Prompt Engineering : fondamentaux et modèles avancés en entreprise

Introduction :

Et si la clé pour tirer le meilleur de l’IA ne résidait pas dans l’algorithme… mais dans la manière de lui parler ?

C’est tout l’enjeu du prompt engineering, une compétence qui consiste à concevoir des instructions claires, structurées et performantes pour exploiter tout le potentiel des modèles de langage comme ChatGPT, Gemini ou encore Claude.

Utilisé par des équipes produit, marketing, data ou RH, le prompt engineering permet aujourd’hui de :

• Automatiser des tâches à forte valeur ajoutée, sans coder.
• Multiplier par 10 la productivité sur des sujets comme la génération de contenu, l’analyse de texte ou la recherche documentaire.
• Encadre et industrialiser les usages de l’IA en entreprise, avec des prompts robustes, réutilisables, et alignés avec vos objectifs et cas d’usages métiers.

👥 Pour qui est-ce utile ?

1️⃣ Qu’est-ce que le Prompt Engineering ?

Définition :

Le prompt engineering, c’est l’art de formuler les bonnes instructions pour obtenir les meilleures réponses des IA génératives comme ChatGPT, Claude, Gemini ou Mistral.

Concrètement ? C’est ce qui permet à un modèle d’IA de :

• Générer un texte structuré à partir de quelques lignes de consigne.
• Répondre avec précision à une question métier.
• Suivre une logique de raisonnement ou construire un format de sortie spécifique (email, plan, tableau…).
🧠 Prompt = instruction

Une compétence émergente, devenue clé

Le prompt engineering est né avec l’explosion des grands modèles de langage (LLMs), comme GPT-3 en 2020 ou GPT-4 en 2023.

D’abord pratiqué par des chercheurs et développeurs, il est aujourd’hui devenu :

• Un réflexe professionnel pour les équipes qui travaillent avec l’IA,
• Un levier stratégique pour les entreprises qui cherchent à industrialiser leurs usages.

👩‍💻 Pas besoin de savoir coder. Ce qui compte, c’est de structurer sa pensée et de savoir guider le modèle à travers sa réflexion, pour obtenir l’output le plus pertinent possible.

Ce que permet un bon prompt

✅ Résumer un rapport en 5 points clés

✅ Générer une fiche produit à partir d’un tableau Excel

✅ Réécrire un message en adoptant un ton spécifique (pro, engageant, neutre)

✅ Trouver des erreurs dans un texte ou un code

✅ Générer de la données d’entraînement pour un classificateur Et de nombreuses autres applications concrètes Pour aller plus loin : 6 techniques de prompting pour craquer n’importe quel sujet RH avec l’IA.

2️⃣ Les fondamentaux du Prompt Engineering

4 méthodes de prompting à connaître

✅ Zero-shot prompting

Vous posez une question sans donner d’exemple.

💡 Utile pour des tâches simples ou lorsque le modèle est déjà bien entraîné.

✅ Few-shot prompting

Vous fournissez quelques exemples pour entrainer le modèle et l’aider à comprendre la tâche.

💡 Recommandé pour des tâches plus spécifiques ou nuancées.

✅ Chain-of-thought (CoT) prompting

Vous demandez au modèle de raisonner étape par étape pour arriver à la réponse.

💡 Très efficace pour les tâches de raisonnement logique ou mathématique.

✅ Self-consistency

Le modèle génère plusieurs réponses avec différents raisonnements, et vous sélectionnez la plus cohérente.

💡 Approche avancée pour augmenter la fiabilité des réponses.

🧩 Les 4 composants d’un bon prompt

Un prompt bien conçu repose généralement sur 4 éléments :

🔧 Les paramètres qui influencent la réponse d’une IA

Quand vous utilisez une API ou un outil comme ChatGPT, certains paramètres peuvent changer le comportement du modèle :

• La Température (entre 0 et 2) : plus elle est basse, plus la réponse est factuelle et proche de vos instructions. Plus elle est haute, plus elle est créative.
• Le Top-p : affine la diversité des réponses générées.
• Le Max tokens : définit la longueur maximale et l’énergie dépensée dans la réponse générée par l’IA
• Frequency penalty / presence penalty : influencent la répétition des mots ou l’introduction de nouveaux concepts.

Observons comment ces paramètres peuvent être directement ajustés dans un module Make :

#L’astuce : configurer un contexte dans ChatGPT

Dans l’onglet paramètre de ChatGPT, vous pouvez définir un contexte globale afin de permettre à l’IA de mieux comprendre qui vous êtes et ce que vous attendez d’elle. Cela vous permettra d’éviter de définir ce contexte dans chacun de vos nouveaux prompt

✅ Règle d’or

Un bon prompt est :

• Clair,
• Concis,
• Contextualisé,
• Spécifique,
• Et surtout… testé et itéré.

Pour aller plus loin : les meilleurs prompts et conseils pour maximiser votre productivité avec ChatGPT

3️⃣ Prompt Engineering et stratégie en entreprise :

Voici 5 bénéfices concrets pour les entreprises :

1. Gagner du temps

Des prompts bien construits permettent d’automatiser :

→ des résumés,

→ des emailings,

→ des documents internes,

→ des analyses ou des extractions de données.

Avec un niveau de fiabilité bien supérieur à un usage “intuitif” de l’IA.

2. Réduire la charge opérationnelle

Un prompt optimisé devient un modèle réutilisable. Il s’intègre dans vos outils no code et augmentés par l’IA (Notion, Zapier, Slack, HubSpot…) pour créer des flux automatisés sur-mesure.

3. Compétences des équipes

Former vos collaborateurs au prompt engineering, c’est leur donner les clés pour :

→ dialoguer efficacement avec l’IA.

→ créer leurs propres assistants (Dust, GPT et autres).

→ devenir autonomes dans l’usage des LLMs. (compréhension des biais humains, gestion de la data et sécurité, impact environnemental)

4. Encadrer les usages de l’IA

Le prompt engineering permet d’éviter les dérives ou les erreurs (hallucinations, ton inadapté, confusion).

Il favorise des pratiques responsables et robustes, même pour les équipes non-tech.

5. Créer de nouveaux cas d’usage métier

Analyse de feedbacks, génération de contenus, enrichissement CRM, support client…

Le bon prompt débloque des cas d’usage sur-mesure, sans développement technique lourd.

4️⃣ Cas d’usage métiers du Prompt Engineering

Le prompting n’est pas réservé aux data scientists.

C’est une boîte à outils ultra-pratique pour tous les métiers qui veulent automatiser, structurer, ou accélérer leur quotidien grâce à l’IA.

Voici des exemples concrets, par équipe, avec des cas d’usage réplicables.

🧩 Cas d’usage métiers du Prompt Engineering

🍿 Bonus : Automatiser ces prompts avec vos outils

Tous ces prompts peuvent être :

• intégrés dans ChatGPT, Dust, Copilot, Gemini, Notion AI ou Canva Magic Write.
• connectés via Zapier / Make à vos CRM, ATS ou outils internes.
• déployés dans des workflows semi-automatisés sans ligne de code.

5️⃣ Techniques avancées de Prompt Engineering