{"id":46123,"date":"2026-02-23T17:33:38","date_gmt":"2026-02-23T17:33:38","guid":{"rendered":"\/fr\/tutoriels\/?p=46123"},"modified":"2026-02-23T18:27:50","modified_gmt":"2026-02-23T18:27:50","slug":"bonnes-pratiques-du-prompt-engineering","status":"publish","type":"post","link":"\/fr\/tutoriels\/bonnes-pratiques-du-prompt-engineering","title":{"rendered":"Bonnes pratiques du prompt engineering : les 10 meilleurs conseils"},"content":{"rendered":"

Le prompt engineering consiste à rédiger des instructions efficaces pour obtenir les résultats les plus précis, les plus utiles et les plus pertinents des modèles d’IA. Les modèles d’IA devenant essentiels à un plus grand nombre de flux de travail, savoir comment les utiliser efficacement devient un avantage qui change la donne.<\/p>

Nous avons créé ce guide de prompt engineering pour vous aider à rédiger de meilleures requêtes, à structurer vos invites et à guider l’IA vers les résultats souhaités. Vous apprendrez à donner des instructions claires, à utiliser le formatage stratégique des invites à votre avantage, à fournir des exemples et à répéter vos demandes.<\/p>

De l’attribution de personas à la définition de formats de sortie, chaque conseil d’ingénierie d’invite que nous présentons améliorera votre interaction avec les modèles de langage. En outre, nous explorerons les meilleures pratiques en matière de sécurité lors de l’utilisation de l’IA, nous présenterons les meilleurs outils et bibliothèques du prompt engineering et nous discuterons de la manière d’appliquer ces méthodes dans le développement de l’IA dans le monde réel.<\/p>

Que vous soyez un débutant ou un ingénieur en herbe, ce guide vous permettra d’obtenir des informations pratiques et des exemples concrets pour vous aider à tirer le meilleur parti de l’IA.<\/p>

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1. Placer les instructions au début du prompt<\/h2>

Le fait de donner des instructions permet aux modèles d’IA de comprendre votre intention avant de traiter le contexte ou les données. Cela donne une orientation claire à la réponse.<\/p>

Ainsi, lorsque vous faites du prompt engineering<\/a>, veillez à placer la tâche que vous souhaitez accomplir en premier. Vous pouvez ensuite donner des détails ou un contexte.<\/p>

❌ Mauvais exemple :<\/p>

Hey, GPT. Voici un courriel que j'ai écrit hier soir. Pouvez-vous le réviser ?<\/pre>
✅ Bon exemple :<\/p>
Modifiez l'e-mail suivant pour qu'il ait l'air plus professionnel.<\/pre>
2. Utiliser des délimiteurs<\/h2>
Une structure d’invite propre s’appuie souvent sur des délimiteurs pour séparer les instructions du contenu. Que vous utilisiez des guillemets, des triples crochets, des hashtags ou des balises XML, l’objectif est le même : réduire l’ambiguïté.<\/p>
Les délimiteurs aident le modèle à comprendre où s’arrêtent vos instructions et où commencent les données référencées, ce qui rend vos instructions plus efficaces et moins susceptibles d’être mal interprétées.<\/p>
❌ Mauvais exemple :<\/p>
Modifiez l'e-mail suivant pour qu'il ait l'air plus professionnel, mais ne changez rien d'autre : Je voulais savoir si vous aviez eu l'occasion d'examiner le document que j'ai envoyé la semaine dernière. Faites-moi savoir ce que vous en pensez.<\/pre>
✅ Bon exemple :<\/p>
Modifiez l'e-mail suivant pour qu'il ait l'air plus professionnel, mais ne changez rien d'autre.\n\n<email>Je voulais savoir si vous aviez eu l'occasion d'examiner le document que j'ai envoyé la semaine dernière. Faites-moi savoir ce que vous en pensez.<\/email><\/pre>
3. Être très précis<\/h2>
Pensez à tout modèle d’IA comme à une personne qui en est à son premier jour de travail. L’IA et les grands modèles de langage (LLM)<\/a> en particulier ne savent pas ce qu’ils doivent faire, à moins que vous ne spécifiiez la tâche lors de l’invite.<\/p>
Expliquez précisément ce que vous attendez de l’IA et définissez le format, le ton ou toute autre contrainte. Plus votre demande est concrète, meilleur sera le résultat.<\/p>
❌ Mauvais exemple :<\/p>
Rédigez un article de blog sur le prompt engineering.<\/pre>
✅ Bon exemple :<\/p>
Rédigez un article de blog de 500 mots sur des conseils du prompt engineering. Le public étant composé de débutants, utilisez un ton amical et donnez des exemples concrets pour faciliter la compréhension.<\/pre>
4. Donner une persona au modèle<\/h2>
Vous pouvez améliorer vos prompts en attribuant simplement un rôle ou un personnage au modèle d’IA. Cela permet d’adapter le style et la profondeur de la réponse, et de faire en sorte que les résultats soient plus en phase avec un point de vue ou un niveau d’expertise spécifique.<\/p>
❌ Mauvais exemple :<\/p>
Expliquez la blockchain.<\/pre>
✅ Bon exemple :<\/p>
<role>Vous êtes un éducateur technique spécialisé dans l'explication de sujets complexes dans un langage simple et compréhensible. Votre public est composé d'adultes sans formation technique, d'enseignants, de chefs d'entreprise et de lecteurs ordinaires curieux des nouvelles technologies.<\/role>\n\n<task>Rédigez un article de blog de 500 mots expliquant ce qu'est la blockchain, comment elle fonctionne à un niveau élémentaire et pourquoi elle est importante. Évitez les termes jargonneux.\n\nUtilisez un ton amical et engageant avec des analogies du monde réel pour que l'explication soit facile à suivre et intéressante.<\/task><\/pre>
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Conseil de pro<\/h4>\n                    
Le prompting en deux parties est souvent plus efficace pour les conversations plus longues. Cela signifie que vous attribuez un rôle au premier message, puis que vous modifiez les questions ou le contexte dans les messages de suivi, tout en conservant le même rôle tout au long du processus.<\/p>\n                <\/div>\n\n\n\n<\/p>
5. Fournir des exemples pertinents<\/h2>
L’inclusion d’exemples dans le format de l’invite donne au modèle d’IA un point de référence à imiter. En d’autres termes, l’inclusion d’un exemple permet d’orienter à la fois le ton et la structure de la réponse, ce qui est particulièrement utile pour les tâches créatives ou complexes.<\/p>
❌ Mauvais exemple :<\/p>
Rédigez une description de produit pour une nouvelle montre intelligente.<\/pre>
✅ Bon exemple :<\/p>
<instruction>Créez une description de produit pour une nouvelle smartwatch avec les spécifications suivantes : suivi de la condition physique (pas, fréquence cardiaque, surveillance du sommeil), navigation GPS, notifications du smartphone, contrôle de la musique, paiements sans contact et surveillance de la santé (ECG, SPO2).\n\nUtilisez l'exemple suivant comme guide de style.<\/instruction>\n\n<example>Restez en forme et connecté avec notre tracker de fitness élégant qui surveille votre fréquence cardiaque, suit vos pas et se synchronise de manière transparente avec vos appareils.<\/example><\/pre>
6. Demander au modèle d’expliquer son raisonnement<\/h2>
Le fait de demander une explication étape par étape encourage le modèle d’IA à raisonner sur un problème plutôt qu’à tirer des conclusions hâtives. Cette structure d’invite est particulièrement utile pour les tâches d’analyse, de logique ou de prise de décision.<\/p>
❌ Mauvais exemple :<\/p>
Quel est le meilleur canal de commercialisation pour une petite boulangerie ?<\/pre>
✅ Bon exemple :<\/p>
Aidez-moi à choisir le meilleur canal de commercialisation pour la petite boulangerie que je viens de créer. Tout d'abord, dressez la liste de vos meilleurs choix et expliquez pourquoi ils sont bons, puis divisez-les en balises XML <meilleurs-choix> et <moins-recommandés>. Ensuite, donnez votre réponse finale.<\/pre>
7. Préciser le format de sortie souhaité<\/h2>
Le fait d’indiquer au modèle comment structurer sa réponse garantit la cohérence et la facilité d’utilisation. Que vous ayez besoin d’une liste, d’un tableau, d’un extrait de code ou de sections avec des en-têtes, indiquez-le clairement lorsque vous êtes invité à le faire.<\/p>
❌ Mauvais exemple :<\/p>
Listez des conseils de référencement pour débutants.<\/pre>
✅ Bon exemple :<\/p>
Énoncez cinq conseils de référencement faciles à suivre pour les débutants, sous forme de puces. Pour chaque conseil, incluez une brève explication afin d'aider les lecteurs à comprendre pourquoi il est important.<\/pre>
8. Fournir des données pertinentes à l’IA<\/h2>
Si le modèle doit faire référence à des faits, des chiffres ou des textes spécifiques, incluez ces données directement dans l’invite. Ne présumez pas qu’il a accès à des informations actuelles ou personnelles ; fournissez-lui plutôt ce dont il a besoin pour travailler.<\/p>
❌ Mauvais exemple :<\/p>
Résumez nos performances commerciales pour le premier trimestre.<\/pre>
✅ Bon exemple :<\/p>
Résumez les données suivantes sur les ventes du premier trimestre en trois points :\n\n\"Chiffre d'affaires du premier trimestre : 120 000 dollars, en hausse de 15 % par rapport à l'année précédente. Produit phare : SmartLamp. Croissance de la clientèle : +8%.\"<\/pre>
9. Demander des preuves<\/h2>
L’IA peut parfois avoir des hallucinations et faire des affirmations fausses ou non étayées. La bonne nouvelle, c’est qu’il existe des stratégies pour réduire ce phénomène.<\/p>
Vous pouvez demander à l’IA de dire « Je ne sais pas » lorsqu’elle n’est pas sûre. Vous pouvez également l’inviter à expliquer son raisonnement avant de donner une réponse définitive. Cela favorise des réponses plus précises et fondées sur des données probantes.<\/p>
❌ Mauvais exemple :<\/p>
Qui est l'homme le plus riche du monde ?<\/pre>
✅ Bon exemple :<\/p>
Qui est actuellement la personne la plus riche du monde ? Indiquer la valeur nette la plus récente et la source (Forbes, Bloomberg, etc.).\n\nSi des données actualisées ne sont pas disponibles, dites \"je ne sais pas\".<\/pre>
10. Itérer les prompts<\/h2>
Il n’existe pas d’invites parfaites qui puissent garantir un résultat idéal de l’IA dès le premier essai. Par conséquent, traitez le prompting comme une conversation – commencez simplement, examinez les résultats et affinez votre prompt en fonction de ce qui manque ou de ce qui n’est pas clair. Cette approche itérative permet d’obtenir de meilleurs résultats.<\/p>
Si les réponses ne sont toujours pas à la hauteur, envisagez de mettre en œuvre des techniques de prompt tuning.<\/p>
Comment garantir la sécurité dans le prompt engineering ?<\/h2>
Lorsque nous utilisons l’IA pour simplifier nos tâches, nous devons souvent alimenter le modèle d’IA avec nos données propriétaires. En l’absence de mesures de protection appropriées, ces données peuvent être exposées, utilisées à mauvais escient ou faire l’objet d’une fuite, en particulier lorsque l’on travaille avec des modèles tiers ou des systèmes basés sur l’informatique en nuage.<\/p>
Mais ne vous inquiétez pas : il existe des moyens de protéger vos données lorsque vous utilisez l’IA. Voici quelques bonnes pratiques en matière de sécurité du prompt engineering que vous pouvez suivre :<\/p>