Introduction
Le prompt engineering est l'art et la science de formuler des instructions efficaces pour les grands modèles de langage (LLM). La qualité du résultat dépend directement de la qualité de l'entrée.
Techniques fondamentales
1. Instructions de rôle claires
Définissez le rôle que le modèle doit assumer :
Vous êtes un délégué à la protection des données expérimenté avec 10 ans
d'expérience en conseil RGPD pour les entreprises de taille moyenne.
2. Instructions structurées
Décomposez les tâches complexes en étapes claires :
Analysez le contrat suivant en trois étapes :
1. Identifiez toutes les clauses pertinentes pour la protection des données
2. Évaluez la conformité avec l'art. 28 RGPD
3. Formulez des suggestions d'amélioration concrètes
3. Prompting Few-Shot
Fournissez des exemples du résultat souhaité :
Créez une évaluation des risques dans le format suivant :
Exemple :
Risque : Perte de données par transmission non chiffrée
Gravité : Élevée
Probabilité : Moyenne
Mesure : Implémenter TLS 1.3 pour tous les appels API
Règle d'or
Plus votre prompt est spécifique et structuré, meilleur et plus cohérent sera le résultat. Évitez les instructions vagues comme « Faites quelque chose de bien ».
Techniques avancées
Chain-of-Thought (CoT)
Demandez au modèle de révéler son processus de réflexion :
Réfléchissez étape par étape et expliquez votre raisonnement
avant d'arriver à une conclusion.
Prompts basés sur les contraintes
Définissez des limites et des formats clairs :
- Longueur maximale : « Répondez en 3 phrases maximum »
- Format : « Répondez sous forme d'objet JSON »
- Langue : « Répondez exclusivement en français »
- Tonalité : « Utilisez un langage formel et professionnel »
Modèles de prompts
Créez des modèles réutilisables pour les tâches fréquentes :
| Modèle | Domaine d'application |
|---|---|
| Vérification de conformité | Évaluation par rapport aux exigences réglementaires |
| Résumé | Condensation de documents longs |
| Traduction | Traduction spécialisée avec contexte |
| Revue de code | Examen de sécurité et de qualité |
Anti-patterns
Évitez ces erreurs courantes :
- Trop vague : « Aidez-moi avec mon projet » → Mieux : Décrivez le problème concret
- Trop long : Les prompts trop longs perdent le contexte → Mieux : Priorisez l'essentiel
- Contradictoire : « Soyez créatif, mais suivez exactement les spécifications » → Mieux : Fixez des priorités claires
- Sans contexte : Contexte manquant → Mieux : Fournissez le contexte pertinent
Protection des données dans les prompts
Ne soumettez jamais de données à caractère personnel, de secrets commerciaux ou d'informations confidentielles dans des prompts vers des services d'IA externes sans avoir préalablement vérifié la licéité au regard de la protection des données.
Résumé
Un bon prompt engineering est :
- Spécifique plutôt que vague
- Structuré plutôt que chaotique
- Riche en contexte plutôt que sans contexte
- Itératif – tester et améliorer
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