En quoi consiste le prompt engineering ?
À formuler et améliorer des instructions pour obtenir une réponse utile, pertinente et adaptée au besoin.
Qu’est-ce qu’un prompt ?
La consigne envoyée au modèle.
Qu’est-ce qu’un LLM ?
Un modèle d’IA entraîné sur de grandes quantités de textes pour traiter et générer du langage.
Que produit un LLM selon le contexte et les instructions ?
Une suite de mots probable.
Que peut contenir une réponse fluide d’un LLM ?
Une erreur ou une information inventée.
Que faut-il vérifier avant d’utiliser une réponse d’un LLM ?
Les faits, les chiffres, les sources et les éléments sensibles.
Que définit le rôle dans un prompt ?
Le point de vue attendu de l’IA.
Que fournit le contexte dans un prompt ?
Les informations utiles sur la situation.
Que précise l’objectif d’un prompt ?
Ce que l’IA doit produire.
Que fixent les contraintes d’un prompt ?
Les limites de la réponse.
Que précise le format dans un prompt ?
La forme attendue de la réponse.
Quelles étapes suivre pour améliorer un prompt jusqu’au résultat attendu ?
Définir le résultat, fournir un contexte non confidentiel, donner des consignes, examiner la réponse et ajuster le prompt.
Quels critères évaluer dans la réponse d’une boucle d’amélioration de prompt ?
Son exactitude, sa pertinence et son format.
Que faire si la réponse d’une boucle d’amélioration de prompt n’est pas exploitable ?
Préciser ou corriger le prompt.
Quelle durée couvre le plan de prospection B2B demandé par le prompt amélioré ?
Deux semaines.
À quels dirigeants s’adresse le plan de prospection B2B du prompt amélioré ?
Aux dirigeants de PME de 10 à 50 salariés.
Quel format et quelle limite de canaux le prompt amélioré impose-t-il au plan B2B ?
Un tableau avec trois canaux maximum.
Quelles composantes le prompt amélioré ajoute-t-il à « Fais-moi une prospection » ?
Le rôle, la cible, le contexte, la durée, les limites, les indicateurs et le format.
Quelles erreurs de formulation rendent une demande à l’IA moins efficace ?
Une demande trop vague ou mêlant plusieurs objectifs.
Quelles erreurs de contexte peuvent nuire à une réponse de l’IA ?
Des informations contradictoires ou un contexte insuffisant.
Quelles erreurs de contrôle et de confidentialité faut-il éviter avec l’IA ?
Copier une réponse sans contrôle ou transmettre des données sensibles.
Comment rédiger une bonne consigne destinée à l’IA ?
Elle doit être claire, concrète et structurée.
Quels critères faut-il définir pour évaluer une réponse de l’IA ?
Des critères de réussite mesurables.
Que faire avant une décision commerciale fondée sur une réponse de l’IA ?
Vérifier humainement la réponse.
Quels éléments faut-il préciser avant d’envoyer un prompt ?
L’objectif, le contexte, les contraintes et le format.
Que faut-il faire des faits avant d’envoyer un prompt ?
Les vérifier.
Comment faut-il protéger les données avant d’envoyer un prompt ?
Il faut protéger les données sensibles.
Quelles qualités caractérisent un bon prompt ?
Il est clair, contextualisé, contraint et orienté vers un résultat précis.
De quoi dépend notamment la qualité d’une réponse d’IA ?
De la clarté de la demande, du contexte, des contraintes et du format attendu.
Comment l’IA peut-elle aider le business développement ?
À préparer une prospection ou un argumentaire, synthétiser une veille ou des retours clients, générer des idées et structurer un plan d’action à vérifier.
Que fournissent les données d’un prompt ?
Les informations utiles à la réponse.
Que faut-il faire après la première réponse à un prompt ?
Tester, évaluer et améliorer le prompt.
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1. Que désigne le prompt engineering dans l’interaction avec une IA ?
2. Une équipe de développement commercial veut exploiter l’IA pour plusieurs tâches. Quel usage correspond aux possibilités décrites pour ce domaine ?
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