Si vous avez déjà remarqué que deux personnes peuvent obtenir des réponses complètement différentes de ChatGPT à partir de la même question de fond, l’explication tient presque toujours à la façon dont elles ont formulé leur demande. C’est, en résumé, le domaine dont s’occupe le prompt engineering.
Ce que c’est concrètement
Le prompt engineering est la pratique — à mi-chemin entre compétence technique et écriture — consistant à construire le texte d’un prompt (l’instruction donnée à une IA générative) de façon à maximiser la qualité, la précision et l’utilité de la réponse. Cela ne demande pas de programmer : cela demande d’être clair sur le contexte, l’objectif et le format souhaité, et c’est une compétence que chacun peut apprendre avec la pratique.
Pourquoi ce n’est pas juste « bien poser ses questions »
La différence avec le simple fait de « poser une question » tient à la méthode : un prompt engineer, même au niveau amateur, tient compte d’éléments comme le contexte à fournir, les exemples à inclure pour orienter le style de la réponse, le format de sortie demandé et, pour les tâches complexes, la décomposition de la demande en étapes plus petites.
Un exemple concret
Un prompt du type « parle-moi de marketing » laisse à l’IA le soin de deviner ce dont vous avez vraiment besoin. Un prompt du type « liste 5 stratégies marketing à petit budget pour un commerce de quartier, sous forme de liste à puces, avec une phrase d’explication pour chacune » élimine l’ambiguïté et obtient une réponse immédiatement utilisable. Vous trouverez des techniques et des exemples plus approfondis dans notre guide pour écrire des prompts efficaces.