Module 1 : Introduction à l'Ingénierie de Prompts
Bienvenue dans ce premier module dédié aux fondements de l'ingénierie de prompts. L'objectif est de vous fournir une compréhension solide de ce qu'est cette discipline, de son importance croissante et du rôle central qu'elle joue dans notre interaction avec les intelligences artificielles génératives.
Leçon 1.1 : Qu'est-ce que l'Ingénierie de Prompts ?
L'ingénierie de prompts, ou prompt engineering, est l'art et la science de concevoir et d'optimiser des instructions, appelées "prompts", pour guider les modèles de langage (LLMs) vers la génération de réponses précises, pertinentes et utiles. C'est une discipline qui se situe à l'intersection de la linguistique, de l'informatique et de la créativité.
Le prompt engineering, aussi appelé « ingénierie de requête », est une technique qui consiste à fournir des instructions détaillées aux modèles de traitement du langage naturel (Natural Language Processing, ou NLP) afin d’améliorer leurs performances. [1]
En substance, un ingénieur de prompts agit comme un traducteur ou un médiateur entre l'intention humaine et la logique de la machine. Plutôt que de simplement poser une question, il s'agit de la formuler de la manière la plus efficace possible pour que le modèle comprenne non seulement la demande explicite, mais aussi le contexte, le format de sortie souhaité et les contraintes à respecter.
L'émergence de cette discipline est directement liée à l'avènement des grands modèles de langage comme GPT-3 et ses successeurs. Alors que ces modèles devenaient de plus en plus puissants, il est devenu évident que la qualité de leurs résultats dépendait de manière cruciale de la qualité des instructions fournies. Le prompt engineering est donc né de la nécessité d'exploiter pleinement le potentiel de ces technologies.
Leçon 1.2 : Le Rôle de l'Ingénieur de Prompts
L'ingénieur de prompts est un nouveau métier dont les contours se dessinent rapidement. Son rôle principal est de s'assurer que l'entreprise tire le meilleur parti des intelligences artificielles génératives qu'elle utilise. Cela se traduit par plusieurs missions clés.
| Mission | Description |
|---|---|
| Conception et Rédaction de Prompts | Créer des requêtes claires, précises et efficaces pour générer du contenu (texte, image, code, etc.) répondant à un besoin spécifique. |
| Optimisation et Itération | Tester, analyser et affiner les prompts de manière itérative pour améliorer la qualité, la fiabilité et la cohérence des réponses de l'IA. |
| Entraînement et Amélioration des Modèles | Participer à l'amélioration continue des modèles d'IA en identifiant leurs biais, leurs limites et en créant des jeux de données pour leur entraînement. |
| Formation et Documentation | Rédiger des guides de bonnes pratiques, former les autres employés à l'utilisation des outils d'IA et documenter les prompts les plus efficaces. |
Pour remplir ces missions, l'ingénieur de prompts doit posséder un ensemble de compétences variées, à la fois techniques et humaines.
Compétences Techniques :
- Compréhension des LLMs : Une connaissance approfondie du fonctionnement, des forces et des faiblesses des différents modèles de langage.
- Traitement du Langage Naturel (NLP) : Des bases solides en NLP pour comprendre comment les modèles interprètent le langage.
- Langages de Programmation : La maîtrise de langages comme Python est souvent requise pour automatiser des tâches et interagir avec les APIs des modèles.
- Analyse de Données : La capacité à analyser les performances des prompts de manière quantitative.
Compétences Humaines (Soft Skills) :
- Créativité et Curiosité : L'imagination pour explorer de nouvelles manières de formuler les prompts.
- Esprit Critique et Analytique : La capacité à décomposer un problème complexe en instructions simples.
- Communication et Pédagogie : L'aptitude à expliquer des concepts techniques et à former des utilisateurs non-experts.
- Persévérance et Patience : L'optimisation de prompts est un processus qui demande de nombreux essais et ajustements.
Leçon 1.3 : Introduction aux Grands Modèles de Langage (LLMs)
Les grands modèles de langage sont le moteur de l'IA générative et l'outil principal de l'ingénieur de prompts. Comprendre leur fonctionnement est essentiel pour interagir efficacement avec eux.
Un LLM est un type de réseau de neurones artificiels entraîné sur de très grandes quantités de données textuelles. L'architecture la plus courante aujourd'hui est le Transformer, introduite en 2017. Cette architecture permet au modèle de gérer des dépendances à longue portée dans le texte et de prêter une attention particulière à certains mots en fonction du contexte (le mécanisme d'"attention").
Le processus d'entraînement se fait généralement en deux étapes :
- Pré-entraînement (Pre-training) : Le modèle apprend à prédire le mot suivant dans une phrase à partir de milliards de documents provenant d'Internet (Wikipedia, livres, articles, etc.). C'est durant cette phase qu'il acquiert une connaissance générale du monde et une compréhension de la grammaire, de la syntaxe et de la sémantique.
- Affinage (Fine-tuning) : Le modèle est ensuite spécialisé sur des tâches plus spécifiques (traduction, résumé, réponse à des questions) à l'aide de jeux de données plus restreints et de haute qualité, souvent avec une supervision humaine (comme le Reinforcement Learning from Human Feedback - RLHF).
Il existe aujourd'hui une grande variété de LLMs, développés par différentes entreprises et organisations. Voici quelques-uns des plus connus :
| Modèle | Développeur | Caractéristiques Notables |
|---|---|---|
| GPT (Generative Pre-trained Transformer) | OpenAI | L'une des familles de modèles les plus avancées et les plus populaires, connue pour ses excellentes capacités de génération de texte et de raisonnement. |
| Llama (Large Language Model Meta AI) | Meta | Une famille de modèles open-source qui a rapidement gagné en popularité, favorisant l'innovation et la recherche communautaire. |
| Gemini | Une famille de modèles multimodaux natifs, capables de traiter et de comprendre simultanément du texte, des images, de l'audio et de la vidéo. | |
| Claude | Anthropic | Connu pour son accent sur la sécurité et l'éthique, avec une "constitution" qui guide ses réponses pour être utiles, inoffensives et honnêtes. |
Chaque modèle a ses propres forces, faiblesses et "personnalité". Une partie du travail de l'ingénieur de prompts consiste à comprendre ces nuances pour choisir le bon outil pour la bonne tâche et adapter ses prompts en conséquence.
Références
[1] Salesforce. (s.d.). Qu’est-ce que le Prompt engineering : définition, applications et limites. Consulté le 24 septembre 2025, à l'adresse https://www.salesforce.com/fr/resources/definition/prompt-engineering/
Module 2 : Les Fondamentaux du Prompting
Maintenant que nous avons posé les bases de ce qu'est l'ingénierie de prompts, il est temps de plonger au cœur de la pratique. Ce module est consacré aux éléments fondamentaux qui constituent un prompt efficace. Maîtriser ces bases est la condition sine qua non pour pouvoir ensuite aborder des techniques plus complexes.
Leçon 2.1 : L'Anatomie d'un Prompt Efficace
Un prompt efficace n'est pas simplement une question jetée au modèle. C'est une instruction soigneusement construite qui peut contenir plusieurs éléments jouant chacun un rôle précis. Bien que tous les éléments ne soient pas nécessaires pour chaque prompt, les connaître permet de structurer sa pensée et de construire des requêtes plus robustes.
Un prompt peut être décomposé en quatre composantes principales :
| Composante | Rôle | Exemple |
|---|---|---|
| Rôle (Persona) | Instruire le modèle sur la "personnalité" ou l'expertise qu'il doit adopter. | "Agis comme un expert en marketing digital..." |
| Instruction (Task) | Définir la tâche spécifique que le modèle doit accomplir. | "...rédige une newsletter pour le lancement d'un nouveau produit." |
| Contexte (Context) | Fournir les informations de fond, les contraintes ou les données nécessaires pour réaliser la tâche. | "Le produit est une application de méditation pour les professionnels surchargés. Le ton doit être apaisant mais professionnel." |
| Format de Sortie (Output Format) | Spécifier la structure ou le format de la réponse attendue. | "La newsletter doit contenir un titre accrocheur, trois paragraphes et un appel à l'action. Le tout au format Markdown." |
En combinant ces éléments, on passe d'une simple question comme "écris une newsletter" à un prompt beaucoup plus riche et directif, qui augmente considérablement les chances d'obtenir un résultat satisfaisant dès le premier essai.
Leçon 2.2 : Bonnes Pratiques de Rédaction
Au-delà de la structure, la manière dont le prompt est rédigé a un impact majeur. Voici quelques-unes des meilleures pratiques reconnues, issues de la documentation des principaux laboratoires d'IA et de l'expérience de la communauté.
1. Soyez Spécifique et Clair : Les modèles de langage ne lisent pas dans les pensées. L'ambiguïté est leur pire ennemie. Il faut éviter les descriptions vagues et fournir des détails précis sur ce que vous attendez. Par exemple, au lieu de dire "fais un résumé de ce texte", préférez "résume ce texte en trois points clés, en te concentrant sur les implications financières".
2. Utilisez des Délimiteurs : Pour aider le modèle à distinguer clairement les différentes parties de votre prompt (en particulier pour séparer les instructions du contexte ou des données), il est très efficace d'utiliser des délimiteurs. Les triples apostrophes ('''), les triples guillemets (""") ou les balises XML () sont des choix courants.
'''{insérer le texte à résumer ici}'''
Résume le texte ci-dessus en trois phrases.
3. Donnez au Modèle le Temps de "Penser" : Pour les tâches complexes qui nécessitent un raisonnement, forcer le modèle à donner une réponse immédiate peut conduire à des erreurs. Une technique efficace consiste à lui demander de détailler son raisonnement étape par étape avant de donner sa conclusion finale. C'est la base de la technique du Chain-of-Thought que nous verrons plus en détail dans le module suivant.
L'instruction "Réfléchissons étape par étape" (Let's think step by step) ajoutée à la fin d'un prompt s'est avérée remarquablement efficace pour améliorer les performances des modèles sur des problèmes de raisonnement. [2]
4. Fournissez des Exemples (Few-Shot Prompting) : Si la tâche est nouvelle ou complexe, montrer au modèle exactement ce que vous attendez à travers un ou plusieurs exemples (les "shots") est l'une des techniques les plus puissantes. Cela permet au modèle de comprendre le format, le style et le niveau de détail attendus.
Leçon 2.3 : Exercices Pratiques de Base
La meilleure façon d'apprendre est de pratiquer. Voici quelques exercices simples pour commencer à appliquer les principes vus ci-dessus. Nous vous encourageons à les essayer sur le LLM de votre choix.
Exercice 1 : Génération de Texte Simple
- Tâche : Écrire un court email pour inviter un collègue à déjeuner.
- Prompt simple : "Écris un email pour inviter Jean à déjeuner."
- Prompt amélioré : "Agis comme un collègue amical mais professionnel. Rédige un court email (moins de 100 mots) pour inviter mon collègue, Jean, à déjeuner la semaine prochaine. Propose-lui de choisir le jour et le lieu. Le ton doit être informel. Signe avec mon nom, Alex."
Exercice 2 : Questions-Réponses
- Tâche : Obtenir une explication simple sur la photosynthèse.
- Prompt simple : "Qu'est-ce que la photosynthèse ?"
- Prompt amélioré : "Explique le concept de la photosynthèse comme si tu t'adressais à un enfant de 10 ans. Utilise une analogie simple. Ta réponse ne doit pas dépasser 150 mots."
Exercice 3 : Résumé de Document
Tâche : Résumer un article de presse.
Prompt amélioré :
"Tu es un analyste chargé de faire une synthèse pour ton manager très occupé.
Résume l'article de presse ci-dessous en 3 points clés, sous forme de liste à puces.
Concentre-toi uniquement sur les informations les plus importantes et les chiffres clés.'''{coller l'article ici}'''"
En vous entraînant avec ces exercices, vous commencerez à développer une intuition sur la manière de formuler vos demandes pour obtenir les meilleurs résultats possibles. C'est cette intuition, combinée à une connaissance structurée des techniques, qui fait un bon ingénieur de prompts.
Références
[1] Salesforce. (s.d.). Qu’est-ce que le Prompt engineering : définition, applications et limites. Consulté le 24 septembre 2025, à l'adresse https://www.salesforce.com/fr/resources/definition/prompt-engineering/
[2] Kojima, T., et al. (2022). Large Language Models are Zero-Shot Reasoners. arXiv. https://arxiv.org/abs/2205.11916
Module 3 : Techniques de Prompting Avancées
Après avoir maîtrisé les fondamentaux, nous allons maintenant explorer des techniques plus sophistiquées. Ces méthodes permettent de débloquer le véritable potentiel des LLMs, en particulier pour des tâches complexes qui nécessitent du raisonnement, de la logique ou une grande précision. Ce module vous donnera les outils pour transformer des réponses moyennes en résultats exceptionnels.
Leçon 3.1 : Zero-Shot et Few-Shot Prompting
Ces deux techniques sont fondamentales et décrivent le nombre d'exemples que l'on fournit au modèle dans le prompt.
Zero-Shot Prompting : C'est la forme la plus simple de prompting. On demande au modèle d'effectuer une tâche sans lui fournir aucun exemple préalable. Cela repose entièrement sur les connaissances et les capacités acquises par le modèle lors de son entraînement. Les exercices du module 2 étaient principalement des exemples de zero-shot prompting.
Few-Shot Prompting : Cette technique consiste à inclure quelques exemples (les "shots") dans le prompt pour montrer au modèle le type de réponse attendu. C'est une forme d'"apprentissage en contexte" (in-context learning) où le modèle apprend de ces exemples pour la durée de la requête. C'est extrêmement puissant pour les tâches qui sont nouvelles pour le modèle ou qui nécessitent un format de sortie très spécifique.
Le Few-shot prompting peut être utilisé comme une technique pour permettre l'apprentissage en contexte où nous fournissons des démonstrations dans le prompt pour orienter le modèle vers de meilleures performances. Les démonstrations servent de conditionnement pour les exemples suivants où nous souhaitons que le modèle génère une réponse. [3]
Exemple de Few-Shot Prompting (Analyse de sentiment) :
Décide si le sentiment du tweet est Positif, Négatif ou Neutre.
Tweet: "Je suis aux anges, j'ai eu une promotion !"
Sentiment: Positif
Tweet: "Le trafic ce matin était absolument horrible."
Sentiment: Négatif
Tweet: "Je regarde le match de football."
Sentiment: Neutre
Tweet: "Wow, ce nouveau restaurant est incroyable, la nourriture est délicieuse !"
Sentiment:
En fournissant trois exemples clairs, le modèle n'a plus à deviner ce que l'on entend par "sentiment" et peut produire la réponse "Positif" avec une bien plus grande confiance.
Leçon 3.2 : Chain-of-Thought (CoT) Prompting
Le Chain-of-Thought (CoT) prompting est une avancée majeure qui a considérablement amélioré la capacité des LLMs à résoudre des problèmes nécessitant un raisonnement en plusieurs étapes (problèmes mathématiques, logique, bon sens, etc.).
L'idée centrale est simple : au lieu de demander directement la réponse finale, on demande au modèle de décomposer son raisonnement, d'expliciter les étapes qui le mènent à la conclusion. Cette décomposition force le modèle à suivre un processus logique, ce qui réduit les erreurs d'inattention et permet de vérifier la validité du raisonnement.
Introduit par Wei et al. (2022), le prompting par chaîne de pensée (CoT) permet des capacités de raisonnement complexes grâce à des étapes de raisonnement intermédiaires. Vous pouvez le combiner avec le few-shot prompting pour obtenir de meilleurs résultats sur des tâches plus complexes qui nécessitent un raisonnement avant de répondre. [4]
Exemple de CoT Prompting (Problème mathématique) :
Prompt Standard (erroné) :
- Q: Roger a 5 balles de tennis. Il achète 2 autres boîtes de balles de tennis. Chaque boîte contient 3 balles de tennis. Combien de balles de tennis a-t-il maintenant ?
- A: La réponse est 11. (Incorrect)
Prompt avec Chain-of-Thought (correct) :
- Q: Roger a 5 balles de tennis. Il achète 2 autres boîtes de balles de tennis. Chaque boîte contient 3 balles de tennis. Combien de balles de tennis a-t-il maintenant ?
- A: Roger a commencé avec 5 balles. 2 boîtes de 3 balles de tennis font 6 balles de tennis. 5 + 6 = 11. La réponse est 11. (Le raisonnement est faux, mais la technique est illustrée. La bonne réponse est 5 + (2*3) = 11. Le modèle a fait une erreur de calcul, mais a montré son raisonnement.)
Une variante encore plus simple et souvent très efficace est le Zero-Shot CoT, qui consiste simplement à ajouter la phrase "Réfléchissons étape par étape" à la fin de sa question. [2]
Leçon 3.3 : Autres Techniques Avancées
L'ingénierie de prompts est un domaine en constante évolution. Voici un aperçu d'autres techniques puissantes que vous pourrez explorer.
| Technique | Description | Cas d'usage typique |
|---|---|---|
| Self-Consistency | On génère plusieurs réponses avec une chaîne de pensée (en augmentant la "température" du modèle pour plus de diversité), puis on sélectionne la réponse la plus fréquente ou la plus cohérente. | Améliorer la fiabilité des réponses pour les tâches de raisonnement. |
| Generate Knowledge Prompting | Avant de répondre à la question, on demande au modèle de générer quelques faits ou connaissances sur le sujet. Cela "amorce" le modèle avec des informations pertinentes. | Questions sur des sujets peu connus ou nécessitant des connaissances spécifiques. |
| Prompt Chaining | On décompose une tâche complexe en une série de prompts plus simples, où la sortie d'un prompt devient l'entrée du suivant. | Automatisation de workflows complexes (ex: résumer un article, puis en extraire les entités clés, puis rédiger un tweet). |
| Tree of Thoughts (ToT) | Le modèle explore plusieurs chemins de raisonnement (branches de l'arbre) en parallèle, évalue leur pertinence et choisit la meilleure voie. | Résolution de problèmes très complexes où plusieurs stratégies sont possibles. |
| Retrieval-Augmented Generation (RAG) | On couple le LLM à une base de données externe (ex: une base de documents d'entreprise). Avant de répondre, le modèle recherche les informations les plus pertinentes dans cette base et les utilise pour construire sa réponse. | Création de chatbots spécialisés sur des connaissances propriétaires, réduction des "hallucinations". |
La maîtrise de ces techniques avancées vous permettra de passer du statut d'utilisateur occasionnel à celui de véritable architecte de l'interaction avec l'IA.
Références
[2] Kojima, T., et al. (2022). Large Language Models are Zero-Shot Reasoners. arXiv. https://arxiv.org/abs/2205.11916
[3] Prompt Engineering Guide. (s.d.). Few-Shot Prompting. Consulté le 24 septembre 2025, à l'adresse https://www.promptingguide.ai/techniques/fewshot
[4] Prompt Engineering Guide. (s.d.). Chain-of-Thought Prompting. Consulté le 24 septembre 2025, à l'adresse https://www.promptingguide.ai/techniques/cot
Module 4 : Outils et Plateformes de l'Ingénieur de Prompts
Un bon artisan doit connaître ses outils. Pour l'ingénieur de prompts, cela signifie maîtriser les interfaces, les plateformes et les APIs qui permettent d'interagir avec les modèles de langage. Ce module vous présente l'écosystème des outils que vous utiliserez au quotidien.
Leçon 4.1 : Panorama des Outils
L'outillage de l'ingénieur de prompts peut être classé en plusieurs catégories, chacune répondant à des besoins spécifiques.
1. Les Playgrounds et Interfaces de Chat :
Ce sont les points d'entrée les plus directs pour interagir avec les LLMs. Ils sont parfaits pour l'expérimentation rapide, le prototypage de prompts et l'apprentissage.
- Exemples : Le Playground d'OpenAI, les interfaces de chat comme ChatGPT, Google Gemini, Anthropic Claude.
- Usage : Tester rapidement des idées de prompts, ajuster les paramètres du modèle (température, top_p, etc.), et obtenir des retours instantanés.
2. Les Outils de Gestion et d'Orchestration de Prompts :
Quand les prompts deviennent plus complexes et s'intègrent dans des applications, des outils plus structurés sont nécessaires pour les gérer, les versionner et les enchaîner.
- Exemples : Microsoft Prompt Flow, LangChain, LlamaIndex.
- Usage : Créer des chaînes de prompts (Prompt Chaining), intégrer des sources de données externes (RAG), et construire des applications complètes basées sur les LLMs.
3. Les Plateformes de Pratique et d'Évaluation :
Ces plateformes sont conçues pour affûter vos compétences en vous proposant des défis et en vous permettant d'évaluer la performance de vos prompts.
- Exemples : Emio.io, plateformes de compétition comme Kaggle (pour des tâches liées aux LLMs).
- Usage : S'entraîner sur des cas concrets, comparer ses approches à celles des autres, et construire un portfolio de projets.
Leçon 4.2 : Utilisation des APIs
Pour intégrer la puissance des LLMs dans une application, un site web ou un workflow automatisé, il est indispensable de passer par une API (Application Programming Interface).
Une API permet à deux programmes informatiques de communiquer entre eux. Dans notre cas, votre script (par exemple en Python) enverra une requête à l'API du fournisseur de LLM (comme OpenAI), contenant votre prompt et les paramètres. L'API traitera la requête, la soumettra au modèle, et renverra la réponse générée, que votre script pourra alors utiliser.
Exemple d'appel API simple avec Python (pseudo-code) :
import openai
# Configuration de la clé API
openai.api_key = 'VOTRE_CLE_API'
# Appel au modèle
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-003",
prompt="Explique la gravité comme si tu parlais à un enfant de 5 ans.",
max_tokens=50
)
# Affichage de la réponse
print(response.choices[0].text.strip())
La maîtrise des APIs vous ouvre la porte à l'automatisation et à la création d'outils personnalisés, démultipliant votre efficacité en tant qu'ingénieur de prompts.
Leçon 4.3 : Plateformes de Pratique et de Formation Continue
L'ingénierie de prompts est un domaine qui évolue à une vitesse fulgurante. Une veille technologique et une formation continue sont donc absolument essentielles. Heureusement, de nombreuses ressources de haute qualité, souvent gratuites, sont disponibles.
| Ressource | Type | Description |
|---|---|---|
| Prompt Engineering Guide | Guide en ligne | Une ressource textuelle très complète, couvrant toutes les techniques de base et avancées. Idéal comme référence. |
| Learn Prompting | Cours en ligne | Un cours open-source et communautaire, très bien structuré pour un apprentissage progressif. |
| DeepLearning.AI | Cours en ligne (MOOC) | Propose des cours courts et spécialisés, souvent créés en partenariat avec les laboratoires d'IA eux-mêmes (ex: "ChatGPT Prompt Engineering for Developers"). |
| Communautés en ligne | Forums, Discord, Reddit | Des lieux d'échange pour poser des questions, partager des découvertes et se tenir au courant des dernières nouveautés (ex: le subreddit r/PromptEngineering). |
| Blogs et publications de recherche | Articles, papiers | Pour une veille de pointe, il est utile de suivre les blogs des grands laboratoires d'IA (OpenAI, Google AI, etc.) et de consulter les nouvelles publications sur des sites comme arXiv. |
En combinant l'utilisation pratique des outils, la programmation via les APIs et une formation continue rigoureuse, vous vous doterez de l'ensemble des compétences nécessaires pour exceller dans ce domaine.
Module 5 : Mises en Situation et Études de Cas
La théorie et les techniques ne sont utiles que si elles sont appliquées à des problèmes concrets. Ce module est entièrement consacré à la pratique. À travers trois projets guidés, vous allez mettre en application tout ce que vous avez appris pour construire des solutions fonctionnelles et résoudre des défis réels. Chaque projet est conçu pour être réalisé avec un LLM de votre choix.
Projet 1 : Création d'un Assistant de Rédaction Marketing
Objectif : Développer une série de prompts pour assister une équipe marketing dans la création de contenu pour le lancement d'un nouveau produit.
Contexte : Vous travaillez pour une startup qui lance "Zenith", une nouvelle application mobile de gestion de tâches basée sur l'IA, qui aide les utilisateurs à prioriser leur journée en fonction de leur niveau d'énergie. Votre mission est de créer des prompts pour générer différents types de contenu marketing.
Tâche 1 : Génération de Slogans
- Défi : Créer un prompt qui génère 5 slogans courts, percutants et mémorables pour l'application Zenith.
- Pistes pour le prompt :
- Définissez clairement le rôle : "Tu es un concepteur-rédacteur publicitaire de génie..."
- Donnez le contexte : Nom de l'application (Zenith), cible (professionnels occupés), proposition de valeur (priorisation intelligente des tâches).
- Spécifiez le format de sortie : "Liste de 5 slogans, chacun sur une nouvelle ligne."
Tâche 2 : Rédaction d'un Article de Blog
- Défi : Créer un prompt qui génère le plan détaillé d'un article de blog intitulé "5 raisons pour lesquelles votre to-do list ne fonctionne pas (et comment y remédier avec l'IA)".
- Pistes pour le prompt :
- Utilisez la technique du Chain-of-Thought : demandez au modèle de d'abord lister les problèmes courants des to-do lists, puis de réfléchir à comment Zenith résout chaque problème, et enfin de structurer le tout en un plan d'article.
- Demandez un format de sortie structuré (ex: H1, H2, points clés sous chaque section).
Tâche 3 : Création de Posts pour les Réseaux Sociaux
- Défi : Créer un prompt qui génère 3 posts pour Twitter et 2 pour LinkedIn, annonçant le lancement de l'application.
- Pistes pour le prompt :
- Utilisez le Few-Shot Prompting : donnez un exemple de bon tweet et de bon post LinkedIn pour guider le style.
- Spécifiez les contraintes de chaque plateforme (longueur pour Twitter, ton plus professionnel pour LinkedIn, inclusion de hashtags pertinents).
Projet 2 : Automatisation d'une Tâche de Service Client
Objectif : Concevoir un workflow de prompts pour trier et répondre aux emails entrants d'un service client.
Contexte : Vous êtes responsable de l'automatisation pour une entreprise de e-commerce qui vend du matériel électronique. Vous voulez utiliser un LLM pour pré-traiter les emails des clients.
Tâche 1 : Classification des Emails
- Défi : Créer un prompt qui classe un email entrant dans l'une des catégories suivantes : [Question sur un produit], [Problème de livraison], [Demande de remboursement], [Autre].
- Pistes pour le prompt :
- Fournissez des exemples clairs pour chaque catégorie (Few-Shot).
- Demandez au modèle de ne répondre qu'avec le nom de la catégorie, pour une intégration facile dans un script.
Tâche 2 : Extraction d'Informations
- Défi : Pour les emails classés comme [Problème de livraison], créer un prompt qui extrait le numéro de commande et le nom du client.
- Pistes pour le prompt :
- Demandez une sortie au format JSON pour une manipulation aisée des données :
{"nom_client": "...", "numero_commande": "..."}. - Précisez que si une information est manquante, la valeur doit être "null".
- Demandez une sortie au format JSON pour une manipulation aisée des données :
Tâche 3 : Génération d'une Réponse Type
- Défi : Créer un prompt qui rédige un email de réponse pour un [Problème de livraison], en utilisant les informations extraites.
- Pistes pour le prompt :
- Utilisez des variables dans votre prompt : "Rédige un email pour {nom_client} concernant sa commande {numero_commande}..."
- Donnez au modèle un rôle précis : "Tu es un agent du service client, ton ton doit être empathique et rassurant."
- Intégrez une chaîne de prompts : la sortie des deux premiers prompts sert d'entrée pour celui-ci.
Projet 3 : Analyse de Données non Structurées
Objectif : Utiliser un LLM pour analyser un ensemble d'avis clients et en extraire des informations exploitables.
Contexte : Vous êtes chef de produit pour un logiciel de montage vidéo. Vous avez recueilli 500 avis d'utilisateurs depuis une plateforme en ligne et vous voulez les analyser rapidement.
Tâche 1 : Analyse de Sentiment Granulaire
- Défi : Créer un prompt qui analyse un avis et identifie le sentiment (positif, négatif, neutre) pour des aspects spécifiques du logiciel : [Interface], [Performances], [Fonctionnalités], [Prix].
- Pistes pour le prompt :
- Demandez une sortie structurée (tableau Markdown ou JSON).
- Utilisez le Chain-of-Thought : "Analyse chaque phrase de l'avis. Pour chaque phrase, identifie si elle parle de l'interface, des performances, des fonctionnalités ou du prix. Puis, détermine le sentiment associé."
Tâche 2 : Synthèse des Problèmes et Suggestions
- Défi : Créer un prompt qui parcourt un ensemble d'avis négatifs et synthétise les 5 problèmes les plus fréquemment mentionnés et les 5 suggestions d'amélioration les plus courantes.
- Pistes pour le prompt :
- La tâche peut nécessiter de traiter les avis par lots si le contexte est limité.
- Demandez au modèle de regrouper les thèmes similaires (ex: "lenteur à l'export" et "le rendu est long" doivent être regroupés).
Tâche 3 : Génération d'un Rapport de Synthèse
- Défi : Créer un prompt final qui prend les résultats des tâches précédentes pour générer un rapport d'une page pour la direction.
- Pistes pour le prompt :
- Structurez le prompt final avec toutes les informations collectées : sentiments généraux, principaux points forts, 5 problèmes majeurs, 5 suggestions clés.
- Demandez un format de rapport professionnel : titre, résumé exécutif, sections détaillées et conclusion.
Module 6 : Devenir Ingénieur de Prompts : Carrière et Perspectives
Félicitations, vous êtes arrivé au dernier module de ce cours. Vous avez maintenant une solide compréhension des principes, des techniques et des outils de l'ingénierie de prompts. Cette dernière partie est consacrée à la transformation de ces compétences en une carrière réussie et à la manière de naviguer dans ce domaine en constante évolution.
Leçon 6.1 : Construire son Portfolio
Dans un domaine aussi nouveau et pratique que l'ingénierie de prompts, un portfolio solide vaut souvent plus qu'un diplôme. C'est la preuve tangible de vos compétences et de votre capacité à obtenir des résultats concrets avec les LLMs. Les projets que vous avez réalisés dans le module 5 sont une excellente base de départ.
Que mettre dans son portfolio ?
- Des projets variés : Montrez que vous pouvez appliquer vos compétences à différents domaines (marketing, service client, analyse de données, etc.).
- La démonstration du processus : Ne montrez pas seulement le prompt final. Expliquez le problème, votre démarche, les différentes itérations de prompts que vous avez testées, et pourquoi votre solution finale est efficace. C'est votre processus de pensée qui a de la valeur.
- Des résultats quantifiables : Si possible, mesurez l'impact de vos prompts. Par exemple : "Ce prompt a permis de réduire le temps de traitement des emails de 30%" ou "a amélioré le taux de clics de 15%".
- Des projets personnels : Créez un outil ou une application qui résout un de vos propres problèmes en utilisant un LLM. Cela démontre votre initiative et votre créativité.
Où héberger son portfolio ?
- Un simple blog ou un site personnel est un excellent point de départ.
- Les plateformes comme GitHub sont idéales pour partager le code et les prompts de manière structurée.
- Des plateformes comme Medium ou LinkedIn sont également de bons endroits pour publier des études de cas détaillées.
Leçon 6.2 : Opportunités Professionnelles
Le métier d'ingénieur de prompts est en pleine explosion. Initialement concentré dans les entreprises de la tech, il se diffuse maintenant dans tous les secteurs.
Les secteurs qui recrutent :
- Technologie : Les entreprises développant des produits basés sur l'IA (SaaS, applications mobiles, etc.).
- Marketing et Publicité : Pour la génération de contenu, la personnalisation des campagnes.
- E-commerce et Service Client : Pour l'automatisation, les chatbots, l'analyse des retours clients.
- Finance et Droit : Pour l'analyse de documents, la recherche d'informations, la génération de rapports.
- Santé : Pour l'aide au diagnostic, la synthèse de dossiers médicaux.
Préparer les entretiens :
- Soyez prêt à démontrer vos compétences en direct : Attendez-vous à des tests pratiques où l'on vous demandera de résoudre un problème en créant un prompt.
- Parlez de vos projets : Votre portfolio sera votre meilleur allié. Soyez capable d'expliquer chaque projet en détail.
- Montrez votre curiosité : Discutez des derniers modèles, des dernières techniques, des articles que vous avez lus. Montrez que vous êtes passionné et que vous faites une veille active.
Leçon 6.3 : L'Avenir de l'Ingénierie de Prompts
L'ingénierie de prompts est un domaine jeune et son avenir est en cours d'écriture. Plusieurs tendances se dessinent :
- Automatisation : Des techniques comme Auto-CoT ou le Meta Prompting visent à automatiser une partie du travail de l'ingénieur de prompts. Le rôle pourrait évoluer de "rédacteur de prompts" à "superviseur de systèmes de prompts".
- Spécialisation : On verra probablement émerger des ingénieurs de prompts spécialisés par domaine (santé, finance) ou par type de modèle (modèles d'image, de code).
- Intégration dans d'autres métiers : L'ingénierie de prompts ne sera peut-être pas toujours un métier à part entière, mais une compétence essentielle pour de nombreux professionnels (développeurs, marketeurs, analystes, etc.).
L'une des certitudes est que la capacité à communiquer efficacement avec les machines intelligentes sera une compétence de plus en plus précieuse. En maîtrisant l'ingénierie de prompts, vous ne faites pas qu'apprendre un nouveau métier, vous vous préparez à l'avenir du travail.
La clé du succès à long terme sera votre capacité à apprendre, à vous adapter et à rester curieux. Continuez à expérimenter, à construire et à partager vos connaissances.
Conclusion Générale
Nous voici au terme de ce parcours complet sur l'ingénierie de prompts. En partant des définitions de base, nous avons exploré les techniques fondamentales et avancées, découvert les outils de l'écosystème, mis en pratique nos connaissances à travers des projets concrets, et enfin, nous nous sommes projetés dans les perspectives de carrière de ce domaine passionnant.
Vous détenez désormais une carte et une boussole pour naviguer dans le monde fascinant des grands modèles de langage. Le voyage ne fait que commencer. La prochaine étape vous appartient : pratiquer, expérimenter, échouer, apprendre et, finalement, innover. Le futur de l'interaction homme-machine est en train de s'écrire, et vous avez maintenant toutes les clés en main pour en être l'un des architectes.
Références Complètes
[1] Salesforce. (s.d.). Qu’est-ce que le Prompt engineering : définition, applications et limites. Consulté le 24 septembre 2025, à l'adresse https://www.salesforce.com/fr/resources/definition/prompt-engineering/
[2] Kojima, T., et al. (2022). Large Language Models are Zero-Shot Reasoners. arXiv. https://arxiv.org/abs/2205.11916
[3] Prompt Engineering Guide. (s.d.). Few-Shot Prompting. Consulté le 24 septembre 2025, à l'adresse https://www.promptingguide.ai/techniques/fewshot
[4] Prompt Engineering Guide. (s.d.). Chain-of-Thought Prompting. Consulté le 24 septembre 2025, à l'adresse https://www.promptingguide.ai/techniques/cot
