Quels sont les meilleurs modèles de prompt engineering pour LLMs ?

Le prompt engineering optimise les interactions avec les LLMs pour obtenir des réponses précises et utiles. Voici 7 modèles de prompt testés, applicables immédiatement, pour maximiser l’efficacité de vos requêtes.

3 principaux points à retenir.

• Adapter le prompt au contexte améliore drastiquement la qualité des réponses.
• Structurer les demandes avec contraintes et exemples réduit l’ambiguïté.
• Alternance entre méthode divergente et convergente optimise brainstorming et décisions stratégiques.

Comment créer des lettres de motivation personnalisées avec un LLM

Rédiger une lettre de motivation efficace, c’est un peu comme cuisiner un plat savoureux : il faut les bons ingrédients et une touche personnelle pour régaler le jury. N’oublions pas que les employeurs reçoivent des milliers de candidatures, et une lettre générique se perdra parmi les autres. Alors, comment faire pour se démarquer ?

La clé réside dans la personnalisation. Plutôt que de balancer un texte standard, il faut intégrer des éléments uniques qui reflètent votre personnalité et vos compétences. Les modèles de lettres de motivation sont utiles, mais n’oubliez pas que le véritable atout, c’est vous ! Voici une template qui pourrait vous être particulièrement utile.

Template : Vous êtes mon assistant de carrière. Rédigez une lettre de motivation personnalisée pour le poste de [Titre du poste] chez [Entreprise].

• Détails sur moi : [insérez vos compétences clés, réalisations les plus pertinentes et expériences professionnelles].
• Directives :
  • Gardez un ton : professionnel, confiant, mais naturel — pas trop enthousiaste.
  • Résumez l’expérience de manière à mettre en avant la valeur et l’impact transférables, pas juste un inventaire de tâches.
  • Structure :
    • Introduction : un bref exposé de votre intérêt pour le poste et l’entreprise.
    • Développement : un paragraphe concis reliant votre parcours aux exigences du poste.
    • Conclusion : un dernier paragraphe avec un appel à l’action respectueux mais assuré.
  • Gardez la lettre d’une longueur inférieure à une page.

Cette structure en trois temps permet de créer une narration cohérente qui capte l’attention. L’introduction doit éveiller l’intérêt réel pour la société, le développement doit tisser un lien entre votre parcours et les attentes du poste, et enfin, la conclusion doit donner envie à l’employeur de vous rencontrer. Et n’oubliez pas : un ton professionnel mais naturel peut faire toute la différence.

Pour mettre en pratique ces conseils, voici un exemple de prompt à copier :

Vous êtes mon assistant de carrière. Rédigez une lettre de motivation personnalisée pour le poste de Data Scientist chez XYZ Corp. Détails sur moi : Maîtrise en Data Science, 3 ans d'expérience en machine learning, projets de prédiction de vente réussis. Directives : Gardez un ton professionnel, confiant, mais naturel. Résumez l'expérience et structures comme suit : 1) Introduction avec intérêt pour XYZ Corp. 2) Lien de mon expérience avec le poste. 3) Appel à l'action.

Pour encore plus de conseils pratiques sur la rédaction de votre lettre, jetez un œil à cet article : Comment faire un prompt pour écrire une lettre de motivation avec LIA.

Comment rendre un LLM plus précis en mathématiques et raisonnement logique

La précision en mathématiques, ah, quel casse-tête ! Beaucoup de gens ont cette idée fausse que les modèles de langage ne sont pas vraiment fiables pour résoudre des problèmes mathématiques. Pourtant, il existe un moyen d’améliorer considérablement leur performance. Comment, me demandez-vous ? Tout est dans la manière dont on leur pose la question, ou devrais-je dire, le prompt. La clé réside dans deux concepts : le chain-of-thought et le few-shot prompting.

Le chain-of-thought, c’est cette méthode où l’on demande au modèle de décomposer le problème étape par étape. Au lieu de donner une réponse brute, le LLM explique chaque phase et raisonnement qui le mène à la solution finale. Imaginez un étudiant qui doit résoudre un problème de mathématiques ; s’il réfléchit à voix haute, vous pouvez facilement détecter où il fait une erreur. C’est exactement cela que nous voulons imiter ici.

Quant au few-shot prompting, cela implique de donner quelques exemples déjà résolus. C’est comme si vous fournissiez un modèle au LLM en lui montrant comment un problème similaire a été traité. Cela conditionne le modèle à adopter une approche systématique. Par exemple, si vous demandiez à un LLM de compter le nombre de « r » dans « fraise », cela pourrait donner lieu à des erreurs. Mais en lui demandant de raisonner étape par étape et de lui fournir des exemples de ce type de problème, vous comprenez que cela réduit les erreurs.

Voici le template à utiliser :

Vous êtes un tuteur en mathématiques. Résolvez le problème suivant étape par étape avant de donner la réponse finale.

Exemple : 
Q : Si un train roule à 60 km/h pendant 2 heures, quelle distance parcourt-il ?
A : Étape 1 : Vitesse × Temps = 60 × 2 = 120 km.
Réponse finale : 120 km

Maintenant, résolvez ce problème :
[Insérez votre problème mathématique ici]

En utilisant cette approche, non seulement vous maximisez la précision du LLM, mais vous le préparez également à gérer des idées plus complexes sans se perdre dans des détails et des calculs trop simples.

Pour aller plus loin sur l’art de l’incitation des LLM et maximiser leur performance, vous pouvez consulter cet article intéressant ici.

Comment obtenir du code Python fonctionnel via un prompt structuré

Pour obtenir un code Python fonctionnel et efficace via un prompt structuré, la clarté est essentielle. Imaginez demander simplement à un LLM de « coder un script », sans explications supplémentaires. Cela pourrait rapidement mener à un résultat qui ne correspond pas du tout à vos attentes. En revanche, décomposer la tâche, définir clairement les contraintes, les entrées, les sorties et les cas limites aide à éviter toute confusion et permet d’exploiter pleinement la puissance de l’intelligence artificielle.

En pratique, lorsque vous confrontez un LLM à votre demande, pensez à utiliser une structure qui facilite sa compréhension. Prenons par exemple la template d’un ingénieur logiciel senior :

You are a senior software engineer. Write Python code to accomplish the following task using {constraint}. 

Task: {describe what the code should do} 

Requirements:
- Input format: {specify}
- Output format: {specify}
- Edge cases to handle: {list them}

Provide clean, commented code only.

En intégrant des contraintes appropriées, vous limitez les interprétations fantaisistes des LLMs qui pourraient produire du code inutilisable. Par exemple, dans le cas où vous souhaitez un script qui calcule la somme des nombres pairs d’une liste, voici comment vous pourriez formuler votre prompt :

You are a senior software engineer. Write Python code to accomplish the following task using efficient methods.

Task: Write a function that takes a list of integers and returns the sum of all even numbers.

Requirements:
- Input format: A list of integers (e.g., [1, 2, 3, 4, 5, 6])
- Output format: An integer representing the sum of all even numbers
- Edge cases to handle: An empty list, a list with no even numbers

Provide clean, commented code only.

Ce prompt fournit un cadre clair qui guide le LLM dans la génération d’un code pertinent. Une fois que vous lui avez fourni ces instructions, vous maximisez les chances d’obtenir un résultat de qualité, pragmatique et fonctionnel. En somme, la structure de votre prompt est cruciale. Pour approfondir le sujet, vous pouvez consulter ce lien : ici.

Comment utiliser les LLMs pour un apprentissage guidé en mode socratique

Lorsqu’il s’agit d’apprentissage, la pédagogie joue un rôle crucial dans la manière dont nous assimilons l’information. L’approche socratique s’impose comme une méthode efficace, favorisant une interactivité qui pousse l’étudiant à réfléchir et à s’engager plutôt qu’à se contenter d’écouter passivement. En programmant une IA pour qu’elle agisse comme un tuteur patient, l’objectif est d’encourager le dialogue à travers une série de questions ciblées. Cela aide non seulement à tester la compréhension, mais aussi à renforcer la mémorisation.

Imaginez que vous essayiez d’apprendre les bases de la physique. Au lieu de recevoir une explication directe, l’IA pourrait commencer par des questions telles que : « Qu’est-ce que la force selon vous ? » Une fois que vous répondez, elle peut approfondir : « Et comment cette force se manifeste-t-elle dans des situations réelles ? » Ce processus permet à l’apprenant d’explorer ses idées et de construire ses connaissances sur des fondations solides.

La structure du prompt pour programmer ce type d’interaction est essentielle. Voici une template que vous pouvez adopter :

Vous êtes un tuteur patient. Au lieu de donner la réponse directement, guidez-moi pas à pas en utilisant des questions auxquelles je peux répondre. Ensuite, en fonction de mes réponses, expliquez la solution de manière claire.
Sujet : {Insérez le sujet ici}
Débutons l'enseignement :

À partir de ce point, l’IA peut poser des questions ouvertes et constructives qui incitent à réfléchir, comme : « Pourquoi pensez-vous que la gravité est importante dans notre quotidien ? » Cela limite le risque de passivité et contribue à une expérience d’apprentissage plus dynamique.

En utilisant cette approche active, on transforme l’acte d’apprendre en un voyage engageant et interactif. Si vous souhaitez explorer plus sur comment préparer vos prompts pour des résultats optimaux, vous pouvez consulter cette ressource ici.

Comment structurer un brainstorming créatif et stratégique avec un LLM

Le brainstorming, ça vous parle ? C’est un peu comme une tempête créative où les idées fusent. Mais attention, il ne s’agit pas juste de vomir tout ce qui vous passe par la tête. Un brainstorming efficace est une danse savante entre ce qu’on appelle la pensée divergente et la pensée convergente. C’est clair qu’un bon brainstorming se structure pour éviter le chaos et maximiser la pertinence des idées.

Imaginons que vous ayez un projet en tête. Plutôt que de demander à votre LLM de vous balancer une liste de suggestions bateau, pourquoi ne pas structurer votre approche ? Voici le plan qui va vous sauver la mise :

• Étape 1 : Génération d’idées brutes
  Demandez au LLM de générer 10 idées non filtrées sur votre sujet. C’est l’étape où tout est permis ! Laissez libre cours à votre imagination.
• Étape 2 : Sélection et approfondissement
  À partir de ces 10 idées, choisissez les 3 qui vous semblent les plus prometteuses. Pour chacune, élaborez un plan d’action détaillé. Quelles étapes prendre pour mettre en œuvre chaque idée ? Quel est le public cible ? Quels seraient les défis et les solutions potentielles ?

Voici comment pourrait se présenter votre template prêt à l’emploi :

Step 1: Generate 10 raw, unfiltered ideas for [topic].
Step 2: Select the top 3 most practical ideas and expand each into a detailed plan.

En suivant cette méthode, vous allez non seulement générer des idées, mais aussi les structurer afin que votre projet puisse véritablement prendre forme. L’importance d’un bon brainstorming ne peut pas être sous-estimée. En effet, une approche désordonnée mènerait inévitablement à des résultats flous. En revanche, avec cette technique de divergence et de convergence, vous transformez votre créativité brute en quelque chose de solide et d’exploitable. Pour en savoir plus sur le prompt engineering, n’hésitez pas à consulter ce lien ici.

Comment tirer le meilleur parti des LLMs grâce à ces modèles de prompt ?

Ces 7 recettes de prompt engineering sont un véritable tremplin pour exploiter pleinement la puissance des LLMs. Elles donnent un cadre précis pour éviter les réponses vagues ou hors sujet, que ce soit pour rédiger, coder, apprendre ou réfléchir stratégiquement. En structurant vos requêtes avec ces templates, vous gagnez en efficacité, pertinence et temps. Vous disposez désormais d’outils concrets pour transformer un LLM en assistant fiable et performant, ce qui change la donne dans vos projets professionnels et personnels.

FAQ

A propos de l’auteur

Je suis Franck Scandolera, consultant et formateur indépendant en data engineering, automatisation no-code et intelligence artificielle générative. Avec plus de dix ans d’expérience dans la maîtrise des données et le design de workflows intelligents, je forme professionnels et entreprises à exploiter les technologies IA pour des résultats concrets, y compris le prompt engineering avec les LLMs. Mon approche pragmatique et orientée résultat vous aide à transformer vos interactions IA en leviers d’efficacité tangibles.