Prompt
Instruction ou texte envoyé à un LLM pour obtenir une réponse.
Définition complète
Le prompt, c'est ce que tu envoies au LLM pour qu'il génère quelque chose. Ça paraît trivial, mais c'est devenu une discipline à part entière (le prompt engineering) parce que la qualité de la sortie dépend à 80% de la qualité de l'entrée.
Un bon prompt contient typiquement : 1. **Un rôle / persona** : "Tu es un expert RH spécialisé dans le recrutement tech…" 2. **Un contexte** : informations utiles à la tâche (historique, contraintes, données) 3. **La tâche** : ce que tu veux concrètement 4. **Le format de sortie attendu** : longueur, structure, ton 5. **Des contraintes ou exemples** : ce qu'il faut éviter, ce qui est attendu
Exemple de mauvais prompt : "Écris un post LinkedIn sur l'IA" Exemple de bon prompt : "Tu es content manager B2B SaaS. Écris un post LinkedIn de 200 mots qui partage une réflexion contre-intuitive sur l'usage de l'IA en RH. Ton : challengeant mais constructif. Termine par une question pour engager les commentaires. Pas d'emojis, pas de hashtags."
Les deux types de prompts à connaître : - **System prompt** : envoyé une fois au début de la conversation, définit le comportement permanent du modèle - **User prompt** : la requête utilisateur qui change à chaque tour
Dans une application, c'est le system prompt qu'on optimise pour avoir un comportement cohérent et fiable.
Approfondir
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Le module "Prompt engineering — penser comme un LLM" couvre prompt en profondeur, avec démonstrations interactives et exercices.
Découvrir le module →Termes liés
Art et science de concevoir des instructions optimales pour les LLMs.
Instructions de configuration envoyées au LLM avant la conversation utilisateur.
Technique de prompting consistant à donner 2 à 5 exemples au modèle pour l'orienter.
Technique de prompt engineering qui demande au modèle de raisonner étape par étape avant de répondre.