Qu'est-ce que l'ingénierie des prompts ?

Question

Accepted Answer

**L'ingénierie des prompts** est la pratique de rédiger des **prompts** (instructions/entrées) efficaces pour obtenir de bons résultats des modèles d'IA, en particulier les LLMs. Puisque les LLMs répondent à des prompts en langage naturel, la façon dont vous formulez un prompt affecte significativement la qualité de la sortie.

## Qu'est-ce que l'ingénierie des prompts

```text
PROMPT ENGINEERING → designing the input (PROMPT) you give an LLM to get the desired output:
  → LLMs respond to instructions in natural language → the prompt shapes the response
  → better prompts → better, more relevant, accurate results
  → no coding needed → you communicate with the model through well-crafted text
→ a key skill for effectively using LLMs
```

## Techniques de base

```text
✓ BE CLEAR and SPECIFIC → state exactly what you want (vague prompts → vague results)
✓ Give CONTEXT → background info the model needs to respond well
✓ Specify FORMAT → ask for the output format you want (list, JSON, steps, length)
✓ Provide EXAMPLES (few-shot) → show examples of the desired input/output → guides the model
✓ Assign a ROLE → 'You are an expert...' → frames the response
✓ Break down COMPLEX tasks → step by step; 'think step by step' (chain of thought)
✓ ITERATE → refine the prompt based on results
```

## Pourquoi c'est important

```text
→ the SAME model gives very different results based on the prompt → prompting is the
  main lever for output quality
→ effective prompting → get accurate, relevant, well-formatted, useful responses
→ increasingly valuable as LLMs are used everywhere (a practical, in-demand skill)
```

## Pourquoi c'est important

Comprendre l'ingénierie des prompts est une connaissance précieuse et de plus en plus pertinente car **formuler des prompts est le principal moyen d'obtenir de bons résultats des LLMs**, qui sont utilisés partout, donc c'est une compétence pratique et très demandée.

L'ingénierie des prompts — rédiger des prompts efficaces pour obtenir de bons résultats des LLMs — est importante car les LLMs répondent à des prompts en langage naturel, et **la façon dont vous formulez un prompt affecte significativement la qualité de la sortie**.

Comprendre ce qu'est l'ingénierie des prompts (concevoir l'entrée que vous donnez à un LLM pour obtenir la sortie souhaitée, avec des prompts meilleurs donnant de meilleurs résultats, ne nécessitant aucun codage) clarifie cette compétence clé pour utiliser les LLMs efficacement.

Comprendre les **techniques de base** — être clair et spécifique (les prompts vagues donnent des résultats vagues), donner du contexte, spécifier le format souhaité, fournir des exemples (few-shot prompting), assigner un rôle, décomposer les tâches complexes (chain-of-thought, réfléchir étape par étape), et itérer — fournit la boîte à outils pratique pour formuler des prompts efficaces.

Comprendre **pourquoi c'est important** — que le même modèle donne des résultats très différents en fonction du prompt (donc formuler des prompts est le principal levier pour la qualité de la sortie), que formuler des prompts efficaces produit des réponses précises, pertinentes et bien formatées, et que c'est de plus en plus précieux à mesure que les LLMs sont utilisés partout — clarifie l'importance et la valeur pratique de l'ingénierie des prompts.

À mesure que les LLMs s'intègrent dans d'innombrables outils et workflows, la capacité à les formuler efficacement est une compétence pratique de plus en plus précieuse et très demandée (pour les développeurs et beaucoup d'autres).

Puisque formuler des prompts est le principal moyen d'obtenir de bons résultats des LLMs (le même modèle donnant des résultats très différents en fonction du prompt), que les LLMs sont utilisés massivement, et que formuler des prompts efficaces (clarté, contexte, format, exemples, rôles, étape par étape) est une compétence pratique, comprendre l'ingénierie des prompts est une connaissance précieuse et de plus en plus pertinente — une compétence pratique clé pour utiliser efficacement les LLMs (le principal levier pour la qualité de la sortie), de plus en plus demandée à mesure que les LLMs deviennent omniprésents, et une connaissance pratique importante pour quiconque travaille avec l'IA moderne.