Comment rédiger un bon prompt ? (Prompt Engineering)

Un bon prompt est essentiel pour tirer le meilleur d’un agent conversationnel comme Mistral ou ChatGPT. Voici un petit guide des bonnes pratiques à garder en tête, avec des exemples concrets :

Un bon prompt dit exactement ce que vous souhaitez. Plus le prompt est flou, plus la réponse risque de l’être aussi.

• Au lieu de « Dis-m’en plus sur la Révolution française ».
• Rédigez : résume en 10 lignes les causes sociales, économiques et politiques de la Révolution française, en langage accessible pour un lycéen.

Divisez le prompt en étapes ou en sections pour que l’IA suive un raisonnement clair.

Exemple : Tu es un expert en marketing digital.

1. Donne-moi une liste de 5 canaux pour toucher une audience B2B.
2. Pour chaque canal, indique un exemple de campagne performante.
3. Termine par une recommandation personnalisée pour une PME dans le secteur industriel.

L’IA ne devine pas votre intention, même si elle est très “intelligente”. Expliquez ce que vous souhaitez faire, pour qui, et pourquoi.

Exemple :

Je prépare une présentation pour un comité d’investissement. Je dois résumer un rapport de 10 pages sur le potentiel d’un marché tech en 3 slides percutantes. Peux-tu m’aider à structurer les messages clés ?

Texte libre ? Liste ? Tableau ? Code ? Dis-le dès le début.

Exemples :

• “Fais-moi un tableau comparatif entre les modèles IA de 2024.”
• “Fais une liste à puces des idées principales.”
• “Rédige en style journalistique.”

Un exemple est efficace pour orienter le style ou le ton attendu.

Exemple :

Voici un exemple de message que j’aime :
“Notre mission est de simplifier l’accès à l’innovation pour les PME.”
Peux-tu rédiger 3 variantes dans le même esprit ?

Demandez à l’IA de se comporter comme un expert dans un domaine, un coach, un recruteur, un prof, etc.

Exemple :

Agis comme un coach carrière spécialisé dans les reconversions vers la tech. Quels conseils donnerais-tu à un chef de projet marketing qui veut devenir Product Manager ?

Commencez simple, regardez la réponse, puis ajustez le prompt pour affiner.

Sensibilisez les entreprises à la mise en place d’une charte d’utilisation des agents conversationnels IA, en particulier Mistral, dans un cadre professionnel

• Confidentialité : L’IA peut enregistrer ou exploiter les données saisies pour améliorer son modèle, notamment pour les utilisateurs non payants.
• RGPD : Les pratiques de certaines IA ne sont pas toujours totalement conformes (ex : opt-out flou pour les utilisateurs gratuits).
• Hallucinations : L’IA peut inventer des faits ou donner des réponses erronées.
• Sources peu fiables : Importance de vérifier la traçabilité des informations (cf. modèles RAG qui affichent les sources, contrairement à un modèle classique d’IA).

• Créer une charte d’usage de l’IA claire et adaptée au contexte de votre entreprise
• Préciser les cas d’usage autorisés, les risques, les consignes de sécurité et de confidentialité
• Encadrer l’accès selon les types de comptes (gratuit ou payant)
• Demander des réponses contextualisées en précisant le rôle, le secteur, l’objectif professionnel
• Vérifier systématiquement les résultats fournis par l’IA
• Pratiquer, tester, affiner : l’expérimentation reste la meilleure méthode pour construire une charte adaptée

• Utilisation de notebook LM : assistant de recherche IA personnalisé : https://notebooklm.google/ – Importez des PDF, des sites Web, des vidéos YouTube, des fichiers audio, des documents Google Docs ou des présentations Google Slides. NotebookLM les résumera et établira des liens intéressants entre les thèmes, grâce aux capacités de compréhension multimodale de Gemini 2.0.
• Témoignage de la Cooperl sur l’utilisation de l’IA (outil notebook LM) pour suivre un projet long (ex : nouveau siège social d’une coopérative)

• Préoccupation majeure : les données partagées dans les IA sont-elles bien protégées ?
• Exemple : certains utilisateurs ne veulent pas confier de données sensibles à des outils comme ChatGPT ou Mistral.
• Risque évoqué : rétention excessive des données par les entreprises tech (ex : 23andMe et les données ADN).
• Importance du RGPD en France pour mieux contrôler ce partage.
• Solutions : utiliser des outils “on-premise” ou des agents privés, voire créer ses propres bibliothèques internes de prompts et documents.

• Présentation de la notion d’agents (ou “agents dans l’agent”) pour automatiser des tâches récurrentes (ex : rédaction d’invitations, création de contenus, génération de prompt…).
• Ces agents peuvent : être configurés avec des instructions spécifiques, dialoguer avec l’utilisateur pour mieux comprendre les besoins, être partagés en mode équipe dans les versions payantes.
• L’utilisation de la température permet de jouer sur la créativité : plus elle est élevée, plus les réponses sont inventives.

• Communication & événements : création de contenus sur-mesure.
• Relations presse & community management : agents personnalisés pour chaque client, avec mémoire des actions passées.
• Photographie & entreprise : agents générant des idées de vidéos à destination des entreprises clientes.
• Automatisation métier : IA connectée à la messagerie pour traitement automatique des factures, génération de fichiers Excel…

• Définir précisément : le contexte, les objectifs, les contraintes, le public cible et le format de sortie.
• Ne pas hésiter à fournir des exemples et à itérer.
• Toujours relire et vérifier les résultats générés par l’IA.
• Être conscient des hallucinations potentielles (ex : affirmations fausses générées de manière confiante par l’IA).

• Une requête IA consommerait 5 à 10 fois plus d’énergie qu’une recherche Google.
• L’impact carbone dépend des infrastructures utilisées (data centers, alimentation, etc.).
• Aucune estimation précise fournie par les IA elles-mêmes : certaines donnent des chiffres “au pif”.

• Base de données figée : l’IA ne sait que ce sur quoi elle a été entraînée.
• Risque de faux contenus ou de biais si les données sources sont inexactes.
• Protocole MCP mentionné (Anthropic, Claude) : agents conversationnels plus avancés, potentiellement utiles pour les métiers spécifiques.

Usage de l’IA pour la prospection

• Un participant évoque une tentative d’extraction d’adresses d’entreprises avec GPT, bloquée par une boucle infinie – probablement un filtre anti-scraping de Google.
• Plusieurs personnes partagent leurs solutions “à l’ancienne” : scraping manuel via Pages Jaunes, usage d’outils comme Mistral ou Studio AI pour automatiser certaines tâches.

Outils internes d’IA pour la gestion des données

• Exemple d’un participant ayant développé un outil d’analyse client (tendances, commandes) avec visualisation simple et rapide, tout en gardant les données localement sur son ordinateur, ce qui rassure sur la sécurité.

Réflexion éthique et philosophique sur l’IA

• Recommandation du livre de Luc Ferry sur l’IA, apprécié pour sa capacité à poser les bonnes questions sans moraliser.
• Discussion autour de la morale, de la conscience et des implications philosophiques, en contraste avec l’approche traditionnelle française (thèse/antithèse/synthèse).

Cas d’usage en entreprise : assistance dans les ERP

• Exemple concret d’intégration d’un assistant IA dans un ERP (logiciel de gestion) : les employés peuvent poser des questions (“Comment consulter les stocks ?”), et l’IA répond en se basant sur des procédures internes (stockées dans Notion ou Book Hélène).
• Gain de temps énorme pour la formation, surtout dans des entreprises multisites.

Questions autour de la sécurité et du cloud

• Discussion sur la confiance envers les solutions cloud (Google notamment).
• Soulignement que certaines IA n’utilisent pas les LLMs (modèles de langage) pour générer du texte, mais seulement pour vectoriser les données sémantiquement.

• Difficulté de choisir la bonne plateforme d’IA (Perplexity, ChatGPT, Mistral, etc.).
• Crainte d’un verrouillage technologique : une fois une solution adoptée, il peut être coûteux de changer.
• Besoin de clarifier les usages avant de choisir une technologie.

Face aux enjeux grandissants de l’intelligence artificielle, ces rencontres sont l’occasion d’échanger avec des experts et d’explorer ensemble les opportunités et défis de l’IA.

24 juin de 12h à 14h

25 septembre de 12h à 14h

28 octobre de 12h à 14h

16 décembre de 12h à 14h