Un prompt d’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, qui consiste à affiner les prompts, transforme une demande vague en une consigne 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. Demandez à Glean Assistant, ancré dans les connaissances de votre entreprise, et vous obtenez des réponses citées et respectueuses des autorisations, plutôt qu’un texte générique.
Comprendre les prompts d’IA
Les prompts d’IA guident les systèmes d’IA pour générer la réponse que vous souhaitez. Ils apportent du contexte, une intention et un niveau de précision, qui façonnent la clarté et l’exactitude du résultat.
Définir les prompts et les prompts d’IA
Les prompts sont des instructions ou des entrées données à un système d’IA pour obtenir une réponse précise. Un prompt d’IA contient des détails qui fournissent du contexte et guident l’IA afin qu’elle exécute la tâche souhaitée avec précision.
Ces instructions vont de commandes simples à des requêtes complexes avec plusieurs contraintes.
Dans un prompt d’IA, la spécificité et la clarté sont essentielles. Elles déterminent à quel point 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 d’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 suit de près l’exactitude 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 d’IA efficaces améliorent l’utilisabilité, les fonctionnalités et la fiabilité des systèmes d’IA.
Les bases du prompt engineering
Le prompt engineering est la pratique consistant à concevoir des prompts précis et efficaces. Cela implique de comprendre les exigences et les contraintes de la tâche et d’adapter les consignes 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 obtenir les bonnes entrées. Là où le modèle compte le plus, c’est le contexte : Glean Assistant ancre chaque réponse dans les connaissances de votre entreprise, afin qu’un prompt business renvoie des réponses citées et respectueuses des autorisations, plutôt qu’un texte générique au ton plausible.
Comment rédiger de bons prompts d’IA
Des prompts d’IA efficaces exigent de la spécificité, de la clarté, du contexte et un ton adapté. Ils utilisent aussi des mots-clés et des sujets pertinents afin que l’IA renvoie des réponses exactes.
Chaque prompt efficace contient cinq composants fondamentaux qui orientent l’IA vers un résultat utile.
- Tâche ou intention : Indique ce que vous voulez que l’IA fasse, par exemple résumer, comparer ou rédiger.
- Contexte : Fournit les informations de fond dont le modèle a besoin pour générer une réponse pertinente.
- Rôle ou persona : Indique à l’IA quel point de vue ou quelle expertise adopter pour répondre.
- Format : Précise la structure souhaitée, qu’il s’agisse d’une liste, d’un tableau, d’un paragraphe ou d’un bloc de code.
- Contraintes : Définit des limites comme le nombre de mots, le ton ou les sujets à éviter.
Glean Assistant applique ces mêmes composants aux connaissances de votre entreprise : un prompt bien formulé renvoie ainsi des réponses citées et respectueuses des autorisations, ancrées dans vos données d’entreprise plutôt qu’un texte générique.
Rédiger avec spécificité et clarté
La spécificité dans les prompts d’IA dirige l’IA vers l’information exacte requise. Des consignes vagues mènent souvent à des réponses hors sujet ou peu ciblées. Par exemple, si vous demandez les tendances du marché dans l’industrie tech, ajouter des détails comme la période, le type de technologie et la zone géographique peut améliorer l’exactitude 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 : "Write about our product."
- Prompt fort : "Write a 150-word product description for our project-management app, aimed at IT directors, that highlights security and admin controls, in a professional tone."
Le prompt fort précise la longueur, l’audience, l’angle et le ton, ce qui laisse moins de choses à deviner à l’IA.
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 le contexte ou la situation, elle peut adapter son résultat plus efficacement. Par exemple, lors de la rédaction d’un email professionnel, préciser le rôle du destinataire et l’objectif de l’email 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 aspects essentiels du prompt. Inclure des termes spécifiques à un secteur ou des sujets pertinents resserre le contexte et rend les réponses plus exactes. Par exemple, un prompt sur la "blockchain technology in healthcare" doit préciser des mots-clés comme "data security", "patient records" et "decentralized systems".
Les sujets précisent les principaux axes de la requête. En identifiant des thèmes clés et en les ajoutant au prompt, vous aidez l’IA à couvrir l’ensemble des points nécessaires. L’utilisation de mots-clés et de sujets conduit à des réponses plus détaillées et plus pertinentes.
Exemples de prompts d’IA
La manière la plus rapide d’écrire de meilleurs prompts d’IA consiste à comparer une version faible à une version forte. Voici trois tâches courantes au travail, chacune avec un prompt vague et une réécriture spécifique qui donne à l’IA suffisamment d’éléments.
Rédiger un email client
- Prompt faible : "Write an email to a customer about the outage."
- Prompt fort : "Draft a 120-word apology email to an enterprise customer about yesterday's 45-minute login outage. Acknowledge the impact, explain the fix, and offer a follow-up call. Keep the tone calm and professional."
Résumer un ticket de support
- Prompt faible : "Summarize this ticket."
- Prompt fort : "Summarize this support ticket in three bullet points : the reported issue, the steps already tried, and the recommended next action for a Tier 2 engineer."
Recherche sur un compte commercial
- Prompt faible : « Parle-moi de ce compte. »
- Prompt solide : « Résume notre relation avec Acme Corp : opportunités ouvertes, problèmes de support récents, principaux contacts et risques de renouvellement. Appuie-toi sur notre CRM et les précédents échanges par e-mail. »
Vous n’avez pas besoin d’écrire chaque prompt depuis 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 travail.
Types de prompts IA
Les prompts se répartissent en catégories distinctes selon la tâche qu’ils demandent au modèle d’effectuer. Le type de prompt détermine la quantité de contexte et de structure dont le modèle a besoin pour renvoyer un résultat utile.
- Génération de texte ou de contenu : Demande au modèle de rédiger des e-mails, rapports, résumés ou textes marketing depuis zéro ou à partir d’un brief.
- Génération de code : Demande au modèle d’écrire, déboguer ou refactoriser du code dans un langage ou un framework spécifié.
- Classification ou extraction : Demande au modèle d’étiqueter des données, d’extraire des entités ou de classer des entrées dans des catégories prédéfinies.
- Prompts en plusieurs étapes : Se déroulent sur plusieurs échanges, chaque itération affinant le résultat ou ajoutant de nouvelles instructions.
Les prompts en plusieurs étapes sont particulièrement puissants pour les workflows complexes. Glean Agents décompose une demande en étapes planifiées : comprendre le problème, rechercher dans les connaissances de l’entreprise, synthétiser les résultats et agir. Chaque étape s’exécute avec une gouvernance de niveau entreprise, afin que l’agent reste ancré dans des données autorisées tout au long du processus.
Applications des prompts IA
Les prompts IA soutiennent le travail dans des contextes créatifs, éducatifs et en entreprise. Des prompts bien construits accélèrent la rédaction, facilitent la résolution de problèmes et ouvrent de nouvelles façons de générer des idées et du contenu.
Aide à l’écriture créative
Les outils IA aident à l’écriture créative. Les auteurs peuvent dépasser les blocages en générant des idées, en rédigeant des scènes ou en structurant un récit. Ces outils suggèrent des évolutions de l’intrigue, des dialogues de personnages et des éléments thématiques, afin que les auteurs puissent se concentrer sur l’amélioration du travail.
Outils pédagogiques et tutoriels
Dans l’éducation, les prompts 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 construits avec l’IA aident les étudiants à interagir avec le contenu de manière plus dynamique. Cela va de problèmes de mathématiques à des simulations historiques, offrant une expérience d’apprentissage plus immersive. Les générateurs IA peuvent aussi créer des quiz et des fiches de révision pour un apprentissage continu.
Cas d’usage spécifiques à chaque secteur
En entreprise, les prompts 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 demandent 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 informations pertinentes et rédiger une réponse ancrée dans les connaissances de l’entreprise. Les premières recherches sur l’architecture de raisonnement agentique de Glean ont montré 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 IA efficaces, il est utile de savoir éviter les erreurs courantes, suivre les bonnes pratiques et continuer à améliorer dans le 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 exactes et précises.
Des biais peuvent aussi s’infiltrer dans les prompts. Les reconnaître et les réduire aide à garder des résultats justes 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 contextuels aide l’IA à être plus précise.
Utiliser des listes ou des puces pour des demandes complexes décompose les tâches en parties gérables. Cela rend le travail plus précis et réduit le risque d’erreurs.
Fournissez des exemples quand c’est possible. Cela aide l’IA à comprendre le format et le style souhaités, 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 d’eux.
L’ancrage compte autant que la formulation. Quand une IA répond à partir de données d’entraînement ouvertes, elle peut halluciner. Glean renvoie des réponses sourcées, tenant compte des autorisations, ancrées dans les connaissances de votre entreprise, afin que vous puissiez vérifier chaque réponse à sa source et faire confiance à ce sur quoi vous agissez.
Questions fréquentes
Quelle est la différence entre un prompt IA et le prompt engineering ?
Un prompt 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 IA ?
Les prompts IA se répartissent en quatre types principaux : génération de texte, génération de code, classification ou extraction, et prompts en plusieurs étapes, chacun décrit dans la section Types de prompts IA ci-dessus.
Qu’est-ce qui fait un prompt IA de haute qualité ?
Un prompt 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 plus utiles.
Quelles sont les erreurs courantes lors de la rédaction de prompts 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 il est donc important d’équilibrer niveau de détail et simplicité.
Comment les prompts IA fonctionnent-ils en contexte entreprise ?
En entreprise, les prompts fonctionnent le mieux lorsqu’ils sont ancrés dans les données de l’entreprise. Glean Assistant renvoie des réponses sourcées, tenant compte des 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 un texte générique.
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