Comment Devenir Ingénieur de Prompts

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 : 1. 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. 2. 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	Google	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

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