INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

Qu’est-ce que le prompt engineering ? Le prompt engineering, ou ingénierie des invites en français, est l’art de concevoir des instructions (ou "prompts") optimisées pour obtenir les meilleurs résultats possibles d’un outil d’intelligence artificielle générative. Il s’agit d’un savoir-faire crucial dans l’univers de l’IA, qui repose sur la qualité des inputs fournis au modèle. Plus le prompt est précis, structuré et contextualisé, meilleure sera la réponse générée par le modèle d’IA. À l’instar d’une recette de cuisine, si vous utilisez des ingrédients frais et bien dosés, le résultat final sera supérieur. De même, un prompt bien pensé permet à l’IA de générer du contenu plus pertinent, qu’il s’agisse de texte, de code, de musique, de visuels ou d’analyse de données. Le rôle du prompt dans les modèles d’IA générative Les modèles d’intelligence artificielle générative, comme ChatGPT ou les outils de génération d’images, sont construits à partir de modèles fondamentaux (foundation models). Ces modèles utilisent des réseaux de neurones complexes inspirés du cerveau humain. Grâce à l’apprentissage profond (deep learning), ils peuvent traiter d’énormes volumes de données non structurées et générer du contenu original de manière autonome. L’ingénierie des prompts devient alors une interface entre l’utilisateur humain et le modèle : une passerelle pour guider l’IA à produire des résultats précis. C’est un champ en pleine expansion dans le domaine du marketing digital, du développement logiciel, de la gestion de la relation client ou encore dans les industries créatives. Pourquoi le prompt engineering est-il si important ? Dans un environnement professionnel, un bon prompt permet d’atteindre des objectifs concrets comme : Créer des emails marketing ciblés Générer des lignes de code efficaces Synthétiser des rapports Interagir avec des clients via chatbot Créer des visuels ou vidéos adaptés Composer de la musique ou rédiger du contenu créatif Une bonne formulation d’un prompt peut faire la différence entre une réponse vague et une réponse parfaitement alignée sur les besoins métier. Exemple concret d’un bon prompt Prenons l’exemple d’un outil interne comme Lilli, l’assistant IA de McKinsey. Deux prompts ont été testés : « Résumez le rapport Women in the Workplace 2023 de McKinsey et proposez trois recommandations. » « Pourquoi un lieu de travail flexible favorise-t-il la diversité ? Citez quatre statistiques du rapport 2023. » Dans chaque cas, la spécificité des demandes a permis à l’IA de générer des réponses détaillées, structurées et adaptées au contexte souhaité. L’adoption du prompt engineering dans les entreprises Créer un modèle d’IA générative à partir de zéro reste un processus long et coûteux. La majorité des entreprises préfèrent utiliser des modèles existants qu’elles personnalisent avec leurs propres données. Certaines grandes structures, comme Morgan Stanley ou Salesforce, ont lancé leurs propres outils de génération, intégrés à leurs systèmes métiers. De plus en plus d’entreprises forment aujourd’hui leurs collaborateurs aux techniques de prompt engineering. Cela leur permet de tirer le meilleur parti de ces outils, tout en garantissant un certain niveau de contrôle sur les résultats produits. Développer ses compétences en prompt engineering S’initier au prompt engineering ne demande pas nécessairement de compétences techniques avancées. Il faut cependant : Être capable de structurer clairement une demande Savoir itérer pour améliorer la réponse obtenue Fournir des exemples ou des contextes précis Éviter les formulations vagues Comprendre les limites des modèles (hallucinations, biais) Ces compétences deviennent essentielles pour tous les professionnels qui interagissent régulièrement avec des outils d’IA, qu’ils soient dans le marketing, les ressources humaines, la finance ou l’ingénierie. Quel impact sur l’emploi et les métiers ? Selon les recherches de McKinsey, l’IA générative pourrait apporter jusqu’à 4 400 milliards de dollars par an à l’économie mondiale. Elle affectera de nombreux secteurs, en particulier les métiers dits « cognitifs », comme le développement logiciel, la finance, le droit, le conseil ou la communication. D’ici 2030 à 2060, environ 50 % des activités professionnelles pourraient être automatisées. Cependant, cela ne signifie pas une disparition massive des emplois, mais plutôt une transformation profonde. L’enjeu sera alors de requalifier les collaborateurs pour de nouveaux rôles, notamment dans la gestion de l’IA, la vérification des contenus générés et le prompt engineering. Le prompt engineering : un nouveau métier ? Oui, plusieurs entreprises recrutent déjà des prompt engineers. Il ne s’agit plus uniquement d’un rôle technique, mais aussi créatif et stratégique. En 2023, 7 % des entreprises ayant adopté l’IA ont embauché des ingénieurs spécialisés dans la création de prompts. Parallèlement, les embauches d’ingénieurs logiciels en IA ont diminué, preuve que la tendance évolue. Ces professionnels ont pour mission de : Optimiser l’utilisation des modèles existants Former les équipes internes Créer des guides de prompt internes Garantir la qualité et la cohérence des résultats générés Cas d’usage dans le secteur bancaire Dans la banque, le potentiel est énorme. Un exemple concret : une grande banque développe une solution utilisant un modèle d’IA via API pour assister ses gestionnaires de comptes. Grâce à des prompts bien définis, l’outil analyse des rapports, des comptes-rendus, et synthétise des données clés pour faciliter la prise de décision. Le prompt engineering est ici essentiel pour garantir que l’IA fournisse des réponses pertinentes, basées sur les bonnes sources, et adaptées aux besoins des équipes. Un autre exemple : Morgan Stanley a intégré GPT-4 dans un assistant pour aider ses gestionnaires de patrimoine à retrouver rapidement des informations dans des bases de données complexes. Conclusion Le prompt engineering n’est pas une mode passagère. C’est une compétence stratégique au cœur de la transformation digitale actuelle. Elle permet de maximiser le potentiel de l’intelligence artificielle générative, tout en réduisant les erreurs, les biais et les pertes de temps. Elle devient un avantage concurrentiel pour les entreprises qui savent l’exploiter, et une opportunité de reconversion pour les professionnels en quête de nouvelles expertises.

Comment le jeu vidéo stimule l’innovation dans l’IA et la technologie graphique

7 conseils pour tirer le meilleur parti de Nano Banana Pro

Comment éviter les dérives : comprendre les enjeux éthiques de l’IA aujourd’hui

Comment gagner de l’argent avec l’IA en 2025 : stratégies, outils et opportunités

Comment l’IA transforme la gestion des RH dans les organisations internationales

Comment Détecter un Texte Écrit par l’IA : 10 Techniques Fiables pour Repérer le Contenu Généré par l’Intelligence Artificielle

Comment choisir le meilleur outil d’intelligence artificielle générative en 2025 ?

Le Prompt Engineering : Tout ce que vous devez savoir

Comprendre les agents d’intelligence artificielle : fonctionnement, utilité et potentiel

Qu’est-ce que l’optimisation générative des moteurs (GEO) ?

Multi-agent Architecture Search : Un nouveau cadre d’apprentissage automatique qui optimise...

DeepSeek expliqué : Tout ce qu’il faut savoir

Qu’est-ce que l’IA dans le domaine du référencement ?

Les 10 meilleurs algorithmes d’apprentissage automatique à connaître absolument

Machine learning en français : Tout ce que vous devez savoir...

10 façons d’utiliser ChatGPT et Bing pour améliorer les performances et...

Midjourney T-Shirt Prompts pour des résultats étonnants ! (Impression à la...

Comment réussir votre implémentation IGA

IA vs Marketing Traditionnel : Une Comparaison Complète

Comment les Français perçoivent l’intelligence artificielle ?

UX Design : Comment Créer une Expérience Utilisateur Inoubliable

Comment utiliser la vidéo courte dans le marketing digital