Maîtrisez l'art du prompt : 3 niveaux pour dialoguer efficacement avec les IA

Introduction

Dans cet article, nous allons démystifier l'art du prompting, une compétence essentielle pour interagir efficacement avec les modèles de langage (LLMs). Si certains termes techniques vous échappent, nous vous recommandons de consulter notre article d'introduction aux concepts clés de l'IA générative.

Le prompting, ou "requête" en français, est un terme encore en quête d’un équivalent parfaitement adapté dans notre langue. Un peu comme la "baladodiffusion" a cherché à s’imposer face au terme podcast, il est possible que l’usage affine avec le temps cette traduction. Mais quelle que soit l’appellation, le concept reste le même : il s’agit de formuler des instructions claires et bien structurées pour permettre à un modèle de langage (LLM) de produire des réponses pertinentes et alignées sur vos attentes.

Pas d’inquiétude : nul besoin de manier la plume comme Molière ou Shakespeare pour exceller dans cet art. Notre objectif ? Faire de vous un véritable Cyrano des robots, capable de guider un modèle de langage pour obtenir des résultats précis, pertinents et impressionnants.

Nous explorerons 3 niveaux clés de prompting, en ajoutant un niveau 0 "bonus" pour illustrer les erreurs à éviter.

Mise en contexte

Pour comprendre les LLMs, une comparaison simple s'impose :

Imaginez que les LLMs sont comme des stagiaires. Ils possèdent des connaissances théoriques et pratiques impressionnantes, mais ils ignorent tout de votre contexte, de vos attentes et des spécificités de votre entreprise.

Comme avec un stagiaire, un prompt efficace nécessite :

Des instructions claires
Un processus précis
Des exemples concrets

Avant d'interagir avec un modèle, posez-vous cette question :

"Suis-je capable d'expliquer clairement ma demande pour qu'un stagiaire comprenne et produise exactement ce que j'attends du premier coup ?"

Nous appliquerons ce principe en explorant 3 niveaux progressifs de prompting à travers un cas pratique : une agence marketing fictive qui souhaite créer une identité de marque.

Niveau 0 : Le Prompt Basique (À NE PAS SUIVRE)

Ce niveau représente les erreurs classiques à éviter. C'est un point de départ volontairement flou, qui produit des résultats généraux et peu pertinents.

Exemple de prompt :

"Crée-moi un nouveau brand pour la compagnie X."

Résultat attendu : Une réponse générique sans lien réel avec vos besoins.

Comme un nouveau stagiaire qui manque de directives, le LLM s'appuie sur son entraînement pour générer un résultat imprécis, sans contexte ni profondeur.

Niveau 1 : L'Ajout de Contexte

Ajouter du contexte transforme un prompt simple en une requête beaucoup plus précise. Cela aide le modèle à comprendre le rôle qu'il doit jouer et à orienter sa réponse.

Exemple de prompt :

"Tu es un expert en branding. Crée une identité visuelle complète pour la compagnie X, qui opère dans le secteur technologique. Les valeurs de l'entreprise sont l'innovation, la transparence et la créativité. Tu dois inclure : un logo, une palette de couleurs, une typographie et un ton de voix adapté."

Résultat attendu : Une proposition détaillée alignée sur les attentes : logo, palette de couleurs, description textuelle du ton et de la voix.

Ce niveau donne une direction claire au LLM, qui peut fournir des livrables plus structurés.

Niveau 2 : One-Shot et Few-Shot Prompting

Ce niveau consiste à fournir des exemples concrets pour guider le modèle vers le résultat souhaité. Cela améliore encore la qualité des réponses.

Exemple de prompt :

"Tu es un expert en branding. Crée une identité visuelle complète pour la compagnie X, spécialisée en solutions SaaS. Voici des exemples des livrables attendus :

Logo : Une forme épurée avec des couleurs vives. Exemple : un triangle stylisé en bleu et vert.
Palette de couleurs : Teintes modernes (bleu, vert clair, blanc).
Typographie : Police sans-serif minimaliste.
Ton et voix : Professionnel mais accessible, axé sur l'innovation."

Résultat attendu : Une réponse précise, basée sur les exemples fournis.

Le modèle s'appuie sur les exemples donnés pour affiner ses réponses et se coller à vos attentes.

Niveau 3 : L'Ajout de Documents Contextuels et le Formatage Structuré

À ce stade, les prompts ne servent pas seulement à générer des idées ou des concepts, mais à produire des résultats exploitables dans des environnements professionnels. En enrichissant vos requêtes avec des documents contextuels et en demandant une sortie structurée (comme un fichier JSON), vous pouvez maximiser l’efficacité des modèles de langage.

Gardons l'exemple d'une agence marketing fictive, mais cette fois, celle-ci souhaite concevoir une stratégie éditoriale pour les réseaux sociaux d’un client. Le client, une PME spécialisée dans les produits écoresponsables, fournit un document PDF décrivant :

Ses valeurs (durabilité, innovation, accessibilité)
Sa cible et ses objectifs de communication

L’objectif est d’obtenir un calendrier éditorial sous forme de fichier JSON que l’équipe marketing pourra directement utiliser dans un outil de planification.

Exemple de prompt avancé :

Tu es un expert en stratégie éditoriale et en réseaux sociaux. À partir du document "brief_client.pdf", génère un calendrier éditorial structuré sous format JSON pour les réseaux sociaux de la compagnie X, spécialisée dans les produits écoresponsables. Le calendrier doit inclure :

Date de publication : Propose une date pour chaque post.
Canal de diffusion : Instagram, LinkedIn, ou Facebook, selon la cible et les objectifs.
Thème du post : Choisis un thème aligné sur les valeurs de durabilité, innovation et accessibilité.
Description du contenu : Résume le message principal du post.
Format recommandé : Image, vidéo, infographie, ou carrousel.
Call-to-action (CTA) : Propose un CTA clair et adapté à chaque post.

Format attendu :
{ "calendrier_editorial": [ { "date": "2024-12-18", "canal": "Instagram", "theme": "Durabilité", "description": "Mettre en avant nos nouveaux emballages 100% recyclés.", "format": "Image", "cta": "Découvrez notre gamme écoresponsable" }, { "date": "2024-12-19", "canal": "LinkedIn", "theme": "Innovation", "description": "Partager un témoignage client sur l'utilisation de nos produits innovants.", "format": "Vidéo", "cta": "Lire le témoignage complet" } ] }

Résultat attendu :

Un fichier JSON contenant le calendrier éditorial, prêt à être importé dans un outil comme Hootsuite ou Buffer pour une mise en œuvre immédiate.

Utilisation des résultats:

Planification automatisée : Le fichier JSON peut être directement intégré dans des outils de gestion de réseaux sociaux pour programmer les publications.
Alignement stratégique : Les thèmes et contenus reflètent précisément les valeurs et objectifs du client, garantissant une communication cohérente.
Efficacité opérationnelle : En réduisant les ajustements manuels, l’équipe gagne du temps et peut se concentrer sur la création visuelle ou les contenus associés.

Analysons ce prompt :

Ajout de contexte : Le document externe (brief_client.pdf) permet au modèle de comprendre les spécificités du projet et les attentes du client.
Format structuré : La sortie en JSON garantit une intégration fluide dans les outils existants, rendant le processus plus professionnel et agile.
Résultat exploitable : Le calendrier éditorial généré est prêt à être utilisé, sans nécessiter de travail supplémentaire de la part des équipes marketing.

En combinant l’ajout de documents contextuels et un formatage structuré, ce niveau illustre comment un prompt bien conçu peut fournir une solution complète, prête à l’emploi. Pour des équipes comme celles d’une agence marketing ou d’une PME, c’est un gain de temps et une amélioration de la productivité considérables.

Conclusion

Maîtriser l’art du prompting, c’est apprendre à structurer ses demandes pour exploiter pleinement la puissance des modèles de langage. Que ce soit en ajoutant du contexte, en fournissant des exemples concrets ou en intégrant des documents structurés, ces techniques vous permettent d’obtenir des réponses précises, adaptées à vos besoins spécifiques.

Pour vous inspirer davantage, nous vous recommandons de consulter la Bibliothèque de Prompts d'Anthropic. Cette ressource gratuite offre une collection de prompts optimisés qui peuvent enrichir vos approches et stimuler votre créativité.

Mais pourquoi s’arrêter là ? Avec des approches avancées comme l’automatisation des workflows, l’intégration d’outils comme LangChain ou même le fine-tuning de modèles, les possibilités sont infinies pour aller encore plus loin dans l’optimisation de vos processus.

Chez Alpaga, nous vous accompagnons à chaque étape de ce parcours, que ce soit pour perfectionner vos prompts ou pour déployer des solutions avancées d’IA générative adaptées à vos projets. Contactez-nous dès aujourd’hui pour découvrir comment nous pouvons transformer vos idées en solutions stratégiques. Ensemble, repoussons les limites de ce que vous pouvez accomplir avec l’IA.

_{PS : Vous pouvez même demander à l'IA de vous aider avec la rédaction de bons}_prompts.