Fiche de révision : Prompt Engineering en Business Développement

📋 Plan du Cours

1. Définition et usages du prompt engineering
2. Fonctionnement et limites des LLM
3. Les six composants d’un prompt
4. Méthode d’amélioration des prompts
5. Exemple de prospection B2B
6. Erreurs et bonnes pratiques
7. Checklist avant envoi

📖 1. Définition et usages du prompt engineering

🔑 Notions clés & Définitions

• Prompt engineering : Consiste à formuler et améliorer les instructions données à une IA afin d’obtenir une réponse utile, pertinente et adaptée au besoin.
• Prompt : La consigne envoyée au modèle.

📝 Points essentiels

• La qualité d’une réponse dépend notamment de la clarté de la demande, du contexte fourni, des contraintes et du format attendu.

• En business développement, l’IA peut aider à : préparer une prospection ou un argumentaire commercial, synthétiser une veille concurrentielle ou des retours clients, générer des idées de contenus, d’offres ou de campagnes, structurer un plan d’action en vérifiant les informations produites

📖 2. Fonctionnement et limites des LLM

🔑 Notions clés & Définitions

• LLM : (Large Language Model, ou grand modèle de langage) est un modèle d’IA entraîné sur de grandes quantités de textes pour traiter et générer du langage.

📝 Points essentiels

• Un LLM produit une suite de mots probable au regard du contexte et des instructions.

• Une réponse fluide d’un LLM peut contenir une erreur ou une information inventée.

📌 Avant d’utiliser une réponse d’un LLM, il faut vérifier les faits, les chiffres, les sources et les éléments sensibles.

💡 Astuce mémo

Une réponse fluide n’est pas nécessairement une réponse exacte.

📖 3. Les six composants d’un prompt

★ À maîtriser

• Le rôle définit le point de vue attendu de l’IA, par exemple celui d’un chargé d’études commerciales.

• Le contexte donne les informations utiles sur la situation, par exemple le lancement d’une offre B2B pour des PME locales.

• L’objectif ou la tâche indique précisément ce que l’IA doit produire, par exemple un plan de prospection.

• Les contraintes fixent les limites de la réponse, notamment le ton, la longueur, le budget, le délai ou les exclusions.

• Le format précise la forme attendue de la réponse, par exemple un tableau avec une priorité et un KPI.

Compléments

• Les données fournissent les informations, le public cible ou les documents utiles à la réponse, par exemple une cible de dirigeants de PME de 10 à 50 salariés.

💡 Astuce mémo

R-C-T-D-C-F : Rôle, Contexte, Tâche, Données, Contraintes, Format.

📖 4. Méthode d’amélioration des prompts

📝 Points essentiels

• 🔄 Pour obtenir une meilleure réponse : définir le résultat attendu et le problème à résoudre pour qui, donner le contexte utile sans partager d’informations confidentielles, formuler le rôle, la tâche, les contraintes et le format, examiner si la réponse est adaptée, exacte et exploitable, itérer en corrigeant ou précisant le prompt selon les manques observés

• 🔄 La boucle d’amélioration consiste à : formuler le prompt, générer une réponse, évaluer son exactitude, sa pertinence et son format, préciser ou corriger le prompt si nécessaire, recommencer jusqu’à obtenir un résultat exploitable

💡 Astuce mémo

Formuler, générer, évaluer, préciser : recommencer jusqu’au résultat exploitable.

📖 5. Exemple de prospection B2B

📝 Points essentiels

• Dans l’exemple professionnel, le prompt amélioré demande un plan de prospection B2B de 2 semaines pour des dirigeants de PME de 10 à 50 salariés, avec 3 canaux maximum, un premier message, des actions quotidiennes et 3 KPI, sous forme de tableau et sans inventer de chiffres de marché.

📌 Le prompt « Fais-moi une prospection » est imprécis, tandis que le prompt amélioré définit le rôle, la cible, le contexte, la durée, les limites, les indicateurs et le format.

💡 Astuce mémo

« Fais-moi une prospection » oppose une demande vague à un prompt cadré par une cible, des limites et un format.

📖 6. Erreurs et bonnes pratiques

📝 Points essentiels

• Les erreurs fréquentes sont : une demande trop vague ou plusieurs objectifs mélangés, des informations contradictoires ou un contexte insuffisant, supposer que l’IA connaît les données internes de l’entreprise, copier-coller une réponse sans contrôle, transmettre des données personnelles, confidentielles ou stratégiques

• Les bonnes pratiques consistent à : rédiger une consigne claire, concrète et structurée, définir des critères de réussite mesurables, demander un format directement exploitable, demander une clarification si des informations essentielles manquent, vérifier humainement la réponse avant toute décision commerciale

💡 Astuce mémo

Données sensibles à protéger ; réponse générée à vérifier.

📖 7. Checklist avant envoi

★ À maîtriser

• Avant d’envoyer un prompt, il faut vérifier : que l’objectif est précisé, que le contexte est donné, que les contraintes sont définies, qu’un format précis est demandé, que les faits seront vérifiés, que les données sensibles sont protégées

• Un bon prompt est clair, contextualisé, contraint et orienté vers un résultat précis.

Compléments

• La première réponse n’est pas forcément la meilleure : il faut tester, évaluer et améliorer le prompt.