Prompt engineering

C'est quoi le prompt engineering ?

Le prompt engineering désigne la pratique qui consiste à concevoir, structurer et optimiser les instructions (prompts) soumises à un modèle d'intelligence artificielle pour en obtenir les résultats les plus pertinents et précis possible. C'est une compétence à mi-chemin entre la communication, la logique et la connaissance du fonctionnement des LLMs (Large Language Models).

Pourquoi le prompt engineering est-il devenu une compétence clé ?

La qualité d'un output IA dépend directement de la qualité du prompt. Un prompt mal formulé produit des réponses génériques, inexactes ou inutilisables. À l'inverse, un prompt bien structuré (avec contexte, rôle, format de sortie, contraintes) permet d'exploiter pleinement les capacités des modèles comme Claude, GPT-4 ou Gemini. Dans un contexte professionnel (copywriting, code, design, SEO), le prompt engineering multiplie la productivité.

Quelles sont les techniques de base du prompt engineering ?

Les techniques fondamentales incluent : définir un rôle ("Tu es un expert SEO..."), fournir un contexte précis, spécifier le format de sortie attendu (liste, tableau, JSON), donner des exemples (few-shot prompting), décomposer les tâches complexes en étapes (chain-of-thought), et itérer en affinant progressivement. Pour les cas avancés, on utilise le system prompt, les instructions conditionnelles et les variables dynamiques, notamment via des outils comme le protocole MCP.

Quel est le lien entre prompt engineering et SEO/AEO ?

Le prompt engineering influence directement l'AEO (Answer Engine Optimization) : comprendre comment les IA génèrent leurs réponses aide à structurer son contenu web pour être cité comme source. De même, les professionnels du SEO utilisent le prompt engineering pour automatiser la production de contenus, générer des variantes de balises, analyser des données ou produire des descriptions schema. C'est une compétence transversale qui amplifie toutes les pratiques digitales.