Prompt engineering,
les bases qui durent
Le prompt engineering, c'est la pratique d'écrire des entrées qui obtiennent des sorties utiles d'un LLM avec régularité. La hype a culminé en 2023 avec des system prompts de mille lignes et des chaînes de jailbreak élaborées. L'artisanat durable est bien plus simple : être précis, donner des exemples, demander une structure, et itérer. Cette page couvre les bases qui tiennent à travers les modèles de pointe en 2026, dont les huit dans Namulai.
Prompt vague, réponse vague
Écris un billet de blog sur le marketing produit un billet générique sur le marketing. Écris un billet de 600 mots pour des fondateurs de SaaS B2B sur l'A/B testing de pages de prix, ton sceptique et trois exemples concrets, produit quelque chose d'exploitable.
La règle : posez le public, le format, la longueur, le ton et les contraintes en amont. Chaque minute passée à préciser le prompt vous fait gagner cinq minutes de relecture plus tard.
Montrer plutôt que dire
Si vous voulez une sortie dans une forme précise (un type particulier de liste, une voix particulière, un formatage particulier), donnez au modèle un ou deux exemples dans le prompt. Cela s'appelle le few-shot prompting et ça surpasse régulièrement les longues descriptions de ce que vous voulez.
Un bon exemple vaut deux paragraphes d'instructions. Deux exemples suffisent généralement. Au-delà de trois, les rendements diminuent vite.
Demandez une structure, vous l'aurez
Demandez la réponse sous forme de liste numérotée et vous aurez une liste numérotée. Demandez-la sous forme d'objet JSON avec ces clés précises et la plupart des modèles de pointe produiront du JSON valide.
Pour tout ce que des outils en aval ou des humains doivent parser, demandez la structure explicitement. Pour les questions à raisonnement intensif, demander au modèle de réfléchir étape par étape avant de répondre aide encore, même sur les modèles qui ont déjà des modes de raisonnement intégrés.
Prompter à travers les huit modèles de Namulai
La plupart des conseils de prompt engineering se transfèrent entre modèles, mais chacun a ses tics. Claude récompense les prompts polis et bien structurés et résiste aux cadrages adverses. ChatGPT est le plus tolérant aux phrasages relâchés. Gemini bénéficie de descriptions de rôle explicites. DeepSeek préfère les prompts concis et techniques.
Le chat Namulai vous laisse rerouter le même prompt vers un autre modèle en un clic, c'est la façon la plus rapide d'apprendre le caractère de chacun. Posez la même question difficile à trois d'entre eux et les différences sautent aux yeux.
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Pratiquez vos prompts à travers huit modèles dans un chat
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