Techniques Avancées d'Ingénierie de Prompts

Dépassez les bases avec ces techniques professionnelles d'ingénierie de prompts utilisées par les chercheurs et praticiens de l'IA.

Prompting en Chaîne de Pensée

Ce Que C'est

Demander au modèle de montrer son processus de raisonnement avant de fournir une réponse.

Quand l'Utiliser

• Tâches de raisonnement complexes
• Problèmes mathématiques
• Analyses multi-étapes
• Déductions logiques

Implémentation

"Réfléchissons à cela étape par étape :

1. D'abord, identifie les facteurs clés
2. Ensuite, analyse comment ils interagissent
3. Enfin, tire ta conclusion

Maintenant applique ce processus à : [votre question]"

Variations

• CoT Zero-shot : Ajoutez simplement "Réfléchissons étape par étape"
• CoT Few-shot : Fournissez des exemples avec des chaînes de raisonnement
• Auto-cohérence : Générez plusieurs chemins de raisonnement et prenez la réponse majoritaire

Apprentissage Few-Shot

Ce Que C'est

Fournir des exemples qui démontrent le pattern entrée-sortie souhaité.

Meilleures Pratiques

• Utilisez 3-5 exemples diversifiés
• Couvrez les cas limites dans les exemples
• Assurez-vous que les exemples sont de haute qualité
• Faites correspondre la complexité de la tâche cible

Modèle

"Voici quelques exemples :

Entrée : [exemple 1 entrée] Sortie : [exemple 1 sortie]

Entrée : [exemple 2 entrée] Sortie : [exemple 2 sortie]

Maintenant complète ceci : Entrée : [entrée réelle] Sortie :"

Prompting Basé sur les Rôles

Au-delà des Rôles Simples

Créez des personas complexes avec :

• Background professionnel
• Style de communication
• Limites de connaissances
• Cadres de prise de décision

Exemple

"Tu es un CFO avec 20 ans d'expérience dans les startups tech. Tu es connu pour :

• Des projections financières conservatrices
• Une communication claire avec les parties prenantes non-financières
• Un focus sur l'économie unitaire et le chemin vers la rentabilité
• Un scepticisme envers les vanity metrics

Évalue ce business plan..."

Techniques de Sortie Structurée

Sortie JSON

"Réponds avec un objet JSON contenant :

• summary: string (max 100 mots)
• key_points: tableau de strings
• sentiment: 'positive' | 'negative' | 'neutral'
• confidence: nombre entre 0 et 1"

XML/Formats Personnalisés

Définissez des structures précises pour un parsing cohérent.

Meta-Prompting

Auto-Amélioration

"Revois ta réponse précédente. Identifie les faiblesses ou lacunes. Puis fournis une version améliorée qui adresse ces problèmes."

Génération de Prompts

"Crée un prompt qui générerait [type de sortie souhaité]. Le prompt devrait être assez détaillé pour produire des résultats cohérents."

Optimisation des Paramètres

Guide de Température

• 0.0-0.3 : Tâches factuelles et déterministes
• 0.3-0.7 : Équilibre créativité et cohérence
• 0.7-1.0 : Sorties créatives et variées

Autres Paramètres

• Top-p : Contrôle la diversité de la sélection de tokens
• Frequency penalty : Réduit la répétition
• Presence penalty : Encourage la diversité des sujets

Tests et Itération

Tests Systématiques

1. Définissez les critères de succès
2. Créez des cas de test couvrant différents scénarios
3. Exécutez les tests et mesurez les résultats
4. Identifiez les patterns d'échec
5. Affinez le prompt pour adresser les échecs
6. Répétez

Tests A/B

Comparez les variations de prompts :

• Différentes formulations
• Différents ensembles d'exemples
• Structures alternatives

Suivez les métriques :

• Précision
• Cohérence
• Satisfaction utilisateur
• Taux de complétion des tâches

L'ingénierie de prompts avancée est une question d'optimisation systématique, pas d'approximation.