Ingénierie de prompts pour Santé

Les prompts sont du code — traitez-les comme tel

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%.