Un prompt IA est l’instruction, la question ou l’entrée que vous donnez à un système d’IA pour obtenir une réponse précise. Plus le prompt est clair et spécifique, plus le résultat est utile.
Un prompt fait le lien entre ce que vous voulez et ce que l’IA produit. Le prompt engineering, la pratique qui consiste à affiner les prompts, transforme une demande vague en une demande précise qui renvoie des résultats pertinents.
La qualité du prompt détermine la qualité du résultat. Posez une question business à un modèle généraliste et il devine les détails. Posez-la à Glean Assistant, ancré dans la connaissance de votre entreprise, et vous obtenez des réponses sourcées, respectueuses des autorisations, plutôt qu’un texte générique.
Comprendre les prompts IA
Les prompts IA guident les systèmes d’IA pour générer la réponse que vous souhaitez. Ils portent le contexte, l’intention et le degré de précision, qui façonnent la clarté et la précision du résultat de l’IA.
Définir les prompts et les prompts IA
Les prompts sont des instructions ou des entrées données à un système d’IA afin d’obtenir une réponse spécifique. Un prompt IA contient des détails qui apportent du contexte et guident l’IA pour exécuter la tâche souhaitée avec précision.
Ces instructions vont de simples commandes à des requêtes complexes avec plusieurs contraintes.
Dans un prompt IA, la précision et la clarté sont essentielles. Elles déterminent dans quelle mesure l’IA comprend et exécute le prompt. Plus les instructions sont précises, meilleurs sont les résultats.
Rôles et importance dans les systèmes d’IA
Les prompts IA déterminent ce que fait un système d’IA. Ils servent de pont entre l’intention de l’utilisateur et le résultat de l’IA.
Les prompts aident l’IA à comprendre le contexte et à fournir des réponses pertinentes et exactes. La qualité du prompt est étroitement corrélée à la précision du résultat : un prompt spécifique et bien cadré réduit ce que le modèle doit deviner, de sorte que la réponse se rapproche davantage de ce que vous avez demandé.
Des prompts IA efficaces améliorent la facilité d’utilisation, la fonctionnalité et la fiabilité des systèmes d’IA.
Les bases du prompt engineering
Le prompt engineering est la pratique qui consiste à concevoir des prompts précis et efficaces. Cela implique de comprendre les exigences et les contraintes de la tâche, et d’adapter les instructions écrites pour obtenir le meilleur résultat.
Les facteurs clés d’un prompt engineering réussi incluent :
- Définir une intention claire
- Être spécifique et clair
- Inclure un contexte pertinent
Ces facteurs aident l’IA à comprendre et à effectuer les actions souhaitées. En pratique, le prompt engineering nécessite des tests itératifs et des ajustements pour bien calibrer les entrées. Là où le modèle compte le plus, c’est le contexte : Glean Assistant ancre chaque réponse dans la connaissance de votre entreprise, afin qu’un prompt business renvoie des réponses sourcées et respectueuses des autorisations, plutôt qu’un texte générique au ton plausible.
Comment rédiger de bons prompts IA
Des prompts IA efficaces requièrent de la précision, de la clarté, du contexte et un ton adapté. Ils utilisent également des mots-clés et des sujets pertinents afin que l’IA renvoie des réponses exactes.
Rédiger avec précision et clarté
La précision dans les prompts IA oriente l’IA vers l’information exacte requise. Des instructions vagues conduisent souvent à des réponses hors sujet ou peu ciblées. Par exemple, si vous demandez des tendances de marché dans l’industrie tech, ajouter des détails comme la période, le type de technologie concerné et la région géographique peut améliorer la précision de la réponse.
La clarté est tout aussi importante. Un langage clair et concis évite les mauvaises interprétations. Des phrases simples et un choix de mots précis aident l’IA à comprendre la demande. Cette approche maintient des réponses pertinentes et utiles.
Voici à quoi cela ressemble en pratique :
- Prompt faible : "Écrivez à propos de notre produit."
- Prompt fort : "Rédigez une description produit de 150 mots pour notre application de gestion de projet, destinée aux directeurs IT, qui met en avant la sécurité et les contrôles d’administration, dans un ton professionnel."
Le prompt fort précise la longueur, le public, l’angle et le ton, de sorte que l’IA a moins à deviner.
Intégrer le contexte et le ton
Ajouter du contexte aux prompts aide l’IA à générer des réponses plus personnalisées et plus pertinentes. Si l’IA comprend l’arrière-plan ou la situation, elle peut adapter son résultat plus efficacement. Par exemple, lors de la rédaction d’un e-mail professionnel, indiquer le rôle du destinataire et l’objectif de l’e-mail guide l’IA vers un ton et un style appropriés.
Le ton aligne le résultat de l’IA sur vos attentes. Que vous souhaitiez un style formel, conversationnel ou technique, le préciser dans le prompt produit des réponses adaptées. Des indications claires sur le ton aident l’IA à rester cohérente dans ses réponses.
Utiliser des mots-clés et des sujets
Les mots-clés guident l’IA vers les éléments essentiels du prompt. Inclure des termes propres à un secteur ou des sujets pertinents réduit le contexte et rend les réponses plus exactes. Par exemple, un prompt sur la "technologie blockchain dans la santé" devrait préciser des mots-clés comme "sécurité des données", "dossiers patients" et "systèmes décentralisés".
Les sujets indiquent les principaux axes de la requête. En identifiant des thèmes clés et en les ajoutant au prompt, vous aidez l’IA à couvrir intégralement les points nécessaires. Cette utilisation de mots-clés et de sujets conduit à des réponses plus détaillées et plus pertinentes.
Exemples de prompts IA
Le moyen le plus rapide d’écrire de meilleurs prompts IA est de comparer une version faible à une version forte. Vous trouverez ci-dessous trois tâches courantes au travail, chacune avec un prompt vague et une reformulation précise qui donne à l’IA suffisamment d’éléments pour travailler.
Rédiger un e-mail client
- Prompt faible : "Écrivez un e-mail à un client à propos de la panne."
- Prompt fort : "Rédigez un e-mail d’excuses de 120 mots à un client enterprise au sujet de la panne de connexion d’hier, d’une durée de 45 minutes. Reconnaissez l’impact, expliquez le correctif et proposez un appel de suivi. Gardez un ton calme et professionnel."
Résumer un ticket de support
- Prompt faible : "Résumez ce ticket."
- Prompt fort : "Résumez ce ticket de support en trois points : le problème signalé, les étapes déjà essayées et la prochaine action recommandée pour un ingénieur de niveau 2."
Rechercher un compte commercial
- Prompt faible : "Parlez-moi de ce compte."
- Prompt fort : "Résumez notre relation avec Acme Corp : opportunités ouvertes, incidents de support récents, principaux contacts et tout risque lié au renouvellement. Appuyez-vous sur notre CRM et les fils d’e-mails précédents."
Vous n’avez pas besoin d’écrire chaque prompt à partir de zéro. La bibliothèque de prompts Glean
propose des prompts prêts à l’emploi, spécifiques à chaque rôle, pour des tâches comme celles-ci, afin que les équipes puissent partir d’un modèle éprouvé et l’adapter à leur propre travail.Applications des prompts d’IA
Les prompts d’IA alimentent le travail dans des contextes créatifs, éducatifs et en entreprise. Des prompts bien conçus accélèrent la rédaction, soutiennent la résolution de problèmes et ouvrent de nouvelles façons de générer des idées et du contenu.
Aide à l’écriture créative
Les outils d’IA aident à l’écriture créative. Les auteurs peuvent dépasser les blocages en générant des idées, en rédigeant des scènes ou en structurant une histoire. Ces outils suggèrent des développements d’intrigue, des dialogues de personnages et des éléments thématiques, afin que les auteurs puissent se concentrer sur l’amélioration du travail.
Outils et tutoriels éducatifs
Dans l’éducation, les prompts d’IA servent de tuteurs personnalisés. L’IA peut répondre aux questions, proposer des explications et fournir des leçons sur mesure. Ces outils s’adaptent au rythme d’apprentissage de chacun, ce qui les rend utiles pour des besoins éducatifs variés.
Les tutoriels et exercices interactifs conçus avec l’IA aident les étudiants à interagir avec le contenu de manière plus dynamique. Cela va des problèmes de mathématiques aux simulations historiques, offrant une expérience d’apprentissage plus immersive. Les générateurs d’IA peuvent également créer des quiz et des flashcards pour un apprentissage continu.
Cas d’usage spécifiques à l’industrie
En entreprise, les prompts d’IA alimentent le travail de connaissance au quotidien. Un nouvel arrivant peut demander les bons documents d’onboarding et les contacts de l’équipe. Un agent support peut demander un résumé de ticket et une réponse suggérée. Un commercial peut demander une recherche sur un compte avant un appel de renouvellement. Un ingénieur peut demander du contexte sur un build en échec avant de le déboguer.
Les tâches en plusieurs étapes nécessitent plus qu’une seule réponse. Glean Agents décompose une demande comme « résoudre ce ticket de support » en étapes planifiées : comprendre le problème, rechercher dans la base de connaissances et la documentation, synthétiser les détails pertinents, et rédiger une réponse ancrée dans les connaissances de l’entreprise. L’architecture de raisonnement agentique de Glean montre une augmentation de 24 % de la pertinence des réponses et des actions (Glean, "Agentic reasoning : the future of Work AI," 2024).
Optimisation et bonnes pratiques
Pour rédiger des prompts d’IA efficaces, il est utile de savoir comment éviter les erreurs courantes, suivre les bonnes pratiques et continuer à s’améliorer au fil du temps.
Éviter les erreurs courantes
Une erreur fréquente consiste à utiliser un langage trop complexe ou trop vague. Cela peut perturber le modèle et dégrader la qualité des résultats. La simplicité et la clarté sont essentielles pour des prompts efficaces.
Un autre écueil est de ne pas définir le périmètre et les contraintes. Soyez précis sur ce que vous attendez de l’IA, et indiquez les limites afin que les réponses restent justes et précises.
Des biais peuvent aussi s’infiltrer dans les prompts. Les reconnaître et les réduire aide à maintenir des résultats équitables et équilibrés. Relire les prompts pour détecter des biais involontaires améliore le résultat global.
Respecter les bonnes pratiques
Les bonnes pratiques commencent par des prompts clairs, concis et sans ambiguïté. Ajouter des détails de contexte aide l’IA à être plus précise.
Utiliser des listes ou des puces pour des requêtes complexes découpe les tâches en parties gérables. Cela maintient le travail précis et réduit le risque d’erreurs.
Fournissez des exemples lorsque c’est possible. Cela aide l’IA à comprendre le format et le style attendus, ce qui rend le contenu généré plus exploitable.
Apprentissage et amélioration continus
Relire et itérer sur vos prompts conduit à de réelles améliorations. Analyser les réponses de l’IA montre où des ajustements sont nécessaires.
Les boucles de feedback vous permettent d’affiner les prompts au fil du temps et de tirer davantage de chacun.
L’ancrage compte autant que la formulation. Lorsqu’une IA répond à partir de données d’entraînement ouvertes, elle peut halluciner. Glean renvoie des réponses citées et respectant les autorisations, ancrées dans les connaissances de votre entreprise, afin que vous puissiez vérifier chaque réponse à sa source et avoir confiance dans ce sur quoi vous agissez.
Foire aux questions
Quelle est la différence entre un prompt d’IA et le prompt engineering ?
Un prompt d’IA est l’entrée que vous donnez à un système d’IA. Le prompt engineering est la pratique consistant à concevoir et affiner ces prompts afin que l’IA renvoie des réponses exactes et pertinentes.
Quels sont les principaux types de prompts d’IA ?
Les types courants incluent la génération de texte, la génération de code, la classification, ainsi que les prompts créatifs ou en plusieurs étapes. Chaque type façonne l’entrée pour correspondre à la tâche et aux capacités du modèle.
Qu’est-ce qui fait un prompt d’IA de haute qualité ?
Un prompt d’IA de haute qualité est clair, spécifique et fournit suffisamment de contexte. Il évite l’ambiguïté et est adapté au résultat souhaité, ce qui conduit à des réponses plus exactes et utiles.
Quelles sont les erreurs courantes lors de la rédaction de prompts d’IA ?
Les erreurs courantes incluent l’ambiguïté, le manque de contexte et les biais involontaires. Des prompts trop complexes ou trop simples peuvent aussi produire des résultats non pertinents, donc il est important d’équilibrer le niveau de détail et la simplicité.
Comment les prompts d’IA fonctionnent-ils en entreprise ?
En entreprise, les prompts fonctionnent le mieux lorsqu’ils sont ancrés dans les données de l’entreprise. Glean Assistant renvoie des réponses citées et respectant les autorisations à partir de vos propres connaissances, afin qu’un prompt sur un client, un projet ou une politique s’appuie sur des sources réelles plutôt que sur du texte générique.
Demandez une démo pour découvrir comment Glean et l’IA peuvent transformer votre environnement de travail.
Des prompts d’IA efficaces exigent de la spécificité, du contexte et de la clarté. Cette section couvre les prompts de haute qualité, leur impact sur l’art, des techniques pour gagner en clarté, des défis courants, les différences selon les applications d’IA et les bonnes pratiques en synthèse d’images.
Qu’est-ce qui définit un prompt généré par IA de haute qualité ?
Un prompt généré par IA de haute qualité est clair, spécifique et fournit un contexte suffisant. Il évite l’ambiguïté et est adapté au résultat souhaité. Des prompts de qualité peuvent conduire à des réponses d’IA plus exactes et utiles.
Comment les prompts d’IA peuvent-ils améliorer la production créative en art et en écriture ?
Les prompts d’IA peuvent inspirer de nouvelles idées en offrant des perspectives uniques ou en générant du contenu que l’utilisateur n’aurait peut-être pas envisagé. Ils aident à dépasser les blocages créatifs et introduisent des concepts innovants, conduisant à des œuvres artistiques et littéraires plus diverses et plus dynamiques.
Quelles techniques améliorent la clarté des prompts pour des tâches pilotées par l’IA ?
Pour améliorer la clarté, utilisez un langage concis, précisez les résultats attendus et incluez le contexte pertinent. Éviter les termes vagues et s’assurer que les instructions sont actionnables peut améliorer significativement la performance des tâches pilotées par l’IA.
Quels sont les défis courants lors de la conception de prompts pour l’usage de l’IA ?
Les défis courants incluent l’ambiguïté, le manque de contexte et les biais involontaires. De plus, des prompts trop complexes ou trop simples peuvent mener à des résultats non pertinents ou insatisfaisants. Trouver le bon équilibre entre détail et simplicité est crucial.
En quoi la fonction des prompts d’IA diffère-t-elle selon les différentes applications d’IA ?
Les prompts d’IA varient selon l’application. Par exemple, les prompts pour l’IA conversationnelle diffèrent de ceux utilisés pour la génération d’images. Chaque application nécessite des prompts adaptés pour répondre à ses besoins fonctionnels spécifiques et à ses capacités.
Quelles sont les meilleures pratiques pour générer des prompts pour la synthèse d’images par IA ?
Les meilleures pratiques incluent la description des caractéristiques souhaitées de l’image, telles que la couleur, le style et la composition. Fournir des images d’exemple ou des références peut également améliorer la qualité des images générées. Des prompts clairs et détaillés aboutissent à une synthèse d’images plus précise.
