Comment devenir prompt engineer

Un ingénieur en prompts (prompt engineer) est un spécialiste qui crée des instructions précises, appelées prompts, pour que les modèles d’intelligence artificielle (IA) génèrent des résultats précis, pertinents et de haute qualité.

Ce rôle devient de plus en plus important dans le secteur de l’IA et de l’apprentissage automatique. De nombreuses organisations s’appuient désormais sur des systèmes d’IA pour des tâches telles que la création de contenu, l’assistance à la clientèle et l’analyse de données.

Les ingénieurs prompt travaillent en étroite collaboration avec des modèles d’IA, tels que ChatGPT, pour concevoir des entrées qui conduisent aux meilleures réponses possibles. Pour le devenir, il faut se concentrer sur l’apprentissage des principes fondamentaux de l’IA, explorer le NLP, pratiquer le processus d’ingénierie prompt, développer des compétences en codage et acquérir une véritable expérience de projet avant de s’engager dans la communauté et d’obtenir des certifications.

1. Comprendre les bases de l’IA et de l’apprentissage automatique

L’efficacité d’un prompt engineer dépend de sa capacité à comprendre le fonctionnement des modèles d’IA. Même si vous ne construisez pas de modèles à partir de zéro, le fait de connaître les principes de base vous aide à rédiger des prompts qui correspondent aux points forts et aux limites du modèle.

Commencez par comprendre les éléments constitutifs de l’IA moderne :

• Intelligence artificielle (IA) : systèmes capables d’effectuer des tâches nécessitant une intelligence de type humain, telles que la compréhension du langage, la reconnaissance d’images ou la prise de décision.
• Machine Learning (ML) – un sous-ensemble de l’IA où les modèles apprennent à partir des données au lieu de s’appuyer sur des règles fixes.
• Apprentissage en profondeur – une forme spécialisée de ML utilisant des réseaux neuronaux en couches pour traiter les données et identifier des modèles complexes.
• Réseaux neuronaux – nœuds interconnectés (neurones) qui transforment les entrées en sorties, à l’instar de la manière dont le cerveau humain traite les informations.
• Traitement du langage naturel (NLP) – Capacité de l’IA à comprendre et à générer du langage humain, ce qui est essentiel pour un travail rapide.

Savoir comment fonctionnent les modèles et les algorithmes d’IA vous aidera à comprendre le processus du prompt engineering et la manière dont vos données influencent les résultats.

Google, la NASA et IBM ont tous écrit sur les fondements de l’IA. Nous vous recommandons de lire sur le sujet si vous aspirez à devenir un prompt engineer.

2. S’initier au traitement du langage naturel (NLP)

La PNL est la branche de l’IA qui se concentre sur la compréhension et la génération du langage humain. Elle est essentielle pour les prompt engineers, car elle détermine la manière dont l’IA interprète vos instructions.

Les concepts importants de la PNL sont les suivants

• Tokenisation – découpage du texte en unités plus petites, telles que des mots ou des sous-mots, que le modèle traite individuellement.
• Intégration des mots – représentation des mots sous forme de vecteurs de manière à saisir leur signification et leur relation avec d’autres mots.
• Analyse des sentiments – déterminer si un texte exprime un sentiment positif, négatif ou neutre.
• Reconnaissance d’entités nommées (NER) – identification et classification d’entités telles que des noms, des lieux et des dates dans un texte.

Comment apprendre la PNL de manière efficace

Vous pouvez commencer par des ressources en ligne adaptées aux débutants, telles que le cours Traitement du langage naturel avec classification et espaces vectoriels sur Coursera, ou explorer des tutoriels interactifs à l’aide de Hugging Face Transformers.

La lecture d’études de cas sur l’utilisation du NLP dans les chatbots, les analyses, les moteurs de recherche ou les outils de traduction vous aidera également à faire le lien entre la théorie et les cas d’utilisation réels.

Une fois que vous comprenez comment les modèles d’IA traitent le langage, vous pouvez mieux apprendre les techniques d’ingénierie de prompts, telles que la structuration des prompts pour éviter toute ambiguïté ou l’alignement de vos instructions sur les modèles de symbolisation de l’IA.

Ces connaissances vous aideront à créer des prompts qui donneront lieu à des réponses cohérentes et prévisibles.

3. Comprendre le processus de prompt engineering

L’ingénierie de prompts (prompt engineering) est la pratique qui consiste à concevoir et à affiner les données d’entrée afin qu’un modèle d’IA produise les résultats les plus précis et les plus pertinents possibles. Il s’agit de la compétence essentielle que vous devrez maîtriser, car elle a un impact direct sur la qualité des résultats que vous obtiendrez d’un système d’IA.

En quoi consiste le processus ?

Le processus de prompt engineering commence par une définition claire de la tâche que l’IA doit accomplir. Vous rédigez ensuite un premier message, vous le testez, vous examinez les résultats et vous adaptez vos instructions en fonction de ce qui a fonctionné et de ce qui n’a pas fonctionné. Il s’agit d’un cycle itératif – plus vous affinez, plus vous vous rapprochez du résultat souhaité.

Vous pouvez rédiger des prompts de qualité en expérimentant différentes structures et en les affinant en fonction des réponses de l’IA. Commencez par faire ceci :

• Soyez précis – indiquez clairement le format, le style et l’ampleur du résultat que vous attendez.
• Fournir un contexte – donner à l’IA suffisamment d’informations générales pour qu’elle comprenne la demande.
• Décomposer les tâches complexes – diviser les instructions à plusieurs étapes en parties plus petites et plus faciles à gérer.
• Utilisez des exemples – montrez au modèle un échantillon du résultat souhaité lorsque c’est possible.
• Testez des variantes – essayez plusieurs versions d’une même invite pour voir laquelle produit les meilleurs résultats.

Un modèle d’IA peut interpréter un message vague ou incomplet de manière inattendue, ce qui conduit à des réponses non pertinentes ou de mauvaise qualité. Comprendre comment structurer les instructions pour que le modèle traite correctement les invites vous permettra de gagner du temps et d’améliorer la précision. Au fil du temps, vous apprendrez comment de petits ajustements au niveau de la formulation, de la structure ou de la mise en forme peuvent transformer le résultat.

Comment pratiquer

Choisissez un outil d’IA courant comme ChatGPT ou Gemini et fixez un objectif spécifique, comme la génération de descriptions de produits, la création d’ébauches de blogs ou le résumé de documents techniques. Rédigez votre premier message, examinez les résultats et continuez à affiner jusqu’à ce que vous obteniez le résultat le plus utile. Cette approche pratique est le moyen le plus rapide de développer des compétences en matière de rédaction de prompts de qualité.

4. Développer des compétences en matière de codage et de script

Bien que vous puissiez vous lancer dans le prompt engineering sans connaissances en programmation, l’apprentissage d’un langage de programmation comme Python vous permettra d’élargir considérablement vos possibilités.

Le codage vous permet d’automatiser la génération d’invites, d’intégrer l’IA dans des applications réelles et d’affiner les résultats pour une meilleure précision. De plus, il est facile d’apprendre à coder gratuitement en ligne.

Par exemple, en codant, vous pouvez :

• Automatiser les tâches répétitives
• Intégrer l’IA dans des logiciels personnalisés ou des interfaces de programmation d’applications (API)
• Construire des pipelines qui testent et affinent automatiquement plusieurs prompts
• Mettre en œuvre le prompt tuning – un processus d’ajustement des invites au niveau du code pour améliorer les performances du modèle.

Python est le meilleur choix pour l’ingénierie de prompts parce qu’il est facile à lire, qu’il dispose d’un vaste écosystème d’IA et qu’il s’intègre sans problème avec tous les principaux fournisseurs de modèles. Vous pouvez créer un prototype en quelques minutes et déployer le code de production sans changer de pile.

Commencez par écrire de simples scripts Python qui envoient des requêtes à une API d’IA et renvoient des résultats. Ajoutez progressivement des fonctionnalités telles que le formatage des résultats, le stockage des résultats dans une base de données ou l’enchaînement d’invites pour des processus à plusieurs étapes. Même une automatisation de base comme celle-ci vous rendra plus rapide et plus cohérent dans votre travail.

Votre pile Python de base

Une fois que vous êtes prêt à mettre en place votre espace de travail de codage, votre pile technologique Python d’ingénierie de prompts devrait ressembler à ceci :

• Environnement et conditionnement : venv ou conda pour les environnements isolés ; pip ou Poetry pour la gestion des dépendances.
• Travail interactif : Jupyter Notebook ou JupyterLab pour des expériences rapides ; VS Code pour des projets avec tests et CI.
• HTTP et traitement des données : requests ou httpx pour les appels API, pydantic pour les résultats structurés, et pandas pour une analyse rapide.
• Bibliothèques d’IA :
  • Transformers (Hugging Face) pour travailler avec les LLM localement ou par l’intermédiaire de prestataires.
  • OpenAI, Cohere, ou Anthropic Python SDKs pour les modèles hébergés.
  • LangChain (facultatif) lorsque vous avez besoin de chaînes, d’outils et d’une récupération rapides.
• Test et évaluation : pytest pour les tests unitaires et les petites évaluations des messages ; simples journaux JSON ou CSV pour comparer les messages.

Le codage vous fait passer d’un concepteur d’invites manuelles à un spécialiste de l’assistance technique à l’IA capable de gérer des applications avancées au niveau de la production. Cet ensemble de compétences est très apprécié dans les emplois de prompt engineering, qu’ils soient à temps plein ou en free-lance.

5. Acquérir de l’expérience avec des projets réels

L’étude de la théorie est importante, mais les véritables progrès se produisent lorsque vous appliquez vos compétences dans des situations pratiques. Travailler sur des projets réels vous aidera non seulement à comprendre les défis de l’ingénierie de prompts, mais vous donnera également des exemples concrets que vous pourrez montrer à des employeurs ou à des clients potentiels.

Vous pouvez acquérir de l’expérience en ciblant des domaines où l’IA a déjà un impact. Selon les dernières statistiques sur l’IA, nous recommandons de commencer par prêter attention aux spécialisations suivantes :

• Génération de contenu – créer des articles de blog, des textes publicitaires, des descriptions de produits ou du contenu SEO pour les petites entreprises.
• Service à la clientèle – concevoir et optimiser les flux des chatbots pour améliorer la précision et le ton.
• Assistants virtuels – affinez les invites pour la planification, la recherche et l’automatisation des tâches.
• Traitement des données – utiliser des invites pour résumer des documents, extraire des informations structurées ou générer des rapports.

Vous pouvez également accélérer ce processus en expérimentant des outils d’application web IA qui vous permettent de créer des applications et de tester des invites directement dans un environnement de développement. Hostinger Horizons est une excellente option. Il vous permet de créer, d’exécuter et d’affiner des projets alimentés par l’IA sans configuration lourde ni connaissances en codage.

En utilisant Horizons pour vos expériences d’ingénierie de prompts, vous pouvez rapidement transformer vos idées en démonstrations fonctionnelles et les ajouter à votre portfolio.

Cette formation est particulièrement utile si vous visez un poste de prompt engineer freelance ou si vous souhaitez faire carrière en tant que prompt engineer.

6. Restez informé et rejoignez la communauté

Le prompt engineering n’est pas une compétence statique. Les techniques qui fonctionnent bien aujourd’hui peuvent perdre de leur efficacité à mesure que les modèles d’IA s’améliorent ou changent. En vous tenant au courant des derniers développements, vous pouvez adapter vos prompts, adopter de nouveaux outils et tirer parti des nouvelles opportunités.

Voici quelques moyens de rester informé :

• Suivez l’actualité de la recherche et de l’industrie de l’IA – Des sites web comme arXiv , Towards Data Science et VentureBeat AI fournissent des mises à jour fiables.
• Abonnez-vous aux lettres d’information sur l’IA – Consider The Batch par deeplearning.ai et Import AI par Jack Clark.
• Suivre les mises à jour des fournisseurs de modèles – Suivre les blogs et les notes de version d’OpenAI, d’Anthropic et de Hugging Face.
• Expérimentez de nouveaux outils – Réservez du temps chaque mois pour tester de nouveaux frameworks ou plugins d’intelligence artificielle.

La mise en relation avec d’autres praticiens de l’IA accélère votre apprentissage et vous expose à de nouvelles techniques.

Les espaces en ligne tels que la communauté Hugging Face et r/MachineLearning de Reddit sont parfaits pour les discussions techniques, tandis que les serveurs Discord axés sur l’IA, notamment le canal Discord Hostinger Horizons, offrent des possibilités plus informelles d’échanger des idées et de collaborer.

En vous engageant dans ces communautés, vous pouvez obtenir des commentaires sur vos messages, découvrir les meilleures pratiques et parfois même trouver des opportunités en freelance ou à temps plein.

7. Obtenir une éducation formelle ou une certification

Bien que le prompt engineering soit une compétence que vous pouvez acquérir par l’auto-apprentissage et les projets pratiques, une formation formelle et des certifications peuvent vous aider à vous démarquer sur un marché du travail concurrentiel. Ils signalent aux employeurs et aux clients que vous avez investi dans un apprentissage structuré et maîtrisé des concepts essentiels en matière d’IA, d’apprentissage automatique et de traitement du langage naturel.

Les certifications sont également un gage de crédibilité, en particulier lorsque vous postulez à des postes dans des organisations plus importantes qui valorisent les qualifications reconnues. Pour les ingénieurs prompts freelance, les certifications peuvent rendre votre portfolio plus attrayant pour les clients qui apprennent encore à évaluer l’expertise en matière d’IA.

Parcours de formation et de certification

Le bon parcours d’apprentissage dépend de votre point de départ. Voici comment vous pouvez l’aborder à différents stades de votre carrière :

• Niveau débutant – Si vous êtes novice en matière d’IA, commencez par des cours en ligne courts et accessibles qui présentent les principes fondamentaux de l’IA et les concepts de la PNL. Des plateformes telles que Coursera, edX et Udacity proposent des programmes gratuits ou abordables conçus pour les apprenants sans formation technique. Ils vous permettront d’acquérir le vocabulaire et les concepts de base dont vous avez besoin avant de passer à des sujets plus avancés.
• Stade intermédiaire – Une fois que vous avez compris les principes de base, concentrez-vous sur une formation spécialisée dans l’apprentissage automatique ou le NLP appliqué. Ces programmes approfondissent la manière dont les modèles d’IA interprètent les messages et génèrent des réponses. Vous commencerez également à travailler sur des projets pratiques qui vous aideront à appliquer la théorie dans des scénarios du monde réel.
• Stade avancé – Si vous visez des postes de direction, de recherche ou des fonctions techniques de haut niveau, un diplôme en informatique, en science des données ou en IA peut s’avérer précieux. Cette voie offre à la fois une base académique solide et des possibilités de mise en réseau qui sont plus difficiles à obtenir par le biais de cours de courte durée uniquement.

N’oubliez pas que vous pouvez obtenir des certifications à tout moment. Parmi les options reconnues par l’industrie, citons les certificats en IA et en apprentissage automatique de Google, le certificat professionnel en IA appliquée d’IBM et la spécialisation en traitement du langage naturel de DeepLearning.AI.

Si vous préférez une approche intensive et pratique, les nouveaux bootcamps axés sur l’ingénierie de prompts peuvent vous permettre d’acquérir des compétences ciblées sur une courte période.

Comment choisir le bon programme

Le meilleur choix dépend de vos objectifs de carrière. Si vous souhaitez travailler dans des environnements d’entreprise, choisissez des certifications délivrées par des organisations largement reconnues.

Si vous envisagez de travailler en tant qu’ingénieur prompt certifié dans un cadre indépendant ou dans une startup, concentrez-vous sur une formation pratique, basée sur des projets, que vous pourrez immédiatement mettre en valeur dans votre portfolio.

Une formation formelle n’est pas obligatoire pour réussir dans le prompt engineering, mais elle peut accélérer votre apprentissage, améliorer votre crédibilité et étendre votre réseau professionnel.

Quelles sont les compétences requises pour travailler en tant que prompt engineer IA ?

Pour réussir en tant que prompt engineer IA, vous aurez besoin de compétences techniques et humaines.

Compétences techniques :

• Principes fondamentaux de l’IA – comprendre les LLM, le NLP et le comportement des modèles.
• Programmation – automatisation des tâches et intégration d’invites.
• Analyse des données – interprétation des résultats de l’IA et amélioration des résultats.
• Maîtrise des outils – travailler avec des API et des plateformes d’IA.

Compétences non techniques :

• Créativité – trouver des approches uniques pour la conception d’une invite.
• Pensée critique – évaluer les réponses de l’IA et repérer les failles.
• Communication – expliquer clairement les concepts techniques.
• Adaptabilité – suivre le rythme des progrès de l’IA.

Est-il difficile de devenir un prompt engineer ?

Le métier de prompt engineer peut être un défi, surtout si vous êtes novice en matière d’IA. Les obstacles sont les suivants :

• Connaissances préalables – vous devez avoir une compréhension de base des concepts de l’IA.
• Courbe d’apprentissage – maîtrise des aspects techniques et créatifs.
• Un domaine qui évolue rapidement – rester à jour nécessite un apprentissage constant.

Heureusement, vous pouvez surmonter ces difficultés en vous entraînant régulièrement et en faisant preuve de curiosité.

Quels sont les outils nécessaires pour commencer avec le prompt engineering ?

Les prompt engineers ont souvent recours à :

• Plateformes de modèles d’IA (OpenAI, Hugging Face)
• Environnements de codage (VS Code, Jupyter Notebook)
• API pour l’intégration de l’IA
• Des outils de codage IA pour rationaliser le développement

Quel est le meilleur secteur d’activité pour débuter en tant que prompt engineer ?

La technologie est le point de départ le plus courant en raison de l’adoption rapide de l’IA. D’autres secteurs d’activité offrent des opportunités croissantes :

• Soins de santé – aide à l’analyse des données médicales et à la recherche.
• Assistance à la clientèle – construction de chatbots avancés.
• Éducation – créer des expériences d’apprentissage interactives.
• Marketing – automatisation de la création de contenu personnalisé.

Comment commence-t-on à travailler en tant que prompt engineer?

Le prompt engineering est l’une des carrières les plus passionnantes de l’ère de l’IA. Pour commencer :

1. Apprendre les fondamentaux de l’IA et du NLP.
2. Pratiquer la création et l’affinement des messages.
3. Développer des compétences en codage et des projets concrets.
4. Restez en contact avec la communauté de l’IA.
5. Envisagez des certifications pour renforcer votre crédibilité.

Expérimentez souvent et continuez à apprendre pour vous préparer à une carrière dans le prompt engineering IA.

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