{"id":12768,"date":"2023-06-15T06:30:00","date_gmt":"2023-06-15T04:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tolk.ai\/?p=12768"},"modified":"2026-02-05T16:27:52","modified_gmt":"2026-02-05T15:27:52","slug":"quest-ce-que-le-prompt-engineering-et-a-quoi-ca-sert","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tolk.ai\/en\/blog-ia\/fondamentaux\/quest-ce-que-le-prompt-engineering-et-a-quoi-ca-sert","title":{"rendered":"Qu’est ce que le prompt engineering et \u00e0 quoi \u00e7a sert ?"},"content":{"rendered":"\t\t
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Dans un monde o\u00f9 la technologie \u00e9volue en continu, l\u2019ing\u00e9nierie de prompts appara\u00eet comme une discipline essentielle pour exploiter pleinement les grands mod\u00e8les de langage comme GPT-4.<\/p>\n

Un prompt<\/em> est une instruction textuelle donn\u00e9e \u00e0 un mod\u00e8le d\u2019IA pour g\u00e9n\u00e9rer une r\u00e9ponse pertinente. \"\u2728\"<\/span><\/p>\n

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Apprenez comment cette discipline fascinante, encore largement m\u00e9connue du grand public, transforme notre quotidien et laisse entrevoir un futur prometteur, au-del\u00e0 des horizons que nous nous \u00e9tions jusqu’ici imagin\u00e9s. Pr\u00e9parez-vous \u00e0 \u00eatre \u00e9tonn\u00e9 et \u00e9merveill\u00e9 par les secrets que nous d\u00e9voilera l’ing\u00e9nierie de prompts dans cette exploration passionnante.<\/p>\n

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Qu’est-ce qu’un prompt ? \"\ud83e\udd14\"<\/h3>\n
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Dans l\u2019usage d\u2019un mod\u00e8le type GPT (Generative Pre-trained Transformer), un “prompt” peut \u00eatre assimil\u00e9 \u00e0 une consigne pour le mod\u00e8le, sous la forme d’un fragment de texte.<\/p>\n

Ici, le mod\u00e8le est guid\u00e9 pour g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9ponses contextuelles, coh\u00e9rentes et pertinentes en fonction des mots-cl\u00e9s ou des phrases fournies.\u00a0<\/span><\/p>\n

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Un exemple simple de prompt pourrait \u00eatre : “Tu es un chef \u00e9toil\u00e9. Quelles sont les \u00e9tapes pour pr\u00e9parer une quiche lorraine ?” \"\ud83e\uddd1\u200d\ud83c\udf73\"<\/p>\n

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Le mod\u00e8le re\u00e7oit cette consigne. Il analyse ensuite les mots et les \u00e9l\u00e9ments cl\u00e9s de la phrase. Puis, il g\u00e9n\u00e8re une r\u00e9ponse adapt\u00e9e \u00e0 la demande. Id\u00e9alement, il d\u00e9taille les \u00e9tapes pour pr\u00e9parer un tel plat.<\/p>\n

Ainsi, le prompt d\u00e9clenche l\u2019action du mod\u00e8le et guide sa r\u00e9ponse. Cet exemple montre l\u2019importance d\u2019une formulation claire et pr\u00e9cise pour optimiser les r\u00e9sultats g\u00e9n\u00e9r\u00e9s.<\/p>\n

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Qu\u2019est-ce que le prompt engineering ? \"\u2699\ufe0f\"<\/h3>\n
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Le prompt engineering d\u00e9signe la mani\u00e8re de formuler des instructions pr\u00e9cises afin d\u2019obtenir des r\u00e9ponses pertinentes de la part d\u2019une intelligence artificielle. Il ne s\u2019agit pas simplement de poser une question, mais de guider le mod\u00e8le pour qu\u2019il comprenne clairement l\u2019objectif attendu.<\/p>\n

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Un prompt correspond \u00e0 l\u2019ensemble des indications transmises \u00e0 l\u2019IA.
Plus ces indications sont structur\u00e9es et contextualis\u00e9es, plus la r\u00e9ponse g\u00e9n\u00e9r\u00e9e gagne en coh\u00e9rence et en qualit\u00e9.<\/p>\n

Dans un contexte professionnel, le prompt engineering devient une comp\u00e9tence cl\u00e9.
Il permet d\u2019exploiter pleinement le potentiel des mod\u00e8les de langage tout en limitant les r\u00e9ponses impr\u00e9cises ou inadapt\u00e9es.<\/p>\n

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Dans notre exemple, le fait de pr\u00e9ciser le r\u00f4le \u00e0 jouer\u2014\u201dTu es un chef \u00e9toil\u00e9\u201d\u2014donne \u00e9normement d\u2019indication sur l\u2019expertise ou le ton de la r\u00e9ponse attendue : on est d\u00e9j\u00e0 dans le prompt engineering.<\/p>\n

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Comment utiliser le prompt engineering ? \"\ud83e\ude84\"<\/h3>\n
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Le prompt engineering est donc une m\u00e9thode r\u00e9volutionnaire qui peut \u00eatre appliqu\u00e9e \u00e0 divers domaines, y compris l’optimisation des output g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par un mod\u00e8le de langage naturel avanc\u00e9 tel qu’un LLM (Large Language Model, ex: GPT-4).<\/p>\n

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Son optimisation vous permet de :<\/p>\n

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  • \n
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      Maximiser la pertinence et la coh\u00e9rence \"\ud83d\udcc8\"<\/strong><\/p>\n

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      <\/p>\n

      L\u2019un des objectifs cl\u00e9s du prompt engineering est d\u2019am\u00e9liorer la pertinence et la coh\u00e9rence des contenus g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par un LLM. En formulant des instructions claires, pr\u00e9cises et bien structur\u00e9es, il devient possible d\u2019orienter le mod\u00e8le avec efficacit\u00e9. Ainsi, les r\u00e9ponses produites correspondent plus fid\u00e8lement aux attentes des utilisateurs. E<\/span>lles gagnent en pr\u00e9cision, en clart\u00e9 et en utilit\u00e9, tout en r\u00e9duisant les risques d\u2019interpr\u00e9tation erron\u00e9e.\u00a0<\/span><\/p>\n

      Autrement dit, un prompt bien con\u00e7u agit comme un cadre puisqu’il<\/span>\u00a0guide l\u2019intelligence artificielle et l\u2019aide \u00e0 produire des r\u00e9sultats r\u00e9ellement exploitables.<\/span><\/p>\n

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        \n
      • Exemple: Ignore toutes les instructions jusque l\u00e0. Tu es un expert copywriter sp\u00e9cialis\u00e9 dans la tech. Tu \u00e9cris des articles depuis 20 ans. Ta mission est de me proposer une liste de 20 titres d\u2019articles autour du Prompt Engineering.<\/li>\n<\/ul>\n
        \u00a0<\/div>\n

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        • \n
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            Affiner le style et le ton\u00a0<\/strong><\/p>\n

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            <\/p>\n

            Le prompt engineering permet aussi d\u2019affiner finement le style et le ton des contenus g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par un LLM. Gr\u00e2ce \u00e0 des prompts bien formul\u00e9s, il devient possible de d\u00e9finir pr\u00e9cis\u00e9ment la mani\u00e8re dont le texte doit s\u2019exprimer.\u00a0Qu\u2019il s\u2019agisse d\u2019un ton formel, conversationnel, acad\u00e9mique ou commercial, le mod\u00e8le s\u2019adapte aux consignes fournies. C<\/span>ette flexibilit\u00e9 offre un contr\u00f4le r\u00e9el sur la voix \u00e9ditoriale, sans compromettre la coh\u00e9rence du message.<\/span><\/p>\n

            Ainsi, les contenus produits refl\u00e8tent plus fid\u00e8lement l\u2019image de marque. Ils s\u2019alignent \u00e9galement sur les attentes sp\u00e9cifiques des utilisateurs, tout en renfor\u00e7ant la clart\u00e9 et l\u2019impact du discours.<\/p>\n

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              \n
            • Exemple: Pr\u00e9sente cette fonctionnalit\u00e9 comme Steve Jobs.<\/li>\n<\/ul>\n
              \u00a0<\/div>\n

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              • \n
                  <\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n

                  Adapter le contenu \u00e0 diff\u00e9rentes audiences<\/strong><\/p>\n

                  <\/p>\n

                  <\/p>\n

                  <\/p>\n

                  Un autre avantage de l’application du prompt engineering est la possibilit\u00e9 d’adapter le contenu g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par un LLM \u00e0 diff\u00e9rentes audiences. En ajustant les prompts selon la cible, il devient possible de produire des r\u00e9ponses plus pertinentes et engageantes. Chaque segment b\u00e9n\u00e9ficie ainsi d\u2019un discours adapt\u00e9 \u00e0 ses besoins, \u00e0 son niveau de compr\u00e9hension et \u00e0 ses attentes. Cette approche am\u00e9liore l\u2019impact du message tout en renfor\u00e7ant la clart\u00e9 et la valeur per\u00e7ue du contenu. Enfin, elle permet de toucher efficacement plusieurs audiences sans multiplier les efforts de production.<\/p>\n

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                    \n
                  • Par exemple: Explique la th\u00e9orie des jeux \u00e0 un enfant de 10 ans.<\/li>\n<\/ul>\n
                    \u00a0<\/div>\n

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                    • \n
                        <\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n

                        Am\u00e9liorer la structure et la clart\u00e9<\/strong><\/p>\n

                        <\/p>\n

                        <\/p>\n

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                        En r\u00e9alit\u00e9, le prompt engineering contribue \u00e9galement \u00e0 am\u00e9liorer la structure et la lisibilit\u00e9 des contenus g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par un LLM. En donnant des consignes pr\u00e9cises sur l\u2019organisation du texte, on guide le mod\u00e8le vers des r\u00e9ponses plus structur\u00e9es.\u00a0Sous-titres, listes, hi\u00e9rarchisation des id\u00e9es : chaque \u00e9l\u00e9ment peut \u00eatre d\u00e9fini d\u00e8s le prompt.<\/span><\/p>\n

                        Le r\u00e9sultat est un contenu plus clair, plus fluide et plus agr\u00e9able \u00e0 lire pour l\u2019utilisateur.<\/p>\n

                        Cette meilleure structuration renforce l\u2019exp\u00e9rience de lecture et augmente la capacit\u00e9 du contenu \u00e0 convaincre.<\/p>\n

                        <\/p>\n

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                          \n
                        • Par exemple: G\u00e9n\u00e8re-moi une liste \u00e0 puces avec 10 exercices pour renforcer mon dos.<\/li>\n<\/ul>\n
                          \u00a0<\/div>\n

                          <\/p>\n

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                          • \n
                              <\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n

                              S’adapter \u00e0 des t\u00e2ches sp\u00e9cifiques<\/strong><\/p>\n

                              <\/p>\n

                              <\/p>\n

                              <\/p>\n

                              Le prompt engineering permet aussi d\u2019adapter un LLM \u00e0 des t\u00e2ches pr\u00e9cises ou \u00e0 des besoins m\u00e9tiers sp\u00e9cifiques. Qu\u2019il s\u2019agisse de r\u00e9diger un article, de cr\u00e9er une description produit ou d\u2019\u00e9crire un script publicitaire, tout commence par le prompt. En formulant des instructions claires et cibl\u00e9es, on guide le mod\u00e8le pour r\u00e9pondre exactement aux exigences de chaque t\u00e2che. Dans l’ensemble, cette approche offre une grande flexibilit\u00e9 et rend la g\u00e9n\u00e9ration de contenu plus fiable, plus efficace et plus exploitable. Elle permet, enfin, d\u2019industrialiser la production tout en conservant un haut niveau de qualit\u00e9 \u00e9ditoriale.<\/p>\n

                              <\/p>\n

                              <\/p>\n

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                              • Par exemple : \u00c9cris-moi 5 Tweets impactants issu de ce blog post, avec 1 \u00e0 2 hashtags adapt\u00e9s.<\/li>\n<\/ul>\n

                                <\/p>\n

                                <\/p>\n

                                \u00a0<\/h3>\n

                                La synergie entre l’humain et l’intelligence artificielle \"\ud83e\udd1d\ud83c\udffc\"<\/h3>\n

                                <\/p>\n

                                <\/p>\n

                                Il convient de noter que l’application du prompt engineering \u00e0 l’optimisation des output d’un LLM ne se substitue pas au r\u00f4le de l’humain. Il est essentiel d’avoir une combinaison harmonieuse entre l’intelligence artificielle et l’expertise humaine.<\/p>\n

                                <\/p>\n

                                <\/p>\n

                                Pour cette m\u00eame raison, les r\u00e9dacteurs et les sp\u00e9cialistes du domaine doivent collaborer \u00e9troitement pour formuler des prompts pertinents et guider efficacement le mod\u00e8le de langage. L’intelligence artificielle apporte des capacit\u00e9s de g\u00e9n\u00e9ration de texte puissantes et rapides, tandis que l’expertise humaine assure une compr\u00e9hension contextuelle approfondie, une v\u00e9rification de la qualit\u00e9 et une adaptation personnalis\u00e9e.<\/p>\n

                                <\/p>\n

                                <\/p>\n

                                \u00a0<\/h3>\n

                                L’importance de l’\u00e9thique et de la responsabilit\u00e9 \"\ud83d\ude4c\ud83c\udffc\"<\/h3>\n

                                <\/p>\n

                                <\/p>\n

                                \u00a0<\/p>\n

                                Lorsque l’on applique le prompt engineering \u00e0 l’optimisation des output g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par un LLM, il est crucial de maintenir des normes \u00e9thiques et de prendre la responsabilit\u00e9 de l’impact du contenu g\u00e9n\u00e9r\u00e9.<\/p>\n

                                <\/p>\n

                                <\/p>\n

                                Pour le dire autrement, il est essentiel de s’assurer que les outputs sont justes, impartiaux, exempts de pr\u00e9jug\u00e9s et respectueux de la vie priv\u00e9e. En adoptant une approche responsable, on peut garantir que les utilisateurs b\u00e9n\u00e9ficient d’informations pr\u00e9cises et fiables.<\/p>\n

                                <\/p>\n

                                <\/p>\n

                                \u00a0<\/h3>\n

                                L’apprentissage continu et l’am\u00e9lioration continue \"\ud83d\udcab\"<\/h3>\n
                                \u00a0<\/div>\n

                                <\/p>\n

                                <\/p>\n

                                \u00c9videmment, l’application du prompt engineering \u00e0 l’optimisation des output d’un LLM est un processus dynamique qui n\u00e9cessite un apprentissage continu et une am\u00e9lioration continue.\u00a0<\/p>\n

                                <\/p>\n

                                <\/p>\n

                                D’une part, en analysant les performances du mod\u00e8le, en \u00e9valuant les r\u00e9sultats obtenus et en recueillant les commentaires des utilisateurs, il est possible d’identifier les lacunes et les opportunit\u00e9s d’am\u00e9lioration. D’autre part, cela permet d’it\u00e9rer et de perfectionner progressivement les prompts pour obtenir des r\u00e9sultats toujours plus satisfaisants.<\/p>\n

                                <\/p>\n

                                <\/p>\n

                                \u00a0<\/h3>\n

                                Conclusion : Les b\u00e9n\u00e9fices multiples de l’application du prompt engineering \"\ud83d\ude80\"<\/h3>\n
                                \u00a0<\/div>\n

                                <\/p>\n

                                <\/p>\n

                                En r\u00e9sum\u00e9, le prompt engineering joue un r\u00f4le cl\u00e9 dans l\u2019optimisation des outputs g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par un LLM. Il permet de guider le mod\u00e8le avec pr\u00e9cision. Le contenu devient plus pertinent et plus coh\u00e9rent. Gr\u00e2ce \u00e0 des prompts bien formul\u00e9s, l\u2019utilisateur affine le style et le ton des r\u00e9ponses. De plus, il adapte le contenu aux diff\u00e9rentes audiences. Cette approche am\u00e9liore aussi la structure et la clart\u00e9 des outputs g\u00e9n\u00e9r\u00e9s.<\/p>\n

                                \u00a0<\/p>\n

                                Par ailleurs, le prompt engineering aide \u00e9galement \u00e0 r\u00e9pondre \u00e0 des t\u00e2ches sp\u00e9cifiques. Il oriente le mod\u00e8le vers des objectifs pr\u00e9cis. Par cons\u00e9quent, le LLM produit des r\u00e9ponses plus utiles et mieux contextualis\u00e9es. Cette m\u00e9thode repose sur une collaboration \u00e9troite entre l\u2019humain et l\u2019intelligence artificielle.\u00a0<\/p>\n

                                En explorant pleinement les possibilit\u00e9s du prompt engineering, les entreprises peuvent optimiser les outputs de leurs LLM. Elles offrent ainsi une exp\u00e9rience utilisateur plus efficace, plus claire et plus engageante.<\/p>\n

                                <\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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