Un guide pratique du prompt engineering

Nous sommes tous passés par là. Vous posez une question à un chatbot d'IA, en espérant une réponse brillante, et vous obtenez quelque chose de si générique que c'est pratiquement inutile. C'est frustrant, n'est-ce pas ? L'écart entre une réponse fantastique et un échec total se résume souvent à une chose : la qualité de votre prompt.

C'est là tout l'enjeu du prompt engineering (ingénierie de requête). C'est l'art de concevoir des instructions claires et efficaces pour guider un modèle d'IA vers exactement ce que vous voulez. Il ne s'agit pas de trouver des mots magiques secrets ; il s'agit d'apprendre à communiquer clairement avec l'IA.

Ce guide vous expliquera ce qu'est le prompt engineering, pourquoi c'est si important, et les techniques de base que vous pouvez commencer à utiliser dès aujourd'hui. Et bien qu'apprendre à rédiger d'excellents prompts soit une compétence précieuse, il est également utile de savoir que certains outils sont conçus pour faire le plus gros du travail à votre place. Par exemple, le eesel AI blog writer peut transformer un simple mot-clé en un article complet, prêt à être publié, en s'occupant de tout le prompting avancé en coulisses.

Qu'est-ce que le prompt engineering ?

Alors, qu'est-ce que le prompt engineering ? Pour faire simple, c'est le processus de conception et de raffinement des instructions (prompts) pour obtenir un résultat spécifique et de haute qualité de la part d'un modèle d'IA générative. C'est bien plus que de simplement poser une question. C'est une discipline qui mélange des instructions précises, un contexte pertinent et une part de direction créative pour orienter l'IA.

Imaginez que vous êtes le metteur en scène d'un acteur (l'IA). Vous ne vous contenteriez pas de lui donner un script avant de partir. Vous lui donneriez des motivations, des antécédents sur le personnage et le ton que vous recherchez pour obtenir une performance convaincante. Un prompt engineer fait la même chose pour une IA. Vous fournissez le contexte et les garde-fous dont elle a besoin pour donner le meilleur d'elle-même.

Le but ultime est de rendre les réponses de l'IA plus précises, pertinentes et cohérentes. Cela transforme un outil polyvalent en un spécialiste fiable pour n'importe quelle tâche que vous avez en tête, qu'il s'agisse d'écrire du code, de résumer un rapport ou de créer du contenu marketing. À mesure que les grands modèles de langage (LLM) sont devenus plus puissants, le besoin d'un bon prompt engineering a explosé en parallèle.

Pourquoi le prompt engineering est-il si important ?

C'est assez simple : la qualité de ce que vous obtenez d'une IA est directement liée à la qualité de ce que vous y injectez. De meilleurs prompts mènent à des résultats meilleurs et plus utiles. Ce n'est pas seulement une compétence accessoire ; cela devient essentiel pour quiconque souhaite tirer une réelle valeur des outils d'IA.

Voici les principaux avantages à devenir bon en prompt engineering :

• Plus de contrôle et de prévisibilité : L'IA peut parfois ressembler à une machine à sous. Vous tirez le levier et espérez le meilleur. Des prompts bien conçus changent cela. Ils réduisent le caractère aléatoire des réponses de l'IA, alignant le résultat sur vos objectifs spécifiques, votre ton et votre format. Vous obtenez ce que vous voulez, pas ce que l'IA pense que vous voulez.
• Précision et pertinence accrues : En donnant à l'IA suffisamment de contexte, vous la guidez vers les bonnes informations. C'est la clé pour éviter les « hallucinations », un terme élégant pour désigner le moment où une IA invente des choses avec assurance et présente des informations fausses comme des faits. De bons prompts maintiennent l'IA ancrée dans la réalité.
• Meilleure efficacité : Pensez au temps que vous avez perdu à ajuster un prompt vague encore et encore. Obtenir la bonne réponse dès le premier ou le deuxième essai est un gain de temps considérable. Des prompts clairs et efficaces réduisent les allers-retours, vous permettant de terminer votre travail plus rapidement.

Le principal défi, bien sûr, est que le raffinement manuel des prompts peut être fastidieux. Cela demande beaucoup d'essais et d'erreurs et une bonne compréhension de la façon dont un modèle particulier « pense ». Mais apprendre quelques techniques fondamentales peut vous donner une longueur d'avance considérable.

Ne vous méprenez pas, être capable de concevoir un bon prompt est une compétence importante. Si je devais deviner, je dirais que cela représente environ 25 % de l'obtention de bons résultats à partir d'un grand modèle de langage.

Reddit

Explication des techniques de base du prompt engineering

Prêt à améliorer votre jeu de prompting ? Voici votre boîte à outils de base. Nous passerons des fondamentaux à des méthodes plus avancées qui peuvent considérablement améliorer vos résultats.

Prompt engineering zero-shot vs few-shot

C'est l'une des premières distinctions que vous rencontrerez.

Le zero-shot prompting est ce que la plupart d'entre nous font naturellement. Vous demandez à l'IA de faire quelque chose sans lui donner d'exemples de ce à quoi ressemble une bonne réponse. Vous vous fiez aux connaissances préexistantes du modèle pour qu'il comprenne. Par exemple : « Classe cet avis client comme positif, négatif ou neutre : 'Le produit est arrivé à temps, mais il était plus petit que ce à quoi je m'attendais.' » C'est simple et direct, mais cela peut parfois manquer la nuance que vous recherchez.

Le few-shot prompting, en revanche, c'est comme donner à l'IA un petit guide d'étude avant l'examen. Vous fournissez quelques exemples (ou « shots ») pour lui montrer le modèle ou le style exact que vous voulez qu'elle suive. C'est incroyablement efficace lorsque vous avez besoin d'un format spécifique. Avant de lui donner votre nouvel avis client, vous pourriez d'abord lui montrer quelques exemples :

• Avis : « J'adore ça ! Fonctionne parfaitement. » -> Sentiment : Positif
• Avis : « Il s'est cassé après une seule utilisation. » -> Sentiment : Négatif
• Avis : « L'expédition a été rapide. » -> Sentiment : Neutre

En voyant ces exemples, l'IA obtient une image beaucoup plus claire de ce que vous demandez, ce qui conduit à une classification plus précise de votre nouvel avis.

Prompt engineering par chaîne de pensée (Chain-of-thought - CoT)

Celui-ci semble compliqué, mais l'idée est brillante dans sa simplicité. Le prompting par chaîne de pensée (CoT) encourage le modèle à décomposer un problème complexe en une série d'étapes plus petites et logiques avant de donner la réponse finale. Cela demande essentiellement à l'IA de « montrer son raisonnement ».

Pourquoi cela fonctionne-t-il si bien ? Parce que cela imite la façon dont les humains raisonnent face à des problèmes difficiles. Nous ne sautons pas simplement à la réponse ; nous y réfléchissons étape par étape. Forcer l'IA à faire de même améliore considérablement sa précision sur les tâches qui impliquent de la logique, des mathématiques ou tout type de raisonnement en plusieurs étapes.

Le plus incroyable est la facilité avec laquelle on peut déclencher cela. L'astuce classique du CoT zero-shot consiste simplement à ajouter la phrase « Réfléchissons étape par étape » à la fin de votre prompt. Cet ajout simple peut faire la différence entre une réponse juste et fausse pour des questions complexes.

Génération augmentée par récupération (RAG) pour le prompt engineering

La génération augmentée par récupération (Retrieval-augmented generation - RAG) est une technique puissante, particulièrement pour les entreprises. En résumé, le RAG connecte une IA à une base de connaissances externe et à jour qui ne faisait pas partie de ses données d'entraînement initiales. Considérez cela comme le fait de donner à l'IA un examen à livre ouvert au lieu de la forcer à se fier uniquement à sa mémoire.

Voici comment cela fonctionne : lorsque vous posez une question, le système récupère d'abord les informations pertinentes à partir d'une source de données spécifique (comme les documents privés de votre entreprise ou votre centre d'aide). Ensuite, il augmente votre prompt original en ajoutant ces informations fraîches comme contexte. Enfin, le LLM utilise ce nouveau contexte riche pour générer une réponse hautement pertinente et précise.

C'est une avancée majeure pour les entreprises car cela signifie que l'IA peut fournir des réponses basées sur des informations actuelles et propriétaires. C'est la technologie qui alimente des outils comme le chat interne IA d'eesel AI, qui peut apprendre des pages privées Confluence ou Notion d'une entreprise pour répondre aux questions des employés de manière précise et sécurisée. Le RAG garantit que l'IA n'est pas seulement intelligente ; elle est intelligente concernant votre entreprise.

Meilleures pratiques pour le prompt engineering

Connaître les techniques avancées est une excellente chose, mais le succès au quotidien dépend souvent de la maîtrise des fondamentaux. Voici quelques conseils pratiques que vous pouvez utiliser immédiatement pour rédiger de meilleurs prompts.

Définir un persona, un public et un objectif clairs

Ne laissez pas l'IA deviner ce que vous voulez. Soyez explicite sur le rôle qu'elle doit jouer, à qui elle s'adresse et ce que vous attendez d'elle.

• Persona : Dites à l'IA qui elle doit être. Par exemple : « Vous êtes un concepteur-rédacteur senior avec 10 ans d'expérience dans le SaaS B2B. » Cela définit le ton et le niveau d'expertise.
• Public : Précisez à qui s'adresse la réponse. Par exemple : « ...vous écrivez un e-mail à un PDG non technique. » Cela indique à l'IA d'éviter le jargon et d'être directe.
• Objectif : Énoncez clairement l'action ou le résultat souhaité, généralement avec un verbe fort. Par exemple : « Générez trois objets d'e-mail pour annoncer une nouvelle fonctionnalité. »

Fournir un contexte et des contraintes spécifiques

L'IA ne sait que ce que vous lui dites. Ne supposez pas qu'elle comprenne le contexte implicite. Donnez-lui toutes les informations de fond dont elle a besoin pour bien faire son travail.

• Contexte : Si vous lui demandez d'écrire sur un produit, donnez-lui le nom du produit, ses caractéristiques clés et son public cible. Plus il y a de détails, mieux c'est.
• Contraintes : Fixez des limites claires. Indiquez-lui le nombre maximum de mots (« Gardez le résumé sous les 200 mots »), le format souhaité (« Formatez la sortie sous forme de tableau Markdown ») et le ton (« Utilisez un ton décontracté et encourageant »).

Utiliser le formatage pour structurer votre prompt

Un mur de texte géant est difficile à lire pour les humains, et c'est aussi difficile à analyser pour une IA. Utilisez un formatage simple pour créer une structure claire dans votre prompt. Le Markdown (comme les titres et les listes) ou même de simples étiquettes peuvent faire une énorme différence.

Par exemple, vous pourriez structurer votre prompt ainsi : « INSTRUCTIONS : Résumez l'article suivant. » « CONTEXTE : L'article porte sur l'avenir du travail à distance. » « ARTICLE : [collez le texte de l'article ici] » « FORMAT DE SORTIE : Une liste à puces des trois principaux points à retenir. »

Cela aide le modèle à comprendre les différentes parties de votre demande et ce qu'il doit faire de chaque information.

Itérer et affiner vos prompts

Votre premier prompt n'est presque jamais le meilleur. Le prompt engineering est un processus itératif. Considérez cela comme une conversation. Si la première réponse n'est pas tout à fait correcte, n'abandonnez pas. Ajustez votre prompt, ajoutez plus de contexte ou essayez une formulation différente. Expérimentez différentes techniques pour voir ce qui fonctionne le mieux pour votre tâche spécifique. Chaque itération vous rapprochera du résultat parfait. <quote text="Il y a beaucoup de conseils à retenir dans ces deux guides, j'ai donc essayé de leur appliquer la règle du 80/20 et j'ai trouvé 5 questions que je me pose habituellement lorsque je prépare un prompt :

1. Avez-vous spécifié un persona que le modèle doit imiter ?
2. Avez-vous fourni une action claire et sans ambiguïté que le modèle doit entreprendre ?
3. Avez-vous listé toutes les exigences (requirements) pour le résultat ?
4. Avez-vous clairement expliqué la situation dans laquelle vous vous trouvez et ce que vous essayez d'accomplir avec cette tâche ?
5. Dans la mesure du possible, avez-vous fourni trois exemples de ce que vous recherchez ?

Les initiales de chacun des mots en gras forment PARSE, ce qui est un acronyme facile à retenir quand on en a besoin." sourceIcon="https://www.iconpacks.net/icons/2/free-reddit-logo-icon-2436-thumb.png" sourceName="Reddit" sourceLink="https://www.reddit.com/r/PromptEngineering/comments/1byj8pd/comment/kz7j6kv/">

Comment le eesel AI blog writer automatise le prompt engineering

Apprendre toutes ces techniques manuelles est puissant, mais c'est aussi beaucoup de travail, surtout pour des tâches complexes comme la création de contenu optimisé pour le SEO à grande échelle. C'est là que des outils spécialisés interviennent pour gérer le plus gros du travail à votre place.

Le eesel AI blog writer en est un exemple clé. Il intègre un prompt engineering avancé directement dans son cœur, de sorte que vous n'avez pas besoin de devenir un magicien du prompt pour obtenir des résultats de haute qualité. Au lieu de passer des heures à concevoir et à affiner des prompts complexes en plusieurs parties, il vous suffit de saisir un mot-clé et l'URL de votre site web. C'est tout.

En coulisses, le eesel AI blog writer exécute une série de prompts automatisés et sophistiqués pour générer un article complet. Voici à quoi cela ressemble :

• Recherche contextuelle : Il agit comme un système RAG spécialisé conçu pour la création de contenu. Il recherche automatiquement votre sujet en temps réel pour extraire des informations approfondies et nuancées, afin que vous obteniez un article bien documenté, et non un simple remplissage d'IA superficiel.
• Génération automatique d'actifs : Il demande aux modèles d'image d'IA de créer des visuels et des infographies pertinents pour votre article et structure automatiquement les données complexes dans des tableaux propres et faciles à lire.
• Preuve sociale authentique : Il recherche de vraies citations sur des fils Reddit et intègre des vidéos YouTube pertinentes directement dans l'article. Cela ajoute une couche d'expérience humaine et une crédibilité qu'il est presque impossible d'atteindre avec le seul prompting manuel.

  

Les résultats parlent d'eux-mêmes. En utilisant cet outil, notre propre blog eesel AI est passé de 700 à 750 000 impressions quotidiennes en seulement trois mois.

L'essai est entièrement gratuit, et les plans payants commencent à seulement 99 $ pour 50 articles de blog. Il est conçu pour vous donner la puissance d'un prompt engineering expert sans la courbe d'apprentissage.

L'avenir du prompt engineering

Le domaine du prompt engineering évolue rapidement. À mesure que les modèles d'IA deviennent plus intelligents et intuitifs, le besoin de prompts hyper-spécifiques aux « mots magiques » pourrait s'estomper. Les modèles deviendront meilleurs pour comprendre notre langage naturel et notre intention sans avoir besoin d'autant d'accompagnement.

Nous assistons déjà à un changement vers ce qu'on appelle l'Answer Engine Optimization (AEO). Il s'agit moins de tromper un algorithme que de structurer votre contenu avec des réponses claires et directes que les aperçus d'IA (comme dans Google Search) et les outils conversationnels peuvent facilement trouver et mettre en avant. Il s'agit de faire de votre contenu la source la plus utile et la plus autoritaire sur un sujet.

Ainsi, bien que les techniques spécifiques que nous utilisons aujourd'hui puissent changer, la compétence de base ne changera pas. Être capable de communiquer clairement, de fournir un bon contexte et de définir un objectif clair sera toujours la clé pour tirer le meilleur parti de l'IA, quel que soit son niveau d'avancement.

Pour ceux qui préfèrent une démonstration visuelle, il existe d'excellentes ressources qui approfondissent ces concepts. La vidéo ci-dessous propose un guide complet du prompt engineering, couvrant tout, des bases aux stratégies plus avancées.

Un guide complet du prompt engineering, couvrant tout, des bases aux stratégies plus avancées.

Le prompt engineering est la clé pour débloquer des résultats cohérents et de haute qualité de la part de l'IA générative. C'est la différence entre lutter avec un outil et avoir un véritable partenaire créatif.

Comprendre les techniques fondamentales comme le zero-shot, le few-shot, le CoT et le RAG vous donne le contrôle nécessaire pour aborder presque n'importe quelle tâche de prompting manuel. Mais comme nous l'avons vu, pour un travail répétitif à haute valeur ajoutée comme la création d'un contenu SEO incroyable, des outils spécialisés émergent pour automatiser toute cette complexité pour vous. Ces plateformes intègrent l'expertise nécessaire, vous permettant de vous concentrer sur la stratégie plutôt que sur la syntaxe.

Arrêtez de vous battre avec les prompts et commencez à publier. Générez votre premier article de blog avec le eesel AI blog writer et voyez la différence par vous-même.