Centre de connaissances
L’ingénierie de prompts, du premier prompt à la production.
26 guides pratiques pour écrire, optimiser, tester et sécuriser des prompts destinés aux grands modèles de langage. Chacun s’adresse à celles et ceux qui livrent des prompts dans de vrais logiciels, avec des exemples à copier et des compromis exposés clairement.
Un parcours de lecture
Les sujets s’appuient les uns sur les autres. Commencez par ce qu’est un prompt, découvrez ses formes et ses techniques, puis passez à la mesure, à la sécurisation et à l’automatisation des prompts avec des agents et des outils.
Fondamentaux
Ce qu’est l’ingénierie de prompts, comment la pratiquer pas à pas et les habitudes qui distinguent un prompt qui marche une fois d’un prompt qui marche à chaque fois.
- Qu’est-ce que l’ingénierie de prompts ?Une définition simple, la façon dont un modèle lit réellement un prompt et pourquoi la formulation change le résultat.
- Guide d’ingénierie de prompts : une méthode pas à pasSept étapes d’une demande brute à un prompt testé et prêt pour la production, avec un exemple travaillé.
- Bonnes pratiques d’ingénierie de promptsDix habitudes pour écrire de meilleurs prompts d’IA, chacune avec un exemple avant/après.
- Erreurs courantes d’ingénierie de prompts et comment les corrigerDouze erreurs derrière des sorties vagues, incohérentes ou risquées, chacune avec une correction vérifiable.
- Ingénierie de prompts pour les développeursDes prompts de code qui produisent des modifications correctes, et comment traiter les prompts de production comme du code.
Types de prompts
Les formes de base d’un prompt : avec ou sans exemples, avec un rôle, en prompt système et autour d’un format de sortie imposé.
- Types de prompts : vue d’ensemble avec exemplesOnze types de prompts comparés, avec un exemple de chacun et quand le choisir.
- Prompting zero-shot, one-shot et few-shotQuand les exemples aident, combien en utiliser, comment les choisir et comment ils se retournent contre vous.
- Prompts système et prompting par rôleCe qu’un prompt système contient, comment fonctionnent les rôles et une structure réutilisable.
- Prompting de sortie structurée : JSON, schémas et contraintesObtenir du JSON fiable d’un modèle avec des contraintes de sortie, des schémas et une validation.
Techniques
Des méthodes pour les tâches difficiles : raisonner pas à pas, répartir le travail entre plusieurs prompts, donner des outils à un modèle et améliorer un prompt par la mesure.
- Techniques d’ingénierie de prompts : quoi utiliser et quandQuinze techniques comparées, avec une règle pour savoir quand chacune vaut son coût.
- Prompting par chaîne de pensée et autoconsistanceLe raisonnement pas à pas, quand il aide, quand il est redondant et comment l’autoconsistance gagne en précision.
- Enchaînement et décomposition de promptsDécouper une tâche complexe en prompts simples, transmettre des données entre étapes et gérer les erreurs.
- Le prompting ReAct : raisonner et agir avec des outilsComment fonctionne la boucle raisonner, agir, observer, avec un exemple de prompt et les défaillances habituelles.
- Optimisation de prompts : une méthode itérativeUne boucle reproductible pour améliorer un prompt par la mesure plutôt qu’au feeling.
Optimisation, tests et sécurité
Les prompts en production : budgets de tokens et de contexte, évaluation, versionnage, défenses contre l’injection et protection des secrets.
- Optimisation des tokens : coût, fenêtres de contexte et compressionComment fonctionnent les tokens et les fenêtres de contexte, comment les compter et comment les réduire sans risque.
- Tests et évaluation de prompts : comment mesurer un promptJeux de tests, métriques, contrôles statiques, évaluateurs par modèle et exécution des tests de prompts en CI.
- Gestion et versionnement des promptsStocker, versionner, relire, tester et déployer les prompts en équipe.
- Sécurité des prompts : menaces et défenses pour les applications LLMLes principales menaces pour les applications LLM et une défense en couches pour chacune.
- Injection de prompt et prévention des jailbreaksInjection directe et indirecte avec exemples, et les défenses qui limitent les dégâts.
- Détection des données personnelles et des secrets dans les promptsComment les secrets et les données personnelles entrent dans les prompts, comment fonctionne la détection et comment masquer.
Agents d’IA et MCP
Des prompts qui pilotent des outils plutôt qu’une simple réponse : instructions d’agent, recherche d’informations et Model Context Protocol.
- Prompts pour agents IA : instructions, outils et workflowsInstructions d’agent, descriptions d’outils, gestion du contexte et quand un workflow vaut mieux qu’un agent.
- Prompting pour RAG : écrire des prompts pour la génération augmentée par récupérationStructurer le contexte récupéré, ancrer les réponses avec des citations et gérer l’information manquante.
- Qu’est-ce que MCP ? Le Model Context Protocol expliquéComment MCP connecte les applications d’IA aux outils et aux données, ses briques de base et son modèle de sécurité.
Guides par modèle
Ce qui change d’un fournisseur à l’autre : comment les modèles d’OpenAI, d’Anthropic et de Google lisent différemment instructions, contexte et formats.
- Prompting pour ChatGPT et OpenAI : un guide pratiqueRôles de message, modèles de raisonnement, sorties structurées et décompte exact des tokens pour les modèles OpenAI.
- Prompting pour Claude : un guide pratiqueBalises XML, placement des longs documents, exemples, réflexion étendue et instructions explicites pour Claude.
- Prompting pour Google Gemini : un guide pratiqueInstructions système, exemples few-shot, entrée multimodale, contexte long et sortie structurée pour Gemini.
De la lecture à la pratique
Vérifiez vos propres prompts à la lumière de ces guides
Les conseils de ces guides sont codés sous forme de règles dans le moteur PromptFlowEngine. Collez un prompt : il indique lesquelles le prompt enfreint, sans appel à un modèle et sans rien envoyer.
- Analyseur de promptsRepérez ambiguïtés, contexte manquant, conflits et tokens gaspillés dans n’importe quel prompt.
- Optimiseur de promptsRéduisez les tokens et ajoutez de la structure, avec la preuve que chaque exigence est conservée.
- Sécurité des promptsDétectez les phrases d’injection, les secrets divulgués et les données personnelles, puis masquez-les.
- Tests de promptsUn contrôle CI pour les fichiers de prompts : seuil de qualité, budget de tokens et niveau de gravité.
- Évaluation de promptsUne formule de notation publiée sur huit dimensions, avec comparaison de versions.
- Modèles de promptsDes prompts de production qui réussissent tous les contrôles, prêts à adapter.
- Référence des règlesChaque règle avec un exemple déclencheur et une version corrigée.
Collez un prompt. Voyez ce qu’il demande vraiment.
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