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title: Prompt Engineering
created: 2026-06-06
updated: 2026-06-06
type: concept
tags: [IA, agent, technique]
confidence: high
contested: false
sources: [synthesized]
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# 💬 Prompt Engineering

## Définition Courte
Discipline consistant à **concevoir et optimiser** les instructions (prompts) envoyées à un LLM pour obtenir les résultats souhaités de manière fiable et reproductible.

## Explication Détaillée
Techniques clés :
- **Zero-shot** : instruction directe, pas d'exemple.
- **Few-shot** : 2-5 exemples dans le prompt pour montrer le format attendu.
- **Chain-of-Thought (CoT)** : forcer le raisonnement étape par étape.
- **ReAct** : cycle Raisonnement + Action (outils).
- **System Prompt** : instructions de rôle stables en début de prompt.
- **Prompt Chaining** : décomposer une tâche en sous-prompts.
- **Temperature / Top-P** : contrôler la créativité.

## Cas d'Usage
- Améliorer la qualité des réponses LLM sans changer de modèle.
- Construire des agents autonomes.
- Fiabiliser des sorties structurées (JSON, SQL).

## Outils Liés
- **LangChain**, **LlamaIndex** (frameworks).
- **PromptLayer**, **LangSmith** (observabilité des prompts).
- **Guidance**, **Outlines** (structured generation).

## Pages Liées
- [[prompt-engineering-agents]]
- [[react-framework]]
- [[chain-of-thought]]

## Questions Ouvertes
- Le prompt engineering va-t-il disparaître avec l'amélioration des modèles ?
- Comment versionner et tester des prompts sérieusement ?
