Bienvenue dans votre ressource ultime pour maîtriser le prompt engineering en 2026. Ce guide complet offre une collection organisée d’outils, de tutoriels et d’exemples concrets conçus pour aider les apprenants de tout niveau à comprendre et à appliquer des techniques efficaces de prompt engineering.
Alors que l’IA générative continue de transformer les secteurs, la capacité à concevoir des prompts précis pour les modèles d’IA — y compris les grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4 d’OpenAI, IBM® Granite, Claude d’Anthropic, Bard de Google, DALL·E et Stable Diffusion — est devenue une compétence critique. Que vous travailliez avec des systèmes propriétaires ou exploriez des alternatives open source, le prompt engineering est la clé pour exploiter tout le potentiel des outils alimentés par l’IA.
Le prompt engineering est le nouveau codage. Dans un monde de plus en plus axé sur le machine learning, il est essentiel de pouvoir communiquer avec des systèmes générés par l’IA en langage naturel. Ce guide vous aidera à concevoir, affiner et optimiser les prompts pour obtenir des résultats significatifs, que ce soit pour développer des applications, automatiser des workflows ou repousser les limites de l’expression créative.
Des concepts fondamentaux aux stratégies avancées, ce guide est votre référence incontournable pour naviguer dans l’environnement des grands modèles de langage (LLM), de la conception de prompt d’IA et de l’innovation en matière d’IA générative.
Rédiger de meilleurs prompts n’est que le début. La véritable expertise en matière de prompting avancé réside dans la compréhension du contexte plus large dans lequel les modèles IA fonctionnent, depuis l’intention de l’utilisateur et l’historique des conversations jusqu’à la structure des données d’entraînement et au comportement des différents modèles. C’est là que l’ingénierie du contexte devient essentielle : elle vous permet de façonner non seulement ce que vous demandez, mais aussi la manière dont le modèle interprète et répond.
En tirant parti de techniques telles que la génération augmentée de récupération (RAG), la synthèse et les entrées structurées telles que JSON, vous pouvez guider des modèles vers des réponses plus précises et plus pertinentes. Que vous travailliez sur la génération de code, la création de contenu ou l’analyse de données, la conception avec le contexte garantit l’alignement avec le résultat souhaité. Cette approche permet d’améliorer la performance des LLM dans l’ensemble des tâches et la fiabilité des résultats dans les applications réelles.
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Plongez dans le prompt engineering avec un parcours structuré conçu pour les novices, les développeurs et les passionnés de l’IA. Qu’il s’agisse de créer un chatbot, d’automatiser des tâches complexes ou d’expérimenter des outils d’IA, ce guide couvre tout ce dont vous avez besoin pour maîtriser l’art et la science de la conception de prompt.
Acquérez une compréhension approfondie du prompt engineering, de son importance croissante dans le traitement automatique du langage naturel (NLP) et de la façon dont il permet aux utilisateurs d’interagir avec les systèmes alimentés par l’IA à l’aide de prompts de haute qualité.
Découvrez comment aider les agents IA à agir de manière autonome, à prendre des décisions et à effectuer plusieurs étapes ou des étapes intermédiaires dans les workflows, parfaitement adaptés à l’automatisation et à l’exécution intelligente des tâches.
Découvrir les techniques d’apprentissage few-shot, d’apprentissage zero-shot et d’autres techniques de prompting pour enseigner de grands modèles de langage (LLM) en utilisant des exemples ou un contexte minimal, améliorant ainsi la résolution des problèmes et l’adaptabilité.
Découvrez comment créer des prompts qui combinent du texte, des images et d’autres supports pour interagir avec des modèles multimodaux tels que Granite, Gemini, GPT-4o et DALL·E, améliorant ainsi la création de contenu généré par l’IA.
Comprenez les risques liés à l’injection de prompt et des attaques adverses et apprenez à sécuriser vos modèles IA contre les vulnérabilités des systèmes basés sur le prompt.
Affinez et itérez les prompts pour améliorer la qualité de la production, réduire la latence et aligner le comportement du modèle sur vos objectifs, ce qui est particulièrement utile lorsque vous travaillez avec des API et des données d’entraînement.
Allez au-delà des prompts manuels en affinant les modèles à l’aide d’un entraînement basé sur des prompts pour les tâches spécifiques au domaine, en tirant parti de cadres open source et de jeux de données organisés.
Ce guide sert de ressource fondamentale pour comprendre et appliquer le prompt engineering dans un éventail d’applications pilotées par l’IA. Pour ceux qui recherchent une expérience pratique et concrète, le référentiel GitHub des tutoriels ibm.com propose une collection de cas d’utilisation concrets et d’implémentations étape par étape en utilisant Python, avec des extraits de code et des workflows structurés. Ce référentiel est particulièrement utile pour les novices et les praticiens qui souhaitent approfondir leur expertise dans la conception de prompt, l’interaction de modèles et l’écosystème plus large des outils d’IA