Compatibilité
Ces techniques fonctionnent sur tous les modèles
Les principes du prompt engineering s'appliquent à tous les LLMs.
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Toutes les techniques pour obtenir les meilleures réponses de ChatGPT, Claude et Gemini. Des exemples concrets, du débutant à l'expert.
Maîtrisez ces techniques et vous obtiendrez des résultats radicalement meilleurs.
La règle d'or du prompt engineering : plus votre instruction est précise, meilleure sera la réponse. Donnez le contexte, le format attendu, le public cible et la longueur souhaitée.
Donner un rôle ou une expertise au modèle améliore considérablement la qualité et la pertinence des réponses. Le modèle adopte le vocabulaire, le niveau de détail et la perspective du rôle assigné.
Donner des exemples dans le prompt guide le modèle vers le format et le style attendus. Deux ou trois exemples suffisent généralement pour obtenir une réponse cohérente.
Demandez au modèle de raisonner étape par étape avant de donner sa réponse. Cette technique améliore significativement les performances sur les problèmes de logique, mathématiques et d'analyse.
Indiquer explicitement le format attendu (JSON, tableau, liste, markdown, bullet points) économise du temps et rend les réponses directement exploitables dans votre workflow.
Le prompting est un processus itératif. Si la réponse n'est pas satisfaisante, affinez votre prompt avec des contraintes supplémentaires, des exemples ou des corrections directes.
Les bonnes pratiques à adopter dès maintenant.
Décomposez les tâches complexes en prompts successifs plutôt qu'un seul prompt trop chargé.
Plus le contexte est riche (secteur, public, contraintes), plus la réponse sera adaptée à votre situation.
Les contraintes négatives fonctionnent : "sans jargon technique", "sans introduction", "sans liste".
Utilisez des balises XML <contexte>, des triple guillemets """ ou des --- pour séparer les parties du prompt.
Via l'API : température basse (0.1) pour les tâches factuelles, haute (0.8) pour la créativité.
Gardez un carnet des prompts qui fonctionnent. Un bon prompt est un asset réutilisable.
Ne faites jamais confiance aveuglément. Vérifiez les chiffres, les dates et les faits cités par le modèle.
Prompter en anglais donne souvent de meilleurs résultats pour les LLMs entraînés majoritairement en anglais.
Tâche simple → modèle rapide et économique. Raisonnement complexe → modèle puissant. Ne surutilisez pas GPT-4.
Ne jamais inclure dans un prompt des données personnelles, confidentielles ou des secrets d'entreprise.
Les principes du prompt engineering s'appliquent à tous les LLMs.
La certification IA Certif évalue notamment ta maîtrise du prompting. 100% gratuit.
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