2.1 | Ingénierie de prompt : 6 stratégies pour de meilleurs résultats
Ce que vous savez déjà
- Les modèles d’IA réagissent aux entrées textuelles (prompts)
- La qualité du prompt influence directement la qualité de la réponse
- Les bases de la formulation de prompts
- Utilisation simple de l’IA avec les assistants fournis
Ce que vous apprendrez dans ce module
- Six stratégies professionnelles pour un prompting plus efficace
- Comment formuler clairement l’objectif, le format et le contexte
- Le nouveau paradigme du prompting pour les modèles d’IA modernes
- Les limites du prompting et comment les surmonter
- Application pratique dans votre quotidien professionnel
1. Pourquoi ce module est important
Un modèle d’IA n’est pas un télépathe. De bons prompts sont la clé pour obtenir des résultats exploitables. Et les règles du jeu ont changé. Les modèles GPT-4 et compagnie pensent aujourd’hui en cas d’utilisation – et non plus seulement en mots.
En tant que Navigateur, vous avez accès à des fonctionnalités d’IA avancées et à des LLM. Pour les utiliser efficacement, vous avez besoin de techniques de prompting avancées qui vont au-delà des simples instructions. Ces six stratégies vous aideront à obtenir de meilleurs résultats et à utiliser l’IA de manière plus ciblée.
2. Les 6 stratégies de prompting pour les professionnels
Les modèles d’IA ont besoin d’informations claires pour générer des réponses pertinentes. Formulez clairement :
- Que voulez-vous vraiment accomplir ?
- Quel est le public cible ?
- Dans quel format avez-vous besoin du résultat ?
Pas optimal : « Écris quelque chose sur le leadership. »
Mieux : « Rédige un post LinkedIn sur 3 erreurs de leadership dans les PME. Public cible : dirigeants. Ton : motivant. »
Donnez un rôle à l’IA – cela change la perspective, le ton et la profondeur de la réponse. En définissant un rôle clair, vous créez un contexte dans lequel l’IA peut répondre de manière plus spécialisée.
« Vous êtes un coach en changement expérimenté. Que conseillez-vous à une entreprise en pleine restructuration ? »
Montrez à l’IA à quoi ressemble un bon résultat. Avec cette approche, vous donnez à l’IA un exemple du format ou du style souhaité. Vos propres textes fonctionnent souvent mieux que des exemples externes.
« Voici un texte que j’apprécie : [insérer un exemple de texte]. Rédigez un texte similaire sur la sécurité psychologique au sein de l’équipe. »
Demandez à l’IA de penser par étapes – c’est particulièrement précieux pour les tâches plus complexes. Cette approche aide l’IA à répondre de manière plus logique et structurée.
« Procédons de manière structurée. Quelles seraient les trois premières étapes pour une nouvelle stratégie de ressources humaines ? »
Utilisez une structure claire : Markdown, sous-titres, listes à puces. Une bonne structuration du prompt mène à une réponse tout aussi bien structurée.
Indiquez comment le résultat doit sonner ou quel effet il doit produire. Plus vos exigences de qualité sont claires, mieux l’IA pourra les mettre en œuvre.
« Utilisez un langage actif. Pas de jargon professionnel. Objectif : encourager. »
3. Extra : Le nouveau paradigme du prompting
Avec les nouveaux modèles GPT, un prompt court ne suffit plus, car GPT pense désormais en cas d’utilisation. Ce changement de perspective modifie fondamentalement la manière dont nous devons communiquer avec les modèles d’IA modernes.
Auparavant :
Prompt court + Rôle = Réponse
Aujourd’hui (GPT-4+) :
Format + Objectif + Avertissement + Contexte = meilleur résultat
« J’ai besoin d’une checklist (Format) pour préparer les nouveaux chefs d’équipe aux outils basés sur l’IA (Objectif). Elle doit éviter le jargon technique (AVERTISSEMENT), car le public cible n’est pas technophile. Je l’utiliserai dans le processus d’intégration (CONTEXTE). »
4. Pratique : Tester des variantes de prompts
Exercice : Optimisation de prompt
Choisissez un sujet réel de votre quotidien. Essayez trois des six stratégies avec le même objectif. Notez :
- Quelle stratégie a donné le meilleur résultat ?
- Qu’est-ce qui a changé avec le contexte ou le rôle ?
- Quel style vous convient le mieux ?
5. Conseil xpand
Notre conseil pour la pratique :
Construisez votre propre bibliothèque de prompts. Documentez les prompts qui fonctionnent avec l’objectif, le format et un exemple de résultat. Vous deviendrez ainsi plus rapide, plus clair et plus créatif.
6. Connaître les limites du prompting
Quand le prompting atteint ses limites :
- Pour des connaissances spécialisées très pointues apparues après avril 2023
- Pour le traitement de données complexes nécessitant une analyse approfondie
- Pour des sujets qui exigent des considérations éthiques et un jugement humain
- Pour l’interprétation d’informations non textuelles (comme les graphiques, les diagrammes)
Ce qui aide alors :
- Décomposer les tâches en parties plus petites et plus faciles à gérer
- Intégrer des sources externes ou des connaissances d’experts si nécessaire
- Utiliser des outils spécialisés pour les analyses de données intensives
- Toujours vérifier et valider les résultats de manière critique
Conseil : Utilisez l’assistant d’optimisation de prompts sur la plateforme xpandAI. Il vous aide à affiner les prompts difficiles et à attirer votre attention sur les pièges courants. Ainsi, vous obtiendrez de meilleurs résultats même dans des situations complexes.
Ce qu’il faut retenir
- Le prompting est un savoir-faire – avec ces six stratégies, vous tirerez bien plus de l’IA
- Les modèles d’IA modernes pensent en cas d’utilisation – adaptez vos prompts en conséquence
- Un contexte clair, un objectif défini et un format spécifiques améliorent considérablement vos résultats
- Testez différentes approches et construisez votre propre bibliothèque de prompts
- Connaissez les limites du prompting et sachez quand vous avez besoin d’approches alternatives