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En quoi ça consiste
L'ingénierie de prompts est la pratique consistant à concevoir et optimiser systématiquement les entrées fournies aux modèles de langage pour produire des sorties cohérentes, précises et rentables. Elle couvre la conception de templates, la curation d'exemples few-shot, la structuration du raisonnement en chaîne et l'évaluation automatisée.
Ce que vous obtenez
Un prompt mal conçu est la raison la plus courante pour laquelle les pilotes d'IA n'atteignent pas la qualité de production. Des sorties incohérentes, des faits hallucinés, des formats erronés et des coûts imprévisibles trouvent tous leur origine dans la manière dont on demande au modèle de se comporter. Nous construisons des prompts qui sont versionnés, testés et évalués — de la même manière que vous traiteriez du code applicatif.
Notre processus commence par la spécification des sorties : définir exactement à quoi ressemble une réponse correcte, y compris le format, le ton, les contraintes factuelles et les modes d'échec. À partir de là, nous concevons des templates de prompts, curons des exemples few-shot et construisons des pipelines d'évaluation automatisés qui notent les sorties selon des critères définis — afin que vous sachiez quand un changement de prompt améliore ou dégrade la qualité.
Nous travaillons également sur l'optimisation des coûts : sélection du plus petit modèle répondant aux exigences de qualité, structuration des prompts pour minimiser la consommation de tokens et mise en cache des réponses lorsque la sortie est déterministe. Sur les applications à haut volume, ces décisions réduisent généralement les coûts d'inférence de 40–70%.
Capacités clés
Chaque mission est cadrée selon vos exigences — voici les capacités essentielles que nous apportons.
Pipelines d'évaluation automatisée des sorties
Tests de régression des prompts et intégration CI
Optimisation des tokens et réduction des coûts d'inférence
Durcissement des prompts système contre les attaques par injection
Bibliothèques de prompts agnostiques au modèle
Notre processus
Une approche structurée, pilotée par l'ingénierie, qui va de la compréhension de vos objectifs à un système en production — sans surprises à la livraison.
Mission type
8–16 SEMAINES
Nous cartographions vos objectifs, vos contraintes et votre infrastructure existante. Le périmètre est défini et les critères de succès sont convenus avant tout développement.
Nous concevons l'approche technique, sélectionnons les bons outils et produisons un plan de livraison par jalons sans ambiguïté.
Développement itératif avec des démos régulières. Revues de code, couverture de tests et documentation se font en parallèle — pas à la fin.
Mise en production avec configuration du monitoring et documentation de transfert. Nous restons proches durant les premières semaines après le lancement.
Secteurs desservis
Construit avec
FAQ
Les prompts ad hoc produisent des résultats variables. Les prompts conçus par ingénierie sont pensés pour produire des sorties cohérentes sur des milliers d'appels — avec un formatage explicite, des contraintes, des instructions de repli et des métriques d'évaluation. La différence compte lorsque votre application dépend de la capacité du modèle à faire la bonne chose de manière fiable, et non occasionnelle.
Oui — c'est souvent par là que nous commençons. Nous auditons les prompts existants, identifions où les sorties sont incohérentes ou coûteuses, constituons des jeux de données d'évaluation à partir de vos logs de production et améliorons systématiquement la qualité tout en réduisant la consommation de tokens.
Pas automatiquement. Un prompt optimisé pour GPT-4o peut se comporter différemment sur une version future du modèle. Nous construisons des suites d'évaluation qui peuvent être réexécutées après les mises à jour de modèles afin que vous puissiez détecter les régressions avant qu'elles n'atteignent vos utilisateurs.
Travaillez avec nous
Partagez ce que vous construisez — nous répondrons sous un jour ouvré avec des questions ou un aperçu de proposition.
