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title: Prompt Engineering
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created: 2026-06-06
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updated: 2026-06-06
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type: concept
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tags: [IA, agent, technique]
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confidence: high
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contested: false
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sources: [synthesized]
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# 💬 Prompt Engineering
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## Définition Courte
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Discipline consistant à **concevoir et optimiser** les instructions (prompts) envoyées à un LLM pour obtenir les résultats souhaités de manière fiable et reproductible.
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## Explication Détaillée
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Techniques clés :
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- **Zero-shot** : instruction directe, pas d'exemple.
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- **Few-shot** : 2-5 exemples dans le prompt pour montrer le format attendu.
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- **Chain-of-Thought (CoT)** : forcer le raisonnement étape par étape.
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- **ReAct** : cycle Raisonnement + Action (outils).
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- **System Prompt** : instructions de rôle stables en début de prompt.
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- **Prompt Chaining** : décomposer une tâche en sous-prompts.
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- **Temperature / Top-P** : contrôler la créativité.
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## Cas d'Usage
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- Améliorer la qualité des réponses LLM sans changer de modèle.
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- Construire des agents autonomes.
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- Fiabiliser des sorties structurées (JSON, SQL).
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## Outils Liés
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- **LangChain**, **LlamaIndex** (frameworks).
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- **PromptLayer**, **LangSmith** (observabilité des prompts).
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- **Guidance**, **Outlines** (structured generation).
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## Pages Liées
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- [[prompt-engineering-agents]]
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- [[react-framework]]
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- [[chain-of-thought]]
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## Questions Ouvertes
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- Le prompt engineering va-t-il disparaître avec l'amélioration des modèles ?
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- Comment versionner et tester des prompts sérieusement ?
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