Le prompt engineering est l’art de formuler des instructions claires et structurées pour obtenir des réponses précises et reproductibles d’un LLM.
Notes détaillées
| Note | Contenu |
|---|
| RTF | Role, Task, Format — méthode de base pour requêtes rapides |
| CARE | Context, Action, Result, Example — idéal pour la rédaction et le contenu |
| CREATE | 6 dimensions — rigoureux, pour l’automatisation et le dev |
| CoT | Chain-of-Thought — raisonnement étape par étape, code et logique |
| Prompt de retour | Demander à l’IA de poser des questions avant d’agir |
Choisir son framework
| Méthode | Idéal pour | Complexité |
|---|
| RTF | Requêtes rapides | Faible |
| CARE | Contenu créatif | Moyenne |
| CREATE | Automatisation / Dev | Élevée |
| CoT | Résolution de problèmes / Code | Moyenne |
| Prompt de retour | Demandes floues ou complexes | Faible |
Principes généraux
- Rôle avant tout — Toujours définir qui est l’IA avant de lui donner une tâche
- Format explicite — Préciser le format de sortie attendu (JSON, tableau, liste, code…)
- Exemples > descriptions — Un exemple concret vaut mieux qu’une longue explication
- Contraintes négatives — Dire ce qu’il ne faut pas faire est aussi important que ce qu’il faut faire
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