Prompt engineering
L'art de formuler des instructions pour qu'un LLM produise exactement le résultat voulu — pas approximativement.
Définition
Le prompt engineering est la pratique de structurer les instructions données à un LLM pour maximiser la pertinence et la précision du résultat. Dans un contexte de coding agent, cela inclut la décomposition de la tâche, les contraintes explicites, les conditions de sortie vérifiables, et le contexte minimum nécessaire.
Point de vue postcursors
Le terme est souvent réduit à "bien formuler ses questions". En réalité, dans un workflow agentique, le prompt engineering est une compétence d'ingénierie : on spécifie un livrable, pas une question. Les données montrent que 53% des sessions ont une friction "wrong_approach" — la qualité du prompt initial est le premier levier d'optimisation.
En pratique
Un bon prompt de coding agent a trois composants : ce qu'on veut (tâche précise), comment le valider (condition de sortie), et ce qu'on ne veut pas (contraintes). Manquer un des trois est la cause la plus fréquente de résultats décevants.
Confusions fréquentes
- ✗ Réduire le prompt engineering à 'poser les bonnes questions' — c'est de la spécification, pas de la conversation
- ✗ Croire qu'un prompt plus long est toujours meilleur — au-delà de 20 lignes, l'agent perd le fil
La différence entre un prompt qui produit du code utilisable et un prompt qui produit du bruit tient généralement en 3 éléments : la tâche est-elle précise ? La condition de sortie est-elle vérifiable ? Les contraintes sont-elles explicites ?
Un prompt comme “améliore les performances” ne passera jamais les trois filtres. Un prompt comme “optimise la requête Doctrine dans OrderRepository::findActiveByPartner() — le temps de réponse doit passer sous 200ms, sans modifier l’interface publique du repository” les passe tous.