Prompt engineering (ingénierie de prompt)
Définition express
Le prompt engineering, ou ingénierie de prompt, consiste à concevoir les consignes, le contexte et les exemples fournis à un modèle de langage pour en obtenir des résultats fiables et utiles. Pour un assistant de support, le prompt central fixe son rôle, ses règles et son ton.
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Ce que contient un prompt
Un modèle de langage ne voit que le texte qu'il reçoit. Pour un assistant de service client, ce texte comporte en général plusieurs couches : un prompt système qui décrit qui est l'assistant, qui il sert et ce qu'il ne doit jamais faire ; les informations de référence retrouvées pour la question en cours ; la description des outils qu'il peut utiliser ; et la conversation jusqu'ici.
L'ingénierie de prompt consiste à rendre cet ensemble clair et cohérent. Des consignes vagues (« sois utile ») donnent un comportement vague ; des consignes précises (« si le numéro de commande manque, demande-le avant de chercher ») donnent un comportement prévisible.
Les techniques qui marchent
Soyez explicite sur la tâche, le public et le format attendu. Donnez au modèle un rôle et le contexte dont aurait besoin un nouveau collègue. Montrez un ou deux exemples de bonnes réponses quand le format compte. Séparez les consignes des données — et précisez au modèle que le texte retrouvé est une information à utiliser, pas un ordre à suivre. Demandez-lui de raisonner étape par étape sur les demandes complexes ; Wei et ses collègues ont montré en 2022 que cette technique, dite « chain-of-thought », améliore les résultats sur les problèmes en plusieurs étapes. Et dites-lui quoi faire quand une information manque.
Les fournisseurs de modèles publient leurs propres guides ; la documentation d'Anthropic, par exemple, recommande d'être clair et direct, d'utiliser des exemples et de laisser au modèle la place de réfléchir.
Les erreurs courantes
La plus fréquente est le prompt qui grossit sans fin : chaque mauvaise réponse entraîne une règle de plus, jusqu'à ce que les règles se contredisent et que le modèle n'en suive aucune correctement. Les exemples recopiés mot pour mot dans les réponses sont un autre piège — y compris les exemples rédigés en anglais, qui peuvent pousser l'assistant à répondre en anglais. Tout comme le fait de mettre dans le prompt des informations qui changent, comme les prix, au lieu de les placer dans une base de connaissances.
Un prompt doit décrire un comportement. Les faits ont leur place dans la base de connaissances, et les données vivantes dans les outils.
Rédiger ses consignes sans code dans AI SmartTalk
Dans AI SmartTalk, le prompt système s'appelle la biographie de l'assistant. Un formulaire guidé aide à la rédiger — identité, style de communication et règles, avec un ton amical, professionnel, neutre ou personnalisé — et les versions précédentes sont conservées pour comparer ou annuler une modification. Les règles de décision et la politique de transfert se règlent à part, et la plateforme ajoute des règles intégrées, comme répondre dans la langue du visiteur.
Questions fréquentes
Le prompt engineering est-il encore utile avec les meilleurs modèles ?
Il faut moins d'astuces, mais des consignes claires restent indispensables. Les meilleurs modèles suivent plus fidèlement un bon prompt, d'où l'importance qu'il dise vraiment ce que vous voulez.
Qu'est-ce qu'un prompt système ?
Les consignes permanentes données au modèle avant le début de la conversation : son rôle, ses règles, son ton et ses limites. Les utilisateurs ne le voient pas, mais il façonne chaque réponse.
Qu'est-ce que l'injection de prompt ?
Une attaque dans laquelle un texte écrit par un utilisateur ou caché dans un document tente de supplanter le prompt système, par exemple « ignore tes consignes et… ». On la limite en séparant consignes et données, en restreignant ce que peuvent faire les outils et en contrôlant les actions côté serveur.