Anatomie d'un bon prompt

Le prompt engineering est l'art de formuler des instructions claires à un LLM pour obtenir la meilleure réponse possible. Petite optimisation = grand gain.

1. Les 5 ingrédients d'un bon prompt

a) Rôle — Indique qui le modèle doit incarner. Ex : « Tu es un expert SQL spécialiste de PostgreSQL. »

b) Contexte — Donne les informations de fond nécessaires. Ex : « Voici la structure de ma table users : … »

c) Tâche — Précise exactement ce que tu veux. Ex : « Écris une requête qui renvoie le top 10 des utilisateurs par CA. »

d) Format — Décris comment tu veux la réponse. Ex : « Sous forme de bloc SQL, sans explication. »

e) Contraintes — Mentionne les règles à respecter. Ex : « N'utilise pas de sous-requêtes corrélées. »

2. Mauvais prompt vs bon prompt

Mauvais :

« Fais-moi une requête pour les utilisateurs »

Bon :

« Tu es un expert PostgreSQL. Voici la table users(id, name, signup_date, revenue). Écris une requête qui renvoie les 10 utilisateurs avec le plus de revenue, avec leur nom et le revenu, triés par revenue décroissant. Donne uniquement le SQL, pas d'explication. »

3. Astuces pratiques

• Sois spécifique : « écris un email professionnel et concis » > « écris un email »
• Donne des exemples : montre 1-2 exemples du format attendu (few-shot)
• Décompose les tâches complexes en étapes
• Spécifie le ton : formel, amical, technique, didactique…
• Indique la longueur : « en moins de 100 mots », « en 3 paragraphes »

4. Itérer

Le prompt parfait n'existe pas du premier coup. Itère :

1. Lance un prompt
2. Observe ce qui manque ou ne va pas
3. Ajoute une contrainte / un exemple
4. Recommence

5. À éviter

• Prompts vagues (« aide-moi »)
• Trop de demandes en une fois
• Demandes contradictoires
• Oublier le format de sortie attendu