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 précis, 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 consistant à affiner les prompts, transforme une demande vague en une requête précise qui renvoie des résultats pertinents.
La qualité du prompt détermine la qualité du résultat. Posez une question métier à un modèle généraliste et il devinera les détails. Posez-la à Glean Assistant, ancré dans les connaissances de votre entreprise, et vous obtiendrez des réponses sourcées et respectueuses des autorisations, plutôt qu'un texte générique.
Comprendre les prompts d'IA
Les prompts d'IA guident les systèmes d'IA afin de générer la réponse souhaitée. Ils véhiculent du contexte, une intention et une précision, qui façonnent la clarté et la justesse du résultat de l'IA.
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 pour exécuter la tâche souhaitée avec précision.
Ces instructions vont de simples commandes à des requêtes complexes assorties de multiples contraintes.
Dans un prompt d'IA, la précision et la clarté sont cruciales. Elles déterminent la façon dont 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 façonnent 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 précises. La qualité du prompt est étroitement liée à la justesse du résultat : un prompt précis 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 la facilité d'utilisation, la fonctionnalité 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. Il s'agit 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 sont les suivants :
- Définir une intention claire
- Être précis 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 et des ajustements itératifs pour affiner les entrées. Là où le modèle compte le plus, c'est le contexte : Glean Assistant ancre chaque réponse dans les connaissances de votre entreprise, de sorte qu'un prompt métier renvoie des réponses sourcées et respectueuses des autorisations plutôt qu'un texte générique au ton plausible.
Comment rédiger de bons prompts d'IA
Les prompts d'IA efficaces exigent 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.
Chaque prompt efficace contient cinq composantes fondamentales qui orientent l'IA vers un résultat utile.
- Tâche ou intention : précise ce que vous attendez de l'IA, 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 quelle perspective ou 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 : fixe des limites comme le nombre de mots, le ton ou les sujets à éviter.
Glean Assistant applique ces mêmes composantes aux connaissances de votre entreprise, de sorte qu'un prompt bien formulé renvoie des réponses sourcées et respectueuses des autorisations, ancrées dans les données de votre entreprise plutôt qu'un texte générique.
Rédiger avec précision et clarté
La précision dans les prompts d'IA oriente l'IA pour qu'elle fournisse exactement l'information requise. Des instructions vagues conduisent souvent à des réponses hors sujet ou peu ciblées. Par exemple, si vous demandez les tendances du marché dans le secteur de la tech, ajouter des détails comme la période, le type de technologie précis et la zone géographique peut améliorer la justesse de la réponse.
La clarté est tout aussi importante. Un langage clair et concis évite les mauvaises interprétations. Des phrases simples et une formulation précise aident l'IA à comprendre la demande. Cette approche maintient les réponses pertinentes et utiles.
Voici ce que cela donne en pratique :
- Prompt faible : « Écris à propos de notre produit. »
- Prompt fort : « Rédige une description de produit de 150 mots pour notre application de gestion de projet, destinée aux directeurs informatiques, qui met en avant la sécurité et les contrôles d'administration, sur un ton professionnel. »
Le prompt fort indique la longueur, le public, l'objectif 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 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 e-mail professionnel, préciser le rôle du destinataire et l'objet du message 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 son résultat.
Utiliser des mots-clés et des sujets
Les mots-clés orientent l'IA vers les aspects essentiels du prompt. Inclure des termes propres à un secteur ou des sujets pertinents affine le contexte et rend les réponses plus précises. 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 précisent les principaux domaines de la requête. En identifiant les thèmes clés et en les ajoutant au prompt, vous aidez l'IA à couvrir entièrement les sujets nécessaires. Cette utilisation de mots-clés et de sujets conduit à des réponses plus détaillées et pertinentes.
Exemples de prompts d'IA
La façon la plus rapide de rédiger de meilleurs prompts d'IA est de comparer une version faible et une version forte. Vous trouverez ci-dessous trois tâches professionnelles courantes, chacune avec un prompt vague et une réécriture précise qui donne à l'IA de quoi travailler.
Rédiger un e-mail client
- Prompt faible : « Écris un e-mail à un client au sujet de la panne. »
- Prompt fort : « Rédige un e-mail d'excuses de 120 mots à un client grand compte concernant la panne de connexion de 45 minutes survenue hier. Reconnais l'impact, explique la solution et propose un appel de suivi. Garde un ton calme et professionnel. »
Résumer un ticket d'assistance
- Prompt faible : « Résume ce ticket. »
- Prompt fort : « Résume ce ticket d'assistance en trois puces : le problème signalé, les étapes déjà tentées et la prochaine action recommandée pour un ingénieur de niveau 2. »
Rechercher un compte commercial
- Prompt faible : « Parle-moi de ce compte. »
- Prompt efficace : « Résume notre relation avec Acme Corp : opportunités ouvertes, problèmes d'assistance récents, principaux contacts et éventuels risques de renouvellement. Appuie-toi sur notre CRM et nos échanges d'e-mails passés. »
Vous n'avez pas à rédiger chaque prompt à partir de zéro. La bibliothèque de prompts Glean propose des prompts prêts à l'emploi et adaptés à chaque rôle pour des tâches de ce type, afin que les équipes puissent partir d'un modèle éprouvé et l'adapter à leur propre travail.
Types de prompts d'IA
Les prompts se répartissent en catégories distinctes selon la tâche qu'ils demandent au modèle d'accomplir. Le type de prompt détermine la quantité de contexte et de structure dont le modèle a besoin pour fournir un résultat utile.
- Génération de texte ou de contenu : demande au modèle de rédiger des e-mails, des rapports, des résumés ou des textes marketing à partir de zéro ou d'un brief.
- Génération de code : demande au modèle d'écrire, de déboguer ou de 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 trier des entrées dans des catégories prédéfinies.
- Prompts à plusieurs étapes : se déroulent sur plusieurs échanges, chaque tour affinant le résultat ou ajoutant de nouvelles instructions.
Les prompts à plusieurs étapes sont particulièrement puissants pour les workflows complexes. Glean Agents décompose une requête 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, de sorte que l'agent reste ancré dans des données soumises à autorisation tout au long du processus.
Applications des prompts d'IA
Les prompts d'IA animent le travail dans les contextes créatifs, éducatifs et d'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 surmonter 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, ce qui permet aux auteurs de se concentrer sur le peaufinage de l'œuvre.
Outils éducatifs et tutoriels
Dans l'éducation, les prompts d'IA font office de tuteurs personnalisés. L'IA peut répondre aux questions, fournir des explications et proposer 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 s'approprier le contenu de façon plus dynamique. Cela va des problèmes de mathématiques aux simulations historiques, offrant une expérience d'apprentissage plus immersive. Les générateurs d'IA peuvent aussi créer des quiz et des cartes mémo pour un apprentissage continu.
Cas d'usage propres à chaque secteur
Au sein de l'entreprise, les prompts d'IA alimentent le travail de connaissance au quotidien. Un nouvel employé peut demander les documents d'intégration adéquats et les contacts de l'équipe. Un agent d'assistance peut demander un résumé de ticket et une proposition de réponse. Un commercial peut demander une recherche sur un compte avant un appel de renouvellement. Un ingénieur peut demander du contexte sur un build défaillant avant de le déboguer.
Les tâches à plusieurs étapes nécessitent plus qu'une simple réponse. Glean Agents décompose une requête comme « résous ce ticket d'assistance » 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. 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 d'IA efficaces, il est utile de savoir comment éviter les erreurs courantes, suivre les bonnes pratiques et continuer à s'améliorer dans le temps.
Éviter les erreurs courantes
Une erreur fréquente consiste à utiliser un langage trop complexe ou vague. Cela peut dérouter le modèle et dégrader la qualité du résultat. La simplicité et la clarté sont essentielles à 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 exposez les limites éventuelles pour que les réponses restent exactes et précises.
Des biais peuvent aussi se glisser dans les prompts. Les reconnaître et les réduire aide à conserver des résultats justes et équilibrés. Revérifier les prompts à la recherche de 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 les requêtes complexes découpe les tâches en parties gérables. Cela maintient la précision du travail et réduit le risque d'erreurs.
Fournissez des exemples lorsque 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. L'analyse des réponses de l'IA révèle où des ajustements sont nécessaires.
Les boucles de rétroaction vous permettent d'affiner vos prompts dans le temps et d'en tirer davantage à chaque fois.
L'ancrage compte autant que la formulation. Lorsqu'une IA répond à partir de données d'entraînement ouvertes, elle peut halluciner. Glean fournit des réponses citées et respectueuses des autorisations, ancrées dans les connaissances de votre entreprise, afin que vous puissiez vérifier chaque réponse par rapport à sa source et faire confiance à ce sur quoi vous agissez.
Questions fréquentes
Quelle est la différence entre un prompt d'IA et l'ingénierie de prompts ?
Un prompt d'IA est l'entrée que vous donnez à un système d'IA. L'ingénierie de prompts est la pratique consistant à concevoir et affiner ces prompts pour que l'IA renvoie des réponses exactes et pertinentes.
Quels sont les principaux types de prompts d'IA ?
Les prompts d'IA se répartissent en quatre grands types : génération de texte, génération de code, classification ou extraction, et prompts à plusieurs étapes, chacun abordé dans la section Types de prompts d'IA ci-dessus.
Qu'est-ce qui fait un prompt d'IA de qualité ?
Un prompt d'IA de qualité est clair, précis et fournit suffisamment de contexte. Il évite l'ambiguïté et est adapté au résultat que vous souhaitez, 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. Les prompts trop complexes ou trop simples peuvent aussi produire des résultats non pertinents, d'où l'importance d'équilibrer détail et simplicité.
Comment fonctionnent les prompts d'IA dans un contexte d'entreprise ?
En entreprise, les prompts fonctionnent mieux lorsqu'ils sont ancrés dans les données de l'entreprise. Glean Assistant fournit des réponses citées et respectueuses des autorisations à partir de vos propres connaissances, de sorte qu'un prompt portant sur un client, un projet ou une politique s'appuie sur des sources réelles plutôt que sur un texte générique.
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