Bonnes pratiques du prompt engineering : 10 conseils

Le prompt engineering consiste à rédiger des instructions efficaces pour obtenir les résultats les plus précis, les plus utiles et les plus pertinents des modèles d’IA. Les modèles d’IA devenant essentiels à un plus grand nombre de flux de travail, savoir comment les utiliser efficacement devient un avantage qui change la donne.

Nous avons créé ce guide de prompt engineering pour vous aider à rédiger de meilleures requêtes, à structurer vos invites et à guider l’IA vers les résultats souhaités. Vous apprendrez à donner des instructions claires, à utiliser le formatage stratégique des invites à votre avantage, à fournir des exemples et à répéter vos demandes.

De l’attribution de personas à la définition de formats de sortie, chaque conseil d’ingénierie d’invite que nous présentons améliorera votre interaction avec les modèles de langage. En outre, nous explorerons les meilleures pratiques en matière de sécurité lors de l’utilisation de l’IA, nous présenterons les meilleurs outils et bibliothèques du prompt engineering et nous discuterons de la manière d’appliquer ces méthodes dans le développement de l’IA dans le monde réel.

Que vous soyez un débutant ou un ingénieur en herbe, ce guide vous permettra d’obtenir des informations pratiques et des exemples concrets pour vous aider à tirer le meilleur parti de l’IA.

1. Placer les instructions au début du prompt

Le fait de donner des instructions permet aux modèles d’IA de comprendre votre intention avant de traiter le contexte ou les données. Cela donne une orientation claire à la réponse.

Ainsi, lorsque vous faites du prompt engineering, veillez à placer la tâche que vous souhaitez accomplir en premier. Vous pouvez ensuite donner des détails ou un contexte.

❌ Mauvais exemple :

Hey, GPT. Voici un courriel que j'ai écrit hier soir. Pouvez-vous le réviser ?

✅ Bon exemple :

Modifiez l'e-mail suivant pour qu'il ait l'air plus professionnel.

2. Utiliser des délimiteurs

Une structure d’invite propre s’appuie souvent sur des délimiteurs pour séparer les instructions du contenu. Que vous utilisiez des guillemets, des triples crochets, des hashtags ou des balises XML, l’objectif est le même : réduire l’ambiguïté.

Les délimiteurs aident le modèle à comprendre où s’arrêtent vos instructions et où commencent les données référencées, ce qui rend vos instructions plus efficaces et moins susceptibles d’être mal interprétées.

❌ Mauvais exemple :

Modifiez l'e-mail suivant pour qu'il ait l'air plus professionnel, mais ne changez rien d'autre : Je voulais savoir si vous aviez eu l'occasion d'examiner le document que j'ai envoyé la semaine dernière. Faites-moi savoir ce que vous en pensez.

✅ Bon exemple :

Modifiez l'e-mail suivant pour qu'il ait l'air plus professionnel, mais ne changez rien d'autre.

<email>Je voulais savoir si vous aviez eu l'occasion d'examiner le document que j'ai envoyé la semaine dernière. Faites-moi savoir ce que vous en pensez.</email>

3. Être très précis

Pensez à tout modèle d’IA comme à une personne qui en est à son premier jour de travail. L’IA et les grands modèles de langage (LLM) en particulier ne savent pas ce qu’ils doivent faire, à moins que vous ne spécifiiez la tâche lors de l’invite.

Expliquez précisément ce que vous attendez de l’IA et définissez le format, le ton ou toute autre contrainte. Plus votre demande est concrète, meilleur sera le résultat.

❌ Mauvais exemple :

Rédigez un article de blog sur le prompt engineering.

✅ Bon exemple :

Rédigez un article de blog de 500 mots sur des conseils du prompt engineering. Le public étant composé de débutants, utilisez un ton amical et donnez des exemples concrets pour faciliter la compréhension.

4. Donner une persona au modèle

Vous pouvez améliorer vos prompts en attribuant simplement un rôle ou un personnage au modèle d’IA. Cela permet d’adapter le style et la profondeur de la réponse, et de faire en sorte que les résultats soient plus en phase avec un point de vue ou un niveau d’expertise spécifique.

❌ Mauvais exemple :

Expliquez la blockchain.

✅ Bon exemple :

<role>Vous êtes un éducateur technique spécialisé dans l'explication de sujets complexes dans un langage simple et compréhensible. Votre public est composé d'adultes sans formation technique, d'enseignants, de chefs d'entreprise et de lecteurs ordinaires curieux des nouvelles technologies.</role>

<task>Rédigez un article de blog de 500 mots expliquant ce qu'est la blockchain, comment elle fonctionne à un niveau élémentaire et pourquoi elle est importante. Évitez les termes jargonneux.

Utilisez un ton amical et engageant avec des analogies du monde réel pour que l'explication soit facile à suivre et intéressante.</task>

5. Fournir des exemples pertinents

L’inclusion d’exemples dans le format de l’invite donne au modèle d’IA un point de référence à imiter. En d’autres termes, l’inclusion d’un exemple permet d’orienter à la fois le ton et la structure de la réponse, ce qui est particulièrement utile pour les tâches créatives ou complexes.

❌ Mauvais exemple :

Rédigez une description de produit pour une nouvelle montre intelligente.

✅ Bon exemple :

<instruction>Créez une description de produit pour une nouvelle smartwatch avec les spécifications suivantes : suivi de la condition physique (pas, fréquence cardiaque, surveillance du sommeil), navigation GPS, notifications du smartphone, contrôle de la musique, paiements sans contact et surveillance de la santé (ECG, SPO2).

Utilisez l'exemple suivant comme guide de style.</instruction>

<example>Restez en forme et connecté avec notre tracker de fitness élégant qui surveille votre fréquence cardiaque, suit vos pas et se synchronise de manière transparente avec vos appareils.</example>

6. Demander au modèle d’expliquer son raisonnement

Le fait de demander une explication étape par étape encourage le modèle d’IA à raisonner sur un problème plutôt qu’à tirer des conclusions hâtives. Cette structure d’invite est particulièrement utile pour les tâches d’analyse, de logique ou de prise de décision.

❌ Mauvais exemple :

Quel est le meilleur canal de commercialisation pour une petite boulangerie ?

✅ Bon exemple :

Aidez-moi à choisir le meilleur canal de commercialisation pour la petite boulangerie que je viens de créer. Tout d'abord, dressez la liste de vos meilleurs choix et expliquez pourquoi ils sont bons, puis divisez-les en balises XML <meilleurs-choix> et <moins-recommandés>. Ensuite, donnez votre réponse finale.

7. Préciser le format de sortie souhaité

Le fait d’indiquer au modèle comment structurer sa réponse garantit la cohérence et la facilité d’utilisation. Que vous ayez besoin d’une liste, d’un tableau, d’un extrait de code ou de sections avec des en-têtes, indiquez-le clairement lorsque vous êtes invité à le faire.

❌ Mauvais exemple :

Listez des conseils de référencement pour débutants.

✅ Bon exemple :

Énoncez cinq conseils de référencement faciles à suivre pour les débutants, sous forme de puces. Pour chaque conseil, incluez une brève explication afin d'aider les lecteurs à comprendre pourquoi il est important.

8. Fournir des données pertinentes à l’IA

Si le modèle doit faire référence à des faits, des chiffres ou des textes spécifiques, incluez ces données directement dans l’invite. Ne présumez pas qu’il a accès à des informations actuelles ou personnelles ; fournissez-lui plutôt ce dont il a besoin pour travailler.

❌ Mauvais exemple :

Résumez nos performances commerciales pour le premier trimestre.

✅ Bon exemple :

Résumez les données suivantes sur les ventes du premier trimestre en trois points :

"Chiffre d'affaires du premier trimestre : 120 000 dollars, en hausse de 15 % par rapport à l'année précédente. Produit phare : SmartLamp. Croissance de la clientèle : +8%."

9. Demander des preuves

L’IA peut parfois avoir des hallucinations et faire des affirmations fausses ou non étayées. La bonne nouvelle, c’est qu’il existe des stratégies pour réduire ce phénomène.

Vous pouvez demander à l’IA de dire “Je ne sais pas” lorsqu’elle n’est pas sûre. Vous pouvez également l’inviter à expliquer son raisonnement avant de donner une réponse définitive. Cela favorise des réponses plus précises et fondées sur des données probantes.

❌ Mauvais exemple :

Qui est l'homme le plus riche du monde ?

✅ Bon exemple :

Qui est actuellement la personne la plus riche du monde ? Indiquer la valeur nette la plus récente et la source (Forbes, Bloomberg, etc.).

Si des données actualisées ne sont pas disponibles, dites "je ne sais pas".

10. Itérer les prompts

Il n’existe pas d’invites parfaites qui puissent garantir un résultat idéal de l’IA dès le premier essai. Par conséquent, traitez le prompting comme une conversation – commencez simplement, examinez les résultats et affinez votre prompt en fonction de ce qui manque ou de ce qui n’est pas clair. Cette approche itérative permet d’obtenir de meilleurs résultats.

Si les réponses ne sont toujours pas à la hauteur, envisagez de mettre en œuvre des techniques de prompt tuning.

Comment garantir la sécurité dans le prompt engineering ?

Lorsque nous utilisons l’IA pour simplifier nos tâches, nous devons souvent alimenter le modèle d’IA avec nos données propriétaires. En l’absence de mesures de protection appropriées, ces données peuvent être exposées, utilisées à mauvais escient ou faire l’objet d’une fuite, en particulier lorsque l’on travaille avec des modèles tiers ou des systèmes basés sur l’informatique en nuage.

Mais ne vous inquiétez pas : il existe des moyens de protéger vos données lorsque vous utilisez l’IA. Voici quelques bonnes pratiques en matière de sécurité du prompt engineering que vous pouvez suivre :

• Utiliser le masquage des données. Masquez les valeurs de vos données réelles en les remplaçant par des données fictives mais structurellement similaires. Par exemple, remplacer un numéro de carte de crédit par 1234 5678 9101 2345 ou par XXXX XXXX XXXX XXXX permet de conserver le format intact tout en protégeant les informations sensibles.
• Pseudonymiser les données. Supprimer ou remplacer les identifiants personnels par des caractères génériques. Par exemple, écrivez le nom d’un client comme Jane Doe en tant qu’utilisateur A pour réduire le risque d’exposition des données.
• Généraliser les données. Les catégories plus larges réduisent l’identifiabilité. Au lieu d’indiquer des âges exacts (comme 18, 19, 20), vous pouvez les regrouper par 18-20. Il est donc plus difficile de retracer les données jusqu’à un individu tout en préservant la valeur analytique.
• Échange de données. Le fait de changer les valeurs d’un enregistrement à l’autre peut masquer les tendances. Par exemple, l’échange des codes postaux des clients entre les lignes permet de conserver l’intégrité statistique tout en masquant les identités individuelles, ce qui est utile pour former des modèles qui n’ont pas besoin de correspondre exactement aux données.
• Utiliser des données synthétiques. Les données synthétiques sont générées par des algorithmes afin d’imiter les ensembles de données réels sans exposer les informations de l’utilisateur. Par exemple, l’IA peut créer des dossiers médicaux réalistes pour l’entraînement des modèles, en garantissant la confidentialité tout en préservant la qualité des données.
• Auditer et enregistrer les interactions avec l’IA. Suivez la façon dont l’IA est utilisée au sein de votre organisation pour détecter les abus et garantir la conformité avec les politiques internes.
• Mettre en place un accès basé sur les rôles. Certains outils d’IA peuvent être utilisés en collaboration au sein d’une équipe afin d’accroître la productivité. En limitant l’accès et les interactions en fonction des rôles des utilisateurs, on réduit les risques d’exposition et on maintient le contrôle sur les données sensibles.

De nombreux outils sont disponibles pour vous aider à tester et à optimiser les prompts pour les MFR. Ils se répartissent principalement en deux catégories : les outils du prompt engineering à usage général et les bibliothèques basées sur le code. Examinons de plus près les deux.

Meilleurs outils de prompt engineering

Les outils de prompt engineering sont généralement des plateformes sans code ou à faible code qui permettent aux utilisateurs d’expérimenter avec les prompts. Ils sont idéaux pour les non-développeurs ou pour le prototypage rapide.

Voici quelques-uns des meilleurs outils du prompt engineering que vous pouvez essayer :

• PromptPerfect. Un outil qui optimise automatiquement la qualité des messages pour vous aider à obtenir des résultats cohérents et de haute qualité de la part de LLM. Il peut affiner les prompts pour les modèles de texte et d’image grâce à des fonctions telles que la comparaison des prompts et l’ingénierie inverse des prompts.
• Promptist. Un assistant doté d’une intelligence artificielle, développé par Microsoft, qui aide à créer de meilleures invites pour les modèles de génération d’images tels que Stable Diffusion. Il fournit des modèles de messages et un éditeur visuel convivial pour simplifier la création et l’amélioration des messages.
• OpenAI Playground. Un outil web interactif d’OpenAI qui permet aux utilisateurs d’expérimenter les modèles linguistiques d’OpenAI en temps réel. Il permet de tester, d’ajuster et d’affiner les messages directement avec un retour d’information immédiat.
• FlowGPT. Exemple d’un outil de prompt engineering qui est également une plateforme communautaire pour le partage, la découverte et l’élaboration d’invites d’IA. Il dispose d’une interface visuelle pour l’interaction avec l’IA et encourage la collaboration open-source.

Bibliothèques de prompt engineering

Les bibliothèques de prompt engineering sont des frameworks basés sur le code qui donnent aux développeurs un contrôle programmatique sur la conception et l’interaction de l’invite. Ils sont particulièrement utiles dans les environnements professionnels ou de recherche, où ils permettent de rationaliser le développement, de prendre en charge des architectures avancées et de rendre l’intégration de l’IA plus facile à maintenir.

Un cas d’utilisation courant pour les bibliothèques est l’intégration des LLM dans les applications logicielles. En utilisant leur bibliothèque préférée, les développeurs peuvent gérer les invites de manière dynamique, automatiser les flux de travail et maintenir la cohérence entre les différentes tâches.

La plupart des bibliothèques proposent également des modèles ou des fonctions réutilisables pour des tâches telles que le résumé, la classification ou la traduction. Cela permet non seulement d’accélérer le développement, mais aussi de réduire le risque d’erreurs, en particulier dans les projets à grande échelle où l’efficacité et la normalisation sont importantes.

Deux exemples de bibliothèques de prompt engineering sont LangChain, qui permet aux développeurs d’enchaîner les invites, les outils et les sources de données dans un flux de travail structuré, et PromptTools, qui permet de tester par lots, de comparer côte à côte et d’évaluer les performances des invites à travers différents modèles et mesures.

Comment appliquer les conseils de prompt engineering dans la vie réelle ?

En bref, voici comment vous pouvez appliquer le prompt engineering dans votre utilisation quotidienne :

✅ Commencer par des instructions claires. Les modèles d’IA ne sont pas humains, il n’y a donc pas lieu de craindre de paraître trop direct. Allez droit au but, énoncez clairement la tâche à accomplir et évitez d’ajouter des éléments superflus.

✅ Utiliser la structure et les exemples. Si vous souhaitez obtenir une réponse dans un format particulier, tel qu’un tableau, une liste ou un extrait de code, indiquez-le dans l’invite. Si possible, montrez un échantillon concret.

✅ Itérer au fur et à mesure. N’essayez pas d’obtenir le résultat parfait en une seule fois. Commencez à petite échelle, examinez les résultats obtenus, puis ajustez votre intervention pour obtenir de meilleurs résultats.

✅ Protéger les données sensibles. Si vous utilisez des informations réelles (comme des documents de travail), appliquez le masquage des données ou la pseudonymisation pour éviter d’exposer des détails personnels ou confidentiels.

Vous pouvez utiliser ces prompts pour simplifier un grand nombre de vos tâches avec n’importe quel modèle d’IA, de la rédaction et de la planification au codage et à la conception. En outre, comme de plus en plus d’entreprises adoptent l’IA pour rationaliser les flux de travail, la capacité à améliorer les prompts devient une compétence précieuse sur le marché du travail. Grâce à des prompts efficaces, des tâches qui prenaient autrefois des heures peuvent désormais être accomplies en quelques minutes.

En outre, grâce à l’IA, n’importe qui peut créer une application web ou un site web, ce qui est un atout essentiel pour établir une forte présence en ligne. En mettant en œuvre les conseils de prompting présentés dans cet article, vous pouvez guider l’IA pour qu’elle génère un code fonctionnel ou un contenu adapté à vos besoins.

Hostinger Horizons est un outil d’IA convivial pour les débutants qui permet à chacun de créer une application web sans écrire une seule ligne de code. Pour démarrer avec Hostinger Horizons, il suffit d’itérer vos invites pour créer l’application Web parfaitement fonctionnelle que vous souhaitez. Il fonctionne dans un environnement sandbox en temps réel, ce qui vous permet de prévisualiser les modifications instantanément avant de les publier.

Vous pouvez également télécharger des images telles que des logos ou des photos de produits directement dans l’éditeur afin de personnaliser le design. Il suffit de glisser-déposer ou d’utiliser le bouton de téléchargement, et l’IA utilisera ces éléments visuels pour mieux correspondre au style de votre marque.

La mise en œuvre de conseils de prompting est tout aussi efficace pour les utilisateurs plus avancés, et pas seulement pour les débutants. Si vous êtes développeur, essayez d’exploiter des outils de codage IA, tels que GitHub Copilot, Tabnine ou Claude, pour générer, remanier ou déboguer du code de manière efficace.

En outre, grâce à de nombreuses autres plateformes alimentées par l’IA, vous pouvez rationaliser des flux de développement complexes, automatiser des tâches répétitives et même prototyper des applications entières avec une rapidité et une précision accrues.

Comment devenir un bon prompt engineer ?

Alors que l’IA devient un élément central du travail créatif et que l’essor du vibe coding facilite la création de produits numériques sans compétences en codage, la rédaction de prompts efficaces devient une compétence clé, non seulement pour améliorer les résultats de l’IA, mais aussi pour travailler plus rapidement au quotidien.

Un bon prompt engineer commence toujours par donner des instructions claires, en définissant la tâche, le format, le ton ou l’objectif. L’envoi de demandes vagues telles que “Rédigez un article de blog” entraînera une réponse générique basée sur les hypothèses du modèle d’IA.

N’oubliez pas que les LLM ne vous donneront la réponse que vous souhaitez que si vous fournissez le contexte de la tâche. Plus vous donnez de détails dans votre invite, meilleur sera le résultat.

Évitez les erreurs courantes telles que le mélange d’instructions et de contenu, l’envoi de demandes trop générales ou le non-respect des directives de mise en forme. Au lieu de cela, appliquez les conseils de ce guide pour améliorer la précision, la rapidité et la qualité.

En fin de compte, la meilleure façon de devenir un bon prompt engineer est la pratique. Testez différentes approches, affinez vos prompts et répétez souvent. Si vous avez des questions ou des conseils supplémentaires du prompt engineering, n’hésitez pas à les partager dans les commentaires ci-dessous.

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