Le Prompt engineering ou l’art de parler à l’IA

Qu’est-ce que le Prompt Engineering ?

Le prompt engineering est une discipline émergente dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) qui consiste à concevoir, structurer et optimiser des instructions (ou « prompts ») pour obtenir des réponses précises et pertinentes de la part de modèles d’IA, comme ChatGPT, Manus, Grok, Perplexity AI ou LLaMA. En d’autres termes, il s’agit d’apprendre à « parler » aux IA de manière claire et efficace pour maximiser la qualité des résultats.

Pourquoi le Prompt Engineering est-il important ?

Les modèles d’IA générative, bien qu’impressionnants, ne sont pas parfaits. Leur performance dépend largement de la qualité des instructions qu’ils reçoivent. Un prompt mal formulé peut entraîner des réponses vagues, incorrectes ou hors sujet. À l’inverse, un prompt bien conçu peut transformer une IA en un outil puissant pour générer du contenu, résoudre des problèmes complexes ou automatiser des tâches.

 

Dans le monde de l’entreprise, les différents services en ligne d’IA générative sont de plus en plus utilisés par les services marketing, les services informatiques, les services administratifs, etc. Ces outils sont devenus incontournables en ce milieu d’année 2025, ils permettent d’automatiser, de résumer, traduire, parfois interpréter ou extrapoler, et se rendent, de facto, indispensables en tant qu’assistants. Le gain de productivité réalisé permet d’optimiser les plannings. Voilà pourquoi, chez Solutions Professionnelles, nous tenions à partager avec vous nos différents retours d’expérience sur ce sujet qui peut impacter positivement votre politique managériale tout en aidant à bien gérer ses collaborateurs !

 

Le prompt engineering joue un rôle sur les effets suivants :

• Amélioration de la précision des réponses de l’IA.
• Réduction des biais dans les résultats.
• Adaptation des réponses à des contextes spécifiques (par exemple, ton formel ou conversationnel).
• Optimisation des performances pour des cas d’usage variés : rédaction, programmation, analyse de données, etc.

Cette pratique est essentielle pour les professionnels du marketing, les développeurs, les chercheurs et toute personne souhaitant exploiter pleinement le potentiel des modèles de langage. Apparue fin 2022 avec les premiers modèles génératifs comme ChatGPT, voici les principes fondamentaux, les techniques avancées et les bonnes pratiques du prompt engineering.

Principes de base du Prompt Engineering

Pour créer des prompts efficaces, il faut suivre une démarche logique :

1. Clarté : Utilisez un langage simple et précis. Évitez les ambiguïtés.
2. Contexte : Fournissez des informations de fond pour orienter l’IA (par exemple, « Tu es un expert en marketing digital »).
3. Structure : Organisez votre prompt avec des instructions claires, comme des listes ou des étapes.
4. Exemples : Incluez des exemples pour guider l’IA vers le type de réponse attendu.
5. Itération : Testez et ajustez vos prompts pour affiner les résultats.

Pour approfondir ces concepts et découvrir des techniques avancées, consultez le site promptengineering.fr, une ressource incontournable pour maîtriser l’art de la rédaction de prompts.

Exemples de prompts à améliorer

Voici quelques exemples volontairement simplifiés et tronqués pour illustrer comment formuler rapidement des prompts adaptés à différents cas d’usage. Ces prompts correspondent à ce que les utilisateurs demandent dans une majorité de cas. On voit donc bien qu’ils ne comprennent que le strict minimum :

• persona,
• objectif à atteindre,
• consignes éventuelles à respecter

1. Rédaction de contenu

Prompt :

« Tu es un rédacteur web spécialisé en SEO. Rédige un article de 300 mots sur les tendances du marketing digital en 2025, avec un ton professionnel et des mots-clés comme ‘marketing automation’, ‘IA’ et ‘expérience client’. »

Résultat attendu : Un article structuré, optimisé pour le SEO, intégrant les mots-clés de manière naturelle.

2. Programmation

Prompt :

« Tu es un développeur Python expérimenté. Écris une fonction qui calcule la moyenne d’une liste de nombres, avec des commentaires expliquant chaque étape. »

Résultat attendu : Un code clair, fonctionnel et bien documenté.

3. Analyse de données

Prompt :

« Tu es un analyste de données. À partir de cette liste de ventes mensuelles [1000, 1200, 900, 1500], calcule la moyenne, identifie les tendances et propose une recommandation pour augmenter les ventes. »

Résultat attendu : Une analyse détaillée avec des insights exploitables.

Comme précisé, ces prompts sont des instructions minimum. Il faut les enrichir avec un contexte complet pour espérer obtenir des résultats satisfaisants. Pour ce faire, il est nécessaire de connaître et comprendre à l’avance l’environnement dans lequel le prompt doit être interprété. Une recherche préalable est très souvent salutaire.

Bonnes pratiques pour optimiser vos prompts

Pour aller plus loin, voici quelques astuces issues de la recherche et de l’expérience pratique :

• Utilisez des contraintes : Par exemple, « Limite ta réponse à 200 mots » ou « Évite les termes techniques ».
• Adoptez un ton spécifique : Demandez à l’IA d’imiter un style (par exemple, « Écris comme un journaliste du Monde »).
• Testez plusieurs formulations : Une légère modification peut faire une grande différence.
• Anticipez les erreurs : Ajoutez des instructions comme « Vérifie tes calculs » , « Cite tes sources » ou encore “le code généré doit passer le validateur W3C”.

Le futur du prompt engineering

Avec l’évolution rapide des modèles d’IA, le prompt engineering devient une compétence stratégique. Les entreprises investissent dans la formation de « prompt engineers » pour automatiser des processus, améliorer l’expérience client et innover dans divers secteurs. En parallèle, des outils et plateformes émergent pour simplifier la création de prompts, rendant cette discipline plus accessible.