Google a sorti un guide de 69 pages sur le prompt engineering

Je parle de tech depuis plus trois ans, et je te jure, rien ne m’a autant fait vibrer que de jouer avec l’IA.

Ces modèles de langage, un terme classe pour dire « chatbots ultra malins » peuvent écrire des histoires, du code, ou même résoudre des problèmes de maths.

Mais voilà le truc : faut bien leur parler.

C’est là que le prompt engineering entre en jeu.

C’est pas un truc de geek.

C’est juste apprendre à parler à l’IA sans qu’elle parte en vrille.

Je me suis appuyé à fond sur le guide de Lee Boonstra pour comprendre tout ça.

Et je vais te résumer les points clés avec des exemples simples que tu peux tester direct.

C’est quoi le prompt engineering exactement ?

Imagine que tu dis à ton chien d’aller chercher une balle.

Si tu dis juste « va chercher », il peut revenir avec une chaussette.

Mais si tu pointes la balle en disant « va chercher la rouge », là il pige.

Le prompt engineering, c’est ça.

Tu donnes des consignes claires à l’IA pour éviter qu’elle dise n’importe quoi.

Le guide de Google explique que les modèles d’IA prédisent le mot suivant à partir de ce qu’ils ont appris.

Un bon prompt les guide vers la bonne réponse.

Pas besoin de mots savants, juste être clair et précis.

Voyons comment ça fonctionne.

Pourquoi tu devrais t’y intéresser ?

Un jour, j’ai demandé à une IA des infos sur les ours, en pensant recevoir des faits sur les animaux sauvages.

À la place, elle m’a parlé de l’équipe de foot américaine des Chicago Bears.

Gros malaise.

Un bon prompt évite ce genre de malentendu.

Que tu veuilles un poème ou une liste de courses, c’est utile.

T’as pas besoin d’être expert en tech.

Le guide montre que n’importe qui peut s’y mettre.

C’est comme apprendre à bien texter un pote pour qu’il comprenne ce que tu veux.

Voici quelques façons de t’y prendre.

Façons cool de parler à l’IA

Le guide donne plein d’astuces, mais je vais t’en montrer quelques-unes faciles à retenir.

Chaque méthode, c’est une façon différente de formuler ta demande.

1. Demande directe (Zero-Shot)

La méthode fainéante : tu dis à l’IA ce que tu veux, sans contexte.

C’est rapide pour les trucs simples.

Exemple : analyser un avis de film.

Prompt :
« Cette critique de film est-elle POSITIVE, NEUTRE ou NÉGATIVE ?
Critique : "J’ai adoré chaque minute !"
Réponse : »

C’est efficace.

Mais le guide dit que si la critique est plus floue, genre « génial mais ennuyeux », l’IA peut se planter.

2. Donner des exemples (Few-Shot)

Là tu dis « fais comme ça ».

Tu montres 2 ou 3 cas et l’IA suit le modèle.

Exemple : transformer une commande de pizza en JSON.

Prompt :
« Transforme cette commande de pizza en JSON.
Exemple 1 : "Petite pizza au pepperoni" → {"taille": "petite", "garnitures": ["pepperoni"]}
Exemple 2 : "Grande pizza aux olives, champignons" → {"taille": "grande", "garnitures": ["olives", "champignons"]}
Et maintenant : "Moyenne pizza à la saucisse"
Réponse : »

Avec des exemples, l’IA reste dans les clous.

Le guide conseille d’en donner 2 ou 3 pour de meilleurs résultats.

3. Fixer des règles (System Prompt)

Tu dis à l’IA dans quel format elle doit répondre.

C’est top si tu veux un résultat propre et structuré.

Exemple :
« Classe cet avis comme POSITIF, NEUTRE ou NÉGATIF, et renvoie un JSON.
Avis : "C’était pas mal, je suppose."
Format : {"avis": "POSITIVE | NEUTRAL | NEGATIVE"}
Réponse : »

Ce type de prompt évite les réponses fouillis.

Le guide recommande pour garder un format clair.

4. Jouer un rôle (Role Prompt)

Tu dis à l’IA d’agir comme un guide touristique, un coach, etc.

Ça change le ton de la réponse.

Exemple :
« Tu es un guide touristique. Donne-moi 3 endroits à visiter à Rome. »

Réponse imaginaire (mal écrite exprès dans l’exemple original) :
« Tour Eiffel, Louvre, Montmartre… »

Bon ici ils ont mélangé avec Paris, mais l’idée est là.

Ça rend la réponse plus conviviale et adaptée au rôle.

Le guide propose d’essayer des rôles différents selon le besoin (coach, expert, pote, etc.).

5. Réfléchir à voix haute (Chain of Thought)

Tu demandes à l’IA de décomposer sa réponse étape par étape.

C’est génial pour les calculs ou problèmes complexes.

Exemple :
« Résous ça étape par étape : Quand j’avais 5 ans, ma sœur avait le double de mon âge. J’ai maintenant 20 ans. Quel âge a ma sœur ? »

Réponse :
Quand j’avais 5 ans, ma sœur avait 10.
Donc elle a 5 ans de plus que moi.
Aujourd’hui j’ai 20, donc elle a 25.

Ce type de raisonnement réduit les erreurs.

Mais c’est plus long à lire, donc à utiliser quand c’est utile.

Changer l’ambiance de l’IA

Les prompts ne font pas tout.

Tu peux aussi ajuster les réglages de l’IA, comme la température ou la limite de mots.

Température :
Basse (0.1) = réponse sérieuse, prévisible.
Haute (0.8) = réponse plus créative, parfois bizarre.

Limite de mots :
Empêche l’IA de partir en monologue.
Fixe une limite pour avoir des réponses courtes.

Top-K / Top-P :
Des réglages avancés pour affiner le choix des mots.
Tu peux les ignorer au début.

Exemple de variation d’ambiance :

Prompt :
« Raconte une histoire courte avec un chat. »

Ambiance 1 (créative, max 15 mots) :
« Le chat a bondi sur le laser, renversant les meubles comme un ninja poilu. »

Ambiance 2 (calme, max 8 mots) :
« Le chat dormait paisiblement dans un coin ensoleillé. »

C’est la même demande, mais l’ambiance change tout.

Bonnes pratiques pour écrire des prompts efficaces

Voici ce que j’ai retenu du guide (et de mes propres tests) :

Ne complique pas :
Un prompt brouillon = une réponse bancale.
Dis « donne 3 cafés à Paris » au lieu de « endroits sympas en France ».

Montre ce que tu veux :
Les exemples, c’est comme une carte pour guider l’IA.

Sois précis :
Spécifie bien le format ou la consigne.

Guide, ne flique pas :
« Écris une courte histoire » marche mieux que « n’écris pas un roman ».

Note ce que tu testes :
Je note tout dans un tableau pour savoir ce qui marche.

Utiliser l’IA pour coder : ça m’a sauvé la mise

Le mois dernier, j’avais plein de fichiers à renommer.

À la main ? Hors de question.

Le guide explique qu’on peut demander à l’IA de générer du code.

J’ai tenté le coup.

Prompt :
« Écris un script Python qui demande un dossier et ajoute "old_" à tous les noms de fichiers. »

L’IA a sorti ça :

python

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import os folder = input("Quel est le dossier ? ").strip() if not os.path.isdir(folder): print("Dossier introuvable.") quit() for file in os.listdir(folder): old_path = os.path.join(folder, file) new_name = "old_" + file new_path = os.path.join(folder, new_name) if os.path.isfile(old_path): os.rename(old_path, new_path) print("Renommage terminé !")

J’ai testé. Ça a marché nickel.

Mais comme le guide le dit : toujours relire le code généré par l’IA.

Elle peut se planter.

Ce qui peut coincer : et comment le corriger

L’IA n’est pas parfaite.

Voici les problèmes que j’ai eus (et ce que dit le guide) :

Demandes floues :
Si tu dis « parle des étoiles », tu risques d’avoir Hollywood au lieu de l’espace.

Infos inventées :
Parfois l’IA dit que les chats volent.
Demande des faits ou des listes pour rester réaliste.

Répétitions :
Elle peut se mettre à dire la même chose en boucle.
Réduis la limite de mots.