Episode 118 - Le prompting remis à jour

What this episode covers

Dans ce 118 ème épisode du podcast DigitalFeeling, nous explorons l’art d’écrire des prompts — ces consignes que vous adressez aux modèles d’IA — pour en faire des assistants professionnels ultra-performants, remis à jour de mes retours d'expérience en 2025, 3 ans après avoir prompter pour la première fois. Je me suis appuyée également des recommandations d'Open AI et de Google sur le sujet. - Pourquoi soigner ses prompts est essentiel pour obtenir des réponses précises et pertinentes.- Les recommandations d’OpenAI : choix du modèle, structure, exemples, itération, consignes positives et réglages de paramètres.- Les bonnes pratiques de Google (Cloud Blog et Gemini) : connaissance des limites, persona, chain-of-thought, topK/topP, itérations contextuelles.- Des cas pratiques pour rédiger des articles, créer des scénarios de formation ou analyser des retours clients. Pourquoi prompter ? - Maximiser la qualité des réponses IAApprenez à formuler vos prompts pour réduire le « hallucinations » et obtenir des résultats factuels et structurés.- Gagner en productivitéMoins d’allers-retours, des réponses plus pertinentes dès la première demande.- Combiner deux approches majeuresFusionnez les méthodes d’OpenAI (zéro-shot → few-shot → fine-tuning) et de Google (chain-of-thought, réglage fin de paramètres) pour un prompt engineering optimal.Plan de l’épisode1. Introduction et enjeux - Présentation du concept de prompt engineering.- Impact sur la qualité des réponses des modèles comme GPT-4 et Gemini.2. Recommandations d’OpenAI - Choix du modèle : toujours privilégier la version la plus performante (ex. GPT-4 Turbo).- Structure : consignes en tête, délimiteurs (###, """), rôle/contextualisation.- Précision : format, ton, longueur, public cible.- Exemples (few-shot) : guider le style et la structure.- Itération : du zéro-shot au fine-tuning, consignes positives, réglages de temperature et max_tokens.3. Bonnes pratiques de Google- Gemini : types d’input, contraintes, chain-of-thought, paramètres avancés (topK, topP).4. Points de convergence - Comparatif OpenAI vs Google : modèle, structure, exemples, itération, paramètres.- Comment combiner les deux pour des prompts structurés et contextuels.5. Conclusion et conseils - Récapitulatif en 3 étapes : contextualiser, détailler, itérer.- Invitation à mutualiser vos meilleurs prompts en équipe. Commencez à optimiser vos prompts dès aujourd’hui ! N’oubliez pas de vous abonner à DigitalFeeling pour ne manquer aucun conseil sur l’intelligence artificielle. Soutenez le podcast :✅ Abonnez-vous à DigitalFeeling sur LinkedIn✅ Rejoignez ma newsletter : substack.com/@elodiechenol✅ Laissez 5 ⭐ sur Apple Podcasts ou Spotify 🌟 Ensemble, faisons de vos projets un succès grâce à l’IA générative ! Merci Elodie Hébergé par Audiomeans. Visitez audiomeans.fr/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.