Un prompt est une entrée textuelle (ou parfois multimodale) donnée à un modèle d’intelligence artificielle, notamment un LLM (Large Language Model), pour lui indiquer ce qu’on attend de lui. Il peut s’agir d’une question, d’un ordre, d’un exemple, ou même d’un contexte narratif. Le prompt joue un rôle fondamental : c’est l’instruction qui guide le modèle dans la génération de sa réponse.
Exemples simples de prompts :
- Raconte une blague sur les chats.
- Traduits cette phrase en anglais : "Je suis fatigué mais heureux."
- Explique la théorie de la relativité à un enfant de 10 ans.
- Complète ce paragraphe : "Le ciel s’assombrit soudainement, et..."
Fonctions du prompt
En 2025, les prompts sont utilisés pour :
- Définir la tâche (expliquer, résumer, créer, classer, répondre…)
- Donner un ton ou un style (formel, amical, professionnel, humoristique…)
- Encadrer le comportement du modèle (ne pas sortir du sujet, rester concis, citer ses sources…)
- Structurer la réponse attendue (sous forme de liste, tableau, plan, etc.)
- Transmettre un contexte (exemples, rôles, contraintes… = prompting avancé)
Types de prompts
- Prompt simple : une instruction courte (Écris une lettre de motivation.)
- Prompt contextuel : avec du contexte ou un rôle (Tu es un recruteur. Donne ton avis sur cette lettre.)
- Prompt en chaîne (Chain-of-thought prompting) : on guide le modèle à raisonner étape par étape
- Few-shot prompting : on fournit quelques exemples pour orienter le modèle
- Zero-shot prompting : pas d’exemple, on s’appuie sur la capacité générale du modèle
Enjeux du prompt en 2025
Le prompt engineering est devenu un véritable métier ou compétence clé. Un bon prompt peut transformer un modèle moyen en assistant brillant ; un mauvais prompt peut rendre un modèle puissant inefficace ou incohérent. Les outils MCP, les bibliothèques open source et les interfaces visuelles ont rendu la construction de prompts plus accessible et plus stratégique.
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