Votre TPE n’a jamais eu autant besoin d’un coup de pouce ? Entre deux factures à envoyer et un inventaire à boucler, l’intelligence artificielle (IA) peut sembler un luxe pour les géants du web, pas pour vous. Et pourtant ! Grâce à l’ingénierie de prompts, vous allez enfin converser avec les modèles IA comme un(e) pro, sans vous arracher les cheveux. DeepDive, sous la houlette d’André Gentit, vous guide pas à pas.

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Qu’est-ce que le prompt engineering ?

Réponse courte : C’est l’art de rédiger des instructions (prompts) pour que l’IA comprenne précisément ce que vous voulez.

Définitions clés

Prompt : la question ou la phrase que vous envoyez à l’IA.

Modèle : le moteur IA (ChatGPT, Bard, etc.) qui génère une réponse.

Prompt engineering : optimiser ces invites pour obtenir des résultats fiables et cohérents.

Pourquoi c’est important pour vos projets IA

Imaginez demander à l’IA : « Dis-moi tout sur mes ventes ». Réponse : un pavé incompréhensible. Mais si vous formulez :

« En tant que gérant d’une TPE de menuiserie en Île-de-France, propose-moi trois axes marketing innovants pour booster mes ventes de fenêtres en bois, avec un ton décalé et professionnel »,
alors, bingo ! Vous obtiendrez un plan précis, adapté à VOTRE contexte. Magie ? Non : prompt engineering.

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Les principales techniques de prompting

Ne vous fiez pas au jargon technique : ces méthodes sont simples (promis).

Few-shot & Zero-shot learning

Zero-shot : vous ne fournissez aucun exemple.

Exemple : « Traduis ce paragraphe en anglais (zero-shot). »

Few-shot : vous donnez quelques exemples avant la demande.

Exemple :

Input : « Bonjour → Hello »

Input : « Au revoir → Goodbye »

Demande : « Merci → ? »

Le modèle imite vos exemples pour s’améliorer.

Chain-of-thought vs Tree-of-thought

Chain-of-thought (CoT) :

vous demandez à l’IA de raisonner étape par étape.

Tree-of-thought :

l’IA explore plusieurs pistes de réflexion en parallèle, comme des branches d’arbre.

Pour un calcul complexe, CoT peut suffire. Pour une stratégie marketing multiple, Tree-of-thought révèle plusieurs options.

In-context learning

L’IA utilise le contexte que vous fournissez (texte, données chiffrées, extrait de contrat) pour répondre de façon hyper pertinente. Enorme gain de temps pour vos rapports ou vos devis personnalisés.

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Cas d’usage & exemples pratiques

Votre TPE ne fabrique pas des fusées, mais ces exemples vont vous parler !

Génération de texte marketing

Contexte : vous vendez des savons naturels.
Prompt :

« Rédige-moi une accroche percutante pour ma campagne e-mailing de savon artisanal, en jouant sur l’authenticité et l’humour décalé. »

Résultat : un titre accrocheur, doublé d’un court paragraphe engageant, prêt à coller dans votre newsletter.

Assistance à la rédaction de code

Même sans être développeur, vous pouvez demander :

« Écris un script VBA pour extraire automatiquement mes factures d’un dossier et les renommer par date. »

L’IA génère le code, vous copiez-collez, et hop : automatisation express.

Analyse de données via prompts

Vous avez un CSV de vos ventes mensuelles ?

« Analyse ce tableau et identifie le produit le plus performant sur les six derniers mois, en indiquant le pourcentage d’évolution. »

L’IA vous renvoie graphiques, tendances et recommandations de stock. Garantie sans prise de tête.

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Templates prêts à l’emploi

Voici un tableau comparatif pour démarrer vite :

Objectif Modèle de prompt Résultat attendu

Email de prospection « En tant que commercial TPE dans l’événementiel, rédige un email court pour inviter à un [événement]. » Email personnalisé, convaincant et court
Publication réseaux sociaux « Crée une publication LinkedIn de 150 caractères sur [thème], ton professionnel mais accessible. » Post engageant, call-to-action clair
FAQ sur le site « Écris 5 questions-réponses pour la FAQ d’une TPE de plomberie, FAQ structurée et concise. » FAQPage en format texte, facile à intégrer en JSON-LD
Slogan de marque « Propose 10 slogans pour une marque de bijoux éthiques, mêlant humour et élégance. » 10 propositions variées
Planning automatisé « Génère un calendrier éditorial mensuel pour un blog B2B, thèmes, titres et dates de publication. » Tableau d’un mois complet, prêt à intégrer dans un Google Sheet

Variez la langue (français/anglais) selon votre audience.

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FAQ

Quelles sont les erreurs à éviter ? 

1. Trop vague : « Fais-moi un article ». 

2. Pas de contexte : oubliez de préciser votre secteur ou vos objectifs.

 3. Pas d’exemples : le few-shot est puissant, utilisez-le. 

Comment mesurer la qualité d’un prompt ? 

Cohérence : la réponse suit-elle vos consignes ? 

Précision : les informations sont-elles exactes ? 

Efficacité : obtenez-vous ce que vous souhaitiez sans trop de retours ?

 Outils & ressources complémentaires Guide officiel OpenAI (en anglais) Docs Google Cloud AI Guides Tutoriels DeepDive par André Gentit

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Ressources & approfondissement

Infographie : processus en 5 étapes pour créer un prompt (téléchargeable).

Vidéo : démonstration de 60 s d’un cas d’usage TPE (disponible sur YouTube DeepDive).

Liens utiles :

OpenAI Prompt Engineering Guide

Tutoriel Google Cloud « Prompting 101 »

Article AWS : « What is Prompt Engineering? »

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Conclusion : L’ingénierie de prompts n’est pas réservée aux datascientists. Grâce à DeepDive et André Gentit, vous pouvez dès aujourd’hui transformer votre manière de travailler : plus rapide, plus précis, plus malin. Alors, prêt à dompter l’IA ?