Prompt engineering
Patterns de prompt, sorties structurées et usage de l'IA pour travailler plus vite.
7 articles
Comment McKinsey a structuré ses prompts pour industrialiser l'usage des LLMs
McKinsey a déployé des patterns de prompts standardisés pour que ses équipes obtiennent des résultats fiables des LLMs à grande échelle. Voici la mécanique concrète, ce qu'elle produit, et ce que vous pouvez en extraire pour votre propre contexte.
9 août 2026Transformer une tâche répétitive en workflow IA : le playbook étape par étape
La plupart des professionnels perdent des heures chaque semaine sur des tâches structurées et prévisibles que l'IA pourrait traiter en quelques secondes. Ce playbook vous donne la séquence concrète pour identifier ces tâches, construire un workflow fiable et éviter les pièges qui font échouer la majorité des premières tentatives.
5 août 2026Donner à l'IA le bon contexte, pas plus de contexte
Beaucoup de professionnels pensent qu'un meilleur prompt est un prompt plus long. C'est souvent l'inverse : un contexte précis et ciblé produit de meilleurs résultats qu'un long paragraphe d'informations mal triées.
22 juil. 2026Prompt engineering : ce que les professionnels font mal (et comment corriger ça)
La majorité des utilisateurs d'IA en entreprise obtiennent des résultats médiocres non pas à cause de l'outil, mais à cause de la façon dont ils formulent leurs demandes. Voici ce qui distingue un prompt qui travaille pour vous d'un prompt qui vous fait perdre du temps.
15 juil. 2026Prompts mal rédigés : ce que ça coûte vraiment en temps et en qualité
Un prompt flou génère une réponse floue, et corriger cette réponse prend souvent plus de temps qu'écrire un bon brief dès le départ. Voici comment structurer ses instructions pour que ChatGPT, Claude ou Gemini produisent des résultats utilisables du premier coup.
8 juil. 2026Prompts qui fonctionnent vraiment : ce que les professionnels font différemment
La majorité des utilisateurs de LLMs obtiennent des résultats médiocres non pas parce que les modèles sont insuffisants, mais parce que leurs prompts sont vagues. Voici ce qui distingue un usage productif d'un usage frustrant.
1 juil. 2026Prompt engineering : ce que les professionnels font encore mal en 2026
La plupart des utilisateurs d'IA pensent maîtriser leurs prompts, les résultats prouvent le contraire. Voici ce qui sépare un utilisateur moyen d'un professionnel capable d'extraire une valeur réelle des LLMs au quotidien.