Description

Dans ce 118 ème épisode du podcast DigitalFeeling, nous explorons l’art d’écrire des prompts — ces consignes que vous adressez aux modèles d’IA — pour en faire des assistants professionnels ultra-performants, remis à jour de mes retours d'expérience en 2025, 3 ans après avoir prompter pour la première fois. Je me suis appuyée également des recommandations d'Open AI et de Google sur le sujet.

• Pourquoi soigner ses prompts est essentiel pour obtenir des réponses précises et pertinentes.
• Les recommandations d’OpenAI : choix du modèle, structure, exemples, itération, consignes positives et réglages de paramètres.
• Les bonnes pratiques de Google (Cloud Blog et Gemini) : connaissance des limites, persona, chain-of-thought, topK/topP, itérations contextuelles.
• Des cas pratiques pour rédiger des articles, créer des scénarios de formation ou analyser des retours clients.

Pourquoi prompter ?

1. Maximiser la qualité des réponses IA
   Apprenez à formuler vos prompts pour réduire le « hallucinations » et obtenir des résultats factuels et structurés.
2. Gagner en productivité
   Moins d’allers-retours, des réponses plus pertinentes dès la première demande.
3. Combiner deux approches majeures
   Fusionnez les méthodes d’OpenAI (zéro-shot → few-shot → fine-tuning) et de Google (chain-of-thought, réglage fin de paramètres) pour un prompt engineering optimal.

Plan de l’épisode

1. Introduction et enjeux

• Présentation du concept de prompt engineering.
• Impact sur la qualité des réponses des modèles comme GPT-4 et Gemini.

2. Recommandations d’OpenAI

• Choix du modèle : toujours privilégier la version la plus performante (ex. GPT-4 Turbo).
• Structure : consignes en tête, délimiteurs (###, """), rôle/contextualisation.
• Précision : format, ton, longueur, public cible.
• Exemples (few-shot) : guider le style et la structure.
• Itération : du zéro-shot au fine-tuning, consignes positives, réglages de temperature et max_tokens.

3. Bonnes pratiques de Google

• Gemini : types d’input, contraintes, chain-of-thought, paramètres avancés (topK, topP).

4. Points de convergence

• Comparatif OpenAI vs Google : modèle, structure, exemples, itération, paramètres.
• Comment combiner les deux pour des prompts structurés et contextuels.

5. Conclusion et conseils

• Récapitulatif en 3 étapes : contextualiser, détailler, itérer.
• Invitation à mutualiser vos meilleurs prompts en équipe.

  Commencez à optimiser vos prompts dès aujourd’hui ! N’oubliez pas de vous abonner à DigitalFeeling pour ne manquer aucun conseil sur l’intelligence artificielle.

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Elodie

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