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Glossaire

Prompt

Qu’est-ce que Prompt ?

Un prompt est l'entrée qui indique à un modèle d'IA ce qu'il doit faire : une question, une tâche ou une consigne, souvent accompagnée de contexte, d'exemples et du format souhaité. La qualité de la réponse dépend fortement de la clarté et de la complétude du prompt. Par exemple, plutôt que « Écris quelque chose sur notre produit », préférez « Rédige trois avantages courts du produit X pour les artisans, ton factuel ».

Ce que fait KI.ordo

Dans KI.ordo, les instructions d'un agent définissent durablement sa façon de répondre ; le modèle « Rédiger les instructions d'un agent » aide à les formuler.

En savoir plus →: Prompt

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Thèmes

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  • consignes

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Termes associés

Métaprompt

Un métaprompt est une instruction qui demande à un modèle de langage de rédiger ou d’améliorer lui-même des prompts ou des instructions système. Vous décrivez l’objectif, le public et le ton souhaité et fournissez des exemples ; le modèle formule alors des instructions structurées avec un rôle, des règles et des limites. On obtient ainsi plus vite de bonnes premières versions, testées puis affinées par des personnes. Exemple : « service client d’un magasin de vélos » devient un projet d’instructions complet.

  • prompting
  • agents
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Modèle

Prompt négatif

Un prompt négatif précise ce qu’un modèle d’IA ne doit explicitement pas produire ou faire. En génération d’images, par exemple avec Stable Diffusion, c’est un champ de saisie distinct pour les éléments indésirables comme « flou » ou « texte dans l’image ». Avec les modèles de langage, il s’agit de règles dans les instructions, par exemple « N’invente pas de prix » ou « Ne donne pas de conseil juridique ». Ces limites rendent les résultats plus prévisibles, sans remplacer une vérification.

  • prompting
  • instructions
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Prompting récursif

Le prompting récursif désigne des techniques où la sortie d'un modèle de langage est réutilisée comme nouvelle entrée, par exemple pour faire relire et réviser un brouillon ou pour décomposer pas à pas une tâche importante en sous-tâches. Exemple : un projet d'offre est d'abord rédigé, puis le modèle l'évalue selon une liste de contrôle, enfin il l'améliore. La qualité y gagne souvent, mais cela demande du temps de calcul supplémentaire et un critère d'arrêt clair.

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  • révision
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Apprentissage few-shot

L’apprentissage few-shot désigne la capacité d’un modèle à résoudre une tâche à partir de quelques exemples seulement. Avec les modèles de langage, cela se fait généralement dans l’entrée : on montre deux ou trois paires question/réponse souhaitée, et le modèle reprend le format et le style pour les nouveaux cas, sans réentraînement. Exemple : trois demandes clients correctement classées suffisent souvent pour que les suivantes soient triées selon le même schéma.

  • Prompting
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