Prompt Engineering : l’homme murmure désormais à l’oreille des IA

À l’ère des modèles de langage génératifs, les mots ne sont plus de simples vecteurs d’expression : ils deviennent des instruments de pilotage. Une nouvelle discipline émerge à la croisée des sciences du langage, de l’intelligence artificielle et de l’ingénierie logicielle : le Prompt Engineering (également appelée ingénierie du prompt ou ingénierie des invites). Encore peu connue du grand public, cette pratique joue pourtant déjà un rôle central dans la manière dont nous interagissons avec les IA génératives.

Formuler un prompt — cette instruction textuelle qui façonne la réponse d’un modèle comme ChatGPT — ne relève pas d’un simple exercice de style. C’est un véritable art, subtil et itératif, qui consiste à orienter le raisonnement  pour obtenir des résultats pertinents, nuancés et ciblés. Car nous ne dialoguons plus avec des machines figées dans des règles : nous dialoguons avec des systèmes apprenants, sensibles aux moindres inflexions de nos formulations.

Qu’est-ce que le prompt engineering ?

Prenons un exemple : si vous demandez à une IA « Écris un poème sur l’amour à la manière de Shakespeare », elle s’appuiera sur son corpus préentraîné pour composer un texte. Mais en affinant votre requête — par exemple, « Utilise des rimes croisées et un vocabulaire élisabéthain » — vous améliorez la pertinence des résultats.

Une discipline née avec les LLM

L’ingénierie de prompt s’est développée en parallèle de l’essor des grands modèles de langage (ou large language models – LLM) tels que GPT-4, Claude ou Gemini. À mesure que ces IA gagnaient en puissance et en polyvalence, la nécessité de concevoir des requêtes précises et bien structurées est devenue incontournable.

Dans ce contexte, un nouveau métier est apparu : le prompt engineer. Véritable artisan du langage, il conçoit des instructions sur mesure pour orienter précisément les réponses du modèle, en fonction des besoins spécifiques des utilisateurs ou des objectifs métiers.

Principes clés du prompt engineering

Voici quelques grands principes qui structurent une approche efficace de l’ingénierie du prompt et conditionne la génération de texte, d’images ou de données analytiques :

• Clarté : une demande floue génère une réponse floue. Le traitement du langage naturel exige des formulations précises et des objectifs bien définis.
• Contexte : plus l’IA comprend le cadre de votre demande, mieux elle peut répondre
• Spécificité : indiquer exactement le format, le ton ou le type de résultat attendu
• Structure : un prompt bien structuré (avec des étapes, des exemples, ou des listes) produit des résultats plus fiables
• Itération : le test, l’évaluation, la reformulation permettent d’améliorer les performances en temps réel

Bénéfices clés du prompt engineering

1 – Amélioration de la qualité des réponses

Un prompt bien conçu permet d’obtenir des réponses plus précises, pertinentes et directement exploitables. Cela devient un atout stratégique dans des domaines comme la création de contenu, la recherche documentaire, la programmation, le support client ou encore la prise de décision assistée. En outre, le prompt engineering offre une personnalisation avancée des réponses, ajustant le ton, le style et la complexité du contenu généré pour mieux répondre aux besoins spécifiques de chaque utilisateur.

2 – Impacts économiques concrets

Le marché du prompt engineering connaît une croissance rapide. Selon un rapport de Grand View Research, il était estimé à 222,1 millions USD en 2023, avec une prévision de croissance annuelle de 32,8 % jusqu’en 2030. Cette dynamique témoigne de l’importance croissante de cette compétence dans les organisations. De plus, elle ouvre la voie à de nombreuses opportunités professionnelles : nouveaux métiers, fiches de poste spécialisées, formations, bootcamps,..

Dans un environnement où les performances des IA génératives dépendent de la qualité des consignes qu’on leur donne, le prompt engineering devient un levier stratégique. Cette compétence transversale s’applique à un large éventail de secteurs : ressources humaines, gestion de projets, cybersécurité, marketing, finance, juridique, enseignement, et santé.

3 – Optimisation du temps et de l’efficacité

Un prompt bien formulé permet de gagner un temps précieux en éliminant les essais-erreurs. Cela permet une production plus rapide de réponses adaptées et pertinentes, réduisant ainsi le cycle de travail et améliorant l’efficacité opérationnelle.

4 – Compréhension et gestion des IA génératives

Le prompt engineering développe une meilleure compréhension des modèles de langage, permettant d’exploiter au mieux les capacités des IA. Cette maîtrise favorise une utilisation plus éthique et responsable des intelligences artificielles, en réduisant les biais et en renforçant la sécurité des résultats produits.

5 – Amélioration de la collaboration humain-IA

En affinant l’interaction entre l’humain et la machine, le prompt engineering devient un catalyseur pour l’adoption de l’IA dans les processus métiers. Il facilite une collaboration fluide et intuitive avec les IA, maximisant leur intégration et leur efficacité dans des environnements professionnels diversifiés.

Quelles sont les meilleures techniques de prompt engineering ?

Zero-shot prompting

C’est la méthode la plus simple et directe : une consigne suivie d’une réponse. Par exemple, demander : “Expliquez la photosynthèse.” L’IA s’appuie alors uniquement sur sa base de connaissances, sans contexte préalable. Cette approche est efficace pour des tâches simples, mais elle montre rapidement ses limites face à des demandes plus complexes, où d’autres techniques sont nécessaires.

Few-shot prompting

Ici, l’IA reçoit quelques exemples pour orienter sa réponse. Par exemple, en demandant un poème sur la nature après avoir fourni deux poèmes comme références, vous affinez le style attendu. Cela permet à l’IA de s’imprégner de la forme, du ton et de la structure souhaités. Cette méthode est particulièrement utile pour des tâches où un modèle de réponse spécifique est nécessaire.

Chain of thought prompting

Cette technique, qui se distingue par son approche de raisonnement, consiste à demander à l’IA de détailler son processus de pensée. Par exemple : “Résolvez 2 + 2 en expliquant chaque étape.” Elle a montré, selon Forbes une augmentation de 50 % de la précision pour des tâches complexes. En quelque sorte, elle invite l’IA à “penser à haute voix”, ce qui permet d’aboutir à des réponses plus approfondies et justifiées, particulièrement pour des problèmes de logique ou de raisonnement complexe.

Jeu de rôle

Dans cette méthode, vous demandez à l’IA de se mettre dans la peau d’un expert ou d’un personnage. Par exemple : “Tu es enseignant en sciences, explique la gravité à un enfant de 10 ans.” Cette approche permet de moduler le ton, le vocabulaire et l’angle de réponse, facilitant ainsi la communication avec des publics variés.

Ajustement des prompts (Prompt Tuning)

Cette technique repose sur un affinement progressif : vous testez une première formulation, l’ajustez en fonction des résultats, puis relancez. C’est un processus itératif qui permet de raffiner les requêtes pour obtenir des résultats de plus en plus précis. C’est comparable au travail d’un réalisateur qui affine une scène pour en capter l’essence.

Accord des instructions (Instruction Tuning)

Ici, vous allez encore plus loin, en entraînant le modèle sur des consignes spécifiques. Cette méthode plus technique, qui nécessite un accès aux paramètres internes du modèle, permet de personnaliser le comportement de l’IA de manière plus poussée que l’ajustement des prompts. Elle est particulièrement adaptée aux utilisateurs expérimentés qui cherchent à tirer parti de toutes les capacités du modèle.

Comment rédiger un prompt efficace ?

Pour rédiger un prompt efficace, il est essentiel de structurer la demande en fonction du type de tâche à accomplir, afin de guider l’intelligence artificielle vers le résultat souhaité. Voici quelques exemples concrets dans différents domaines :

Création de contenu

Lorsqu’il s’agit de rédiger des posts LinkedIn ou des articles de blog, un prompt doit être à la fois clair et spécifique. Par exemple, pour un article de blog, au lieu de dire “Rédige un article sur le télétravail”, il est plus efficace de spécifier le format et l’objectif : “Rédige un article de 600 mots sur les avantages du télétravail pour la productivité, en soulignant les bénéfices pour l’équilibre travail / vie personnelle et en citant des études récentes.” Pour un slogan marketing, il est crucial de définir le ton, le public cible et l’objectif : “Crée un slogan accrocheur pour une marque de café bio, visant un public soucieux de l’environnement et recherchant un produit haut de gamme.” Pour une traduction ou une reformulation, il est utile d’ajouter des précisions sur le style ou le ton attendu : “Traduis ce texte en anglais, tout en maintenant un ton professionnel mais amical.”

Développement

Dans le développement, la précision du prompt est essentielle pour générer des résultats fonctionnels. Pour une génération de code, un prompt efficace pourrait être : “Génère un snippet de code en Python qui permet de trier une liste d’entiers de manière décroissante.” Si l’on souhaite de la documentation automatique, il est important de préciser le langage de programmation et le type de documentation attendu : “Génère une documentation en Python pour une fonction qui calcule la somme des éléments d’une liste.” Enfin, pour la correction de code, il est utile de fournir le code initial et de préciser le type de correction ou d’optimisation : “Optimise ce code en Python pour qu’il soit plus rapide tout en maintenant sa lisibilité.”

Analyse de données

Dans le domaine de l’analyse de données, un bon prompt doit inclure des détails sur le format et l’objectif des résultats. Par exemple, pour une synthèse de rapport, il est important de spécifier le type de données : “Synthétise ce rapport sur les tendances du marché du cloud computing, en mettant en avant les principales prévisions pour 2025.” Pour une requête naturelle sur des bases de données, un prompt pourrait être : “Réalise une requête pour extraire les ventes mensuelles des produits A et B, entre janvier et mars 2025, à partir de cette base de données.” Enfin, pour la génération de visualisations, il est crucial de donner un contexte sur le type de graphique à générer : “Génère un graphique à barres comparant les ventes mensuelles de chaque produit en 2024.”

Service client

Dans le domaine du service client, un bon prompt permet de personnaliser et de contextualiser les réponses. Pour une réponse personnalisée, il est utile de fournir des informations sur le client et la question posée : “Rédige une réponse amicale et professionnelle à un client qui se demande comment annuler son abonnement.” Pour la création de FAQ intelligentes, le prompt pourrait être : “Crée une FAQ pour un site e-commerce vendant des produits électroniques, en abordant des questions fréquentes sur les retours et les garanties.” Enfin, pour la simulation de dialogue, un exemple de prompt pourrait être : “Simule une conversation entre un agent de service client et un client qui a besoin d’aide pour choisir une carte graphique.”

En résumé, un prompt efficace doit être spécifique, contextuel, et clairement orienté vers l’objectif souhaité. Les exemples ci-dessus montrent que la précision des consignes peut grandement améliorer la qualité et la pertinence des résultats générés par l’intelligence artificielle.

Quelques outils de Prompt Engineering

Le prompt engineering s’appuie sur une variété d’outils pour optimiser la création des instructions destinées aux intelligences artificielles génératives. Parmi les plus populaires, on trouve ChatGPT, développé par OpenAI, ainsi que Perplexity.ai, Claude.Ai, Gemini et Mistral (IA française) qui permet de tester et d’affiner des prompts dans un environnement accessible. Des outils spécialisés comme PromptLayer facilitent la gestion des prompts, le suivi des versions et l’analyse des performances des modèles. OpenAI Codex et GitHub Copilot sont également des solutions puissantes pour le développement de code via des requêtes textuelles, en intégrant des prompts pour guider les modèles dans la génération de programmes spécifiques. Pour des tâches multimodales, Stable Diffusion et MidJourney permettent de travailler avec des prompts générant des images et des visuels, Sora (OpenAI), Runway et Kling AI génèrent des vidéos élargissant ainsi les possibilités du prompt engineering aux domaines créatifs. Enfin, des plateformes comme AI Dungeon offrent des environnements interactifs pour tester des prompts dans des scénarios narratifs, et Hugging Face fournit une vaste collection de modèles pré-entraînés permettant de fine-tuner des prompts selon des cas d’utilisation spécifiques. Ces outils, en combinant flexibilité et précision, rendent le prompt engineering accessible et efficace pour les professionnels de l’IA.

Comment se former à l’art du prompt ?

Une discipline d’avenir

Le prompt engineering représente une discipline d’avenir, qui attire non seulement les entreprises, mais aussi les chercheurs à travers le monde. Au-delà du salaire attractif, la montée en puissance de cette compétence a des implications sociales majeures. Face à cette évolution, il devient essentiel de réorienter les compétences plutôt que de les abandonner, afin de se préparer aux nouveaux métiers liés à l’intelligence artificielle. Toutefois, l’IA absorbe aussi de plus en plus les techniques de prompting.

En parallèle, les laboratoires d’intelligence artificielle générative publient régulièrement des recherches sur des sujets tels que la génération de texte, la sécurité des modèles, ou encore les biais d’information. Ce domaine dynamique génère un fort intérêt académique, avec de nombreuses études menées notamment à New York, à Tokyo,…

Tout en prenant en compte de ses limites et impacts

L’IA et sa démocratisation a aussi des impacts environnementaux et sociaux. Il est ainsi essentiel d’en tenir compte pour garder un usage raisonnable. Les biais et hallucinations des IA impliquent aussi de préserver des contrôles humains et des règles simples pour éviter des dérives ou des décisions erronées.

Une formation Capgemini Institut exigeante et concrète

Avec sa formation au prompt, Capgemini Institut propose une immersion structurée dans cet univers. Sur 1 journée, les participants explorent les fondements de l’IA générative, les techniques de prompting, et s’entraînent sur des cas concrets.

Objectifs pédagogiques :

• Comprendre les principes des LLM et du deep learning
• Maîtriser les stratégies de prompting (texte, image, vidéo, audio via API)
• Expérimenter des prompts avancés dans un contexte professionnel (RH, gestion de projet…)
• Explorer les enjeux éthiques, juridiques et environnementaux.

Modules proposés :

1 – Introduction à l’IA et au prompting (calcul des tokens, panorama des outils)
2 – Fondamentaux des interfaces (ChatGPT, Copilot, Claude, Gemini)
3 – Techniques avancées (RAG, prompts multimodaux)
4 – Applications pratiques en entreprise
5 – Limites, biais, impacts et éthique

Ce cours permet à chaque collaborateur de devenir acteur de la transformation numérique par l’IA et éventuellement de devenir prompt engineer.

Que faut-il en retenir ?

L’ingénierie de prompt, bien plus qu’une simple compétence technique, permettant à chacun d’interagir avec les IA de manière plus éclairée, structurée et performante. Maîtriser des techniques telles que le zero-shot, le jeu de rôle ou la chaîne de pensée, c’est apprendre à guider les algorithmes avec précision, comme on le ferait avec un cheval bien dressé. Cependant, cette révolution numérique ne doit pas faire abstraction des enjeux environnementaux. En effet, les modèles de langage génératif, bien qu’ils ouvrent des perspectives prometteuses, reposent sur une consommation énergétique élevée, engendrant un bilan carbone significatif. L’optimisation de l’efficacité énergétique et la réduction de l’empreinte écologique des technologies d’IA doivent donc devenir des priorités, afin que cette transformation numérique soit à la fois durable et bénéfique à long terme.