Guide d’ingénierie de prompts : une méthode pas à pas

Ce guide est une méthode, pas une liste de conseils. Suivez les sept étapes dans l’ordre et vous obtiendrez un prompt qui énonce sa tâche, apporte le bon contexte, renvoie un format prévisible et a été vérifié sur des entrées réelles.

L’exemple fil rouge est un prompt qui transforme les retours clients en rapport produit.

Étape 1 : Écrivez l’objectif en une phrase

Commencez par une seule phrase à l’impératif qui nomme le résultat. Si vous ne parvenez pas à l’écrire, la tâche n’est pas encore définie.

Classify each piece of customer feedback by product area and sentiment.

Commencez par un verbe : classer, résumer, extraire, rédiger, comparer, relire. Un prompt qui se contente de décrire de la matière (« voici nos données de retours ») oblige le modèle à deviner ce que vous voulez en faire.

Étape 2 : Ajoutez le contexte qui manque au modèle

Listez ce qu’un nouveau collègue compétent aurait besoin de savoir : à qui est destinée la sortie, quels sont les domaines du produit et ce qui compte comme négatif.

The feedback comes from in-app surveys for a project management tool.
Product areas: Boards, Timeline, Reports, Integrations, Billing.
The report is read by product managers who decide what to fix next.

N’incluez que le contexte qui change la réponse. Un arrière-plan sans effet sur la sortie coûte des tokens et dilue les instructions.

Étape 3 : Énoncez les exigences et les contraintes

Transformez les attentes en une courte liste. Utilisez des nombres quand une taille est en jeu et dites quoi faire dans les cas délicats.

Requirements:
- Assign exactly one product area per item. Use "Other" if none fits.
- Sentiment is one of: positive, neutral, negative.
- Quote the phrase that justifies the sentiment, 12 words at most.
- If an item is not in English, classify it and add "language": "<code>".

Préférez dire au modèle quoi faire plutôt que quoi éviter. « Utilise un langage simple » fonctionne mieux que « n’utilise pas de jargon », car une interdiction nomme ce que vous voulez voir disparaître sans proposer d’alternative.

Étape 4 : Définissez le format de sortie

Si du code lira la réponse, précisez exactement le format. Si une personne la lira, précisez la structure et la longueur.

Return a JSON array. Each element:
{"id": string, "area": string, "sentiment": string, "evidence": string}
Return only the JSON, with no commentary.

L’absence de format de sortie est l’une des raisons les plus courantes de résultats incohérents. Le guide des prompts de sortie structurée couvre les schémas et la validation.

Étape 5 : Séparez les instructions des données

Placez l’entrée variable dans des délimiteurs pour que le modèle ne puisse pas la prendre pour des instructions. Cela bloque aussi la forme la plus simple d’injection de prompt.

<feedback>
{{feedback_items}}
</feedback>

Étape 6 : Ajoutez des exemples si la tâche l’exige

Si les règles sont faciles à énoncer, passez les exemples. Si la tâche dépend du jugement, par exemple ce qui compte comme « neutral », montrez deux ou trois paires entrée-sortie couvrant les cas limites. Voir le prompting zero-shot, one-shot et few-shot pour savoir comment les choisir.

Étape 7 : Testez, mesurez et révisez

Exécutez le prompt sur des entrées représentatives de l’usage réel, y compris les cas délicats : entrée vide, entrée très longue, langues mélangées et texte hostile. Notez ce qui échoue, changez une chose et relancez. Cette boucle est traitée dans l’optimisation itérative de prompts et l’évaluation de prompts.

Avant de tester sur un modèle, éliminez les problèmes qui n’ont pas besoin d’un modèle pour être trouvés. L’analyseur de prompts PromptFlowEngine vérifie l’absence d’objectif, les formulations vagues, les tailles non quantifiées, les instructions contradictoires, l’absence de format et les variables non délimitées.

Le prompt terminé

You are a product analyst.

## Task
Classify each piece of customer feedback by product area and sentiment.

## Context
The feedback comes from in-app surveys for a project management tool.
Product areas: Boards, Timeline, Reports, Integrations, Billing.
The report is read by product managers who decide what to fix next.

## Requirements
- Assign exactly one product area per item. Use "Other" if none fits.
- Sentiment is one of: positive, neutral, negative.
- Quote the phrase that justifies the sentiment, 12 words at most.

## Output format
Return a JSON array. Each element:
{"id": string, "area": string, "sentiment": string, "evidence": string}
Return only the JSON.

## Input
<feedback>
{{feedback_items}}
</feedback>

Une liste de contrôle à garder

Pour des points de départ prêts à l’emploi qui passent déjà ces contrôles, voir les modèles de prompts. Pour les habitudes qui sous-tendent ces étapes, poursuivez avec les bonnes pratiques d’ingénierie de prompts.