Dans ce 118 ème épisode du podcast DigitalFeeling, nous explorons l’art d’écrire des prompts — ces consignes que vous adressez aux modèles d’IA — pour en faire des assistants professionnels ultra-performants, remis à jour de mes retours d'expérience en 2025, 3 ans après avoir prompter pour la première fois. Je me suis appuyée également des recommandations d'Open AI et de Google sur le sujet.
- Pourquoi soigner ses prompts est essentiel pour obtenir des réponses précises et pertinentes.
- Les recommandations d’OpenAI : choix du modèle, structure, exemples, itération, consignes positives et réglages de paramètres.
- Les bonnes pratiques de Google (Cloud Blog et Gemini) : connaissance des limites, persona, chain-of-thought, topK/topP, itérations contextuelles.
- Des cas pratiques pour rédiger des articles, créer des scénarios de formation ou analyser des retours clients.
Pourquoi prompter ?
- Maximiser la qualité des réponses IA
Apprenez à formuler vos prompts pour réduire le « hallucinations » et obtenir des résultats factuels et structurés. - Gagner en productivité
Moins d’allers-retours, des réponses plus pertinentes dès la première demande. - Combiner deux approches majeures
Fusionnez les méthodes d’OpenAI (zéro-shot → few-shot → fine-tuning) et de Google (chain-of-thought, réglage fin de paramètres) pour un prompt engineering optimal.
Plan de l’épisode 1. Introduction et enjeux
- Présentation du concept de prompt engineering.
- Impact sur la qualité des réponses des modèles comme GPT-4 et Gemini.
2. Recommandations d’OpenAI
- Choix du modèle : toujours privilégier la version la plus performante (ex. GPT-4 Turbo).
- Structure : consignes en tête, délimiteurs (###, """), rôle/contextualisation.
- Précision : format, ton, longueur, public cible.
- Exemples (few-shot) : guider le style et la structure.
- Itération : du zéro-shot au fine-tuning, consignes positives, réglages de temperature et max_tokens.
3. Bonnes pratiques de Google
- Gemini : types d’input, contraintes, chain-of-thought, paramètres avancés (topK, topP).
4. Points de convergence
- Comparatif OpenAI vs Google : modèle, structure, exemples, itération, paramètres.
- Comment combiner les deux pour des prompts structurés et contextuels.
5. Conclusion et conseils
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Elodie
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