domaine doivent collaborer étroitement pour formuler des prompts pertinents et guider efficacement le modèle de langage. L’intelligence artificielle apporte des capacités de génération de texte puissantes et rapides, tandis que l’expertise humaine assure une compréhension contextuelle approfondie, une vérification de la qualité et une adaptation personnalisée.
L’importance de l’éthique et de la responsabilité 
Lorsque l’on applique le prompt engineering à l’optimisation des output générés par un LLM, il est crucial de maintenir des normes éthiques et de prendre la responsabilité de l’impact du contenu généré.
Pour le dire autrement, il est essentiel de s’assurer que les outputs sont justes, impartiaux, exempts de préjugés et respectueux de la vie privée. En adoptant une approche responsable, on peut garantir que les utilisateurs bénéficient d’informations précises et fiables.
L’apprentissage continu et l’amélioration continue 
Évidemment, l’application du prompt engineering à l’optimisation des output d’un LLM est un processus dynamique qui nécessite un apprentissage continu et une amélioration continue.
D’une part, en analysant les performances du modèle, en évaluant les résultats obtenus et en recueillant les commentaires des utilisateurs, il est possible d’identifier les lacunes et les opportunités d’amélioration. D’autre part, cela permet d’itérer et de perfectionner progressivement les prompts pour obtenir des résultats toujours plus satisfaisants.
Conclusion : Les bénéfices multiples de l’application du prompt engineering 
En résumé, le prompt engineering joue un rôle clé dans l’optimisation des outputs générés par un LLM. Il permet de guider le modèle avec précision. Le contenu devient plus pertinent et plus cohérent. Grâce à des prompts bien formulés, l’utilisateur affine le style et le ton des réponses. De plus, il adapte le contenu aux différentes audiences. Cette approche améliore aussi la structure et la clarté des outputs générés.
Par ailleurs, le prompt engineering aide également à répondre à des tâches spécifiques. Il oriente le modèle vers des objectifs précis. Par conséquent, le LLM produit des réponses plus utiles et mieux contextualisées. Cette méthode repose sur une collaboration étroite entre l’humain et l’intelligence artificielle.
En explorant pleinement les possibilités du prompt engineering, les entreprises peuvent optimiser les outputs de leurs LLM. Elles offrent ainsi une expérience utilisateur plus efficace, plus claire et plus engageante.