Prompting pour les agents IA : Retours d'expérience de Y Combinator

Le prompting, autrefois considéré comme une solution temporaire pour exploiter les modèles de langage, est devenu un élément central de notre interaction avec l'IA. Dans cet article, nous explorons les enseignements tirés par des centaines de fondateurs travaillant avec des LLMs (Large Language Models), partagés par des experts de Y Combinator.

Les fondamentaux du prompting efficace

Structuration des prompts

Les prompts les plus performants partagent plusieurs caractéristiques clés :

1. Définition claire du rôle : "Vous êtes un manager d'agent de service client"
2. Tâche précise : "Approuver ou rejeter un appel d'outil"
3. Plan détaillé : Étapes clairement énumérées
4. Format : Structure XML ou Markdown pour une meilleure interprétation

L'importance des exemples

L'ajout d'exemples concrets dans le prompt s'avère crucial, surtout pour des tâches complexes. Certaines entreprises comparent cette approche au test-driven development version LLM.

Métaprompting : L'art d'améliorer les prompts par l'IA

Principes du métaprompting

Le métaprompting émerge comme une technique puissante où :

• Un prompt génère une version améliorée de lui-même
• L'IA aide à identifier les échecs et propose des corrections
• On peut créer des "échappatoires" pour que le modèle signale les ambiguïtés

Applications pratiques

1. Optimisation : Utiliser un modèle puissant (comme GPT-4) pour affiner un prompt destiné à un modèle plus léger
2. Debugging : Analyser les traces de raisonnement (comme dans Gemini Pro 2.5) pour comprendre les échecs
3. Automatisation : Créer des agents capables d'identifier et d'intégrer automatiquement les meilleurs exemples

Le rôle crucial des évaluations

Si beaucoup croient que les prompts constituent le cœur stratégique des entreprises d'IA, ce sont en réalité leurs mécanismes d'évaluation qui font la différence, qu'il s'agisse par exemple de scores de pertinence et de qualité attribués par des évaluateurs humains, de la mesure de performance sur des jeux de données internes spécifiques (souvent appelés datasets "gold standard"), ou encore de tests A/B systématiques pour comparer l'efficacité de différentes approches de prompts.

• Les évaluations permettent de comprendre pourquoi un prompt est structuré d'une certaine manière
• Elles constituent un actif data critique et différenciant
• Leur création nécessite une immersion profonde dans le domaine cible

Le modèle du "Forward Deployed Engineer" (FDE)

Principes

Les startups IA les plus performantes adoptent une approche inspirée de Palantir :

1. Les fondateurs eux-mêmes jouent le rôle d'ingénieurs terrain
2. Immersion totale chez le client pour comprendre ses besoins
3. Développement rapide de solutions sur mesure
4. Intégration des connaissances acquises dans les prompts

Résultats

Cette approche permet à des petites équipes de :

• Décrocher des contrats à 6 ou 7 chiffres en quelques mois
• Surpasser des concurrents établis grâce à des démonstrations ultra-personnalisées
• Construire des produits qui répondent parfaitement à des besoins niche mais critiques

Conclusion : Le prompting comme nouvelle forme de communication

Le prompting moderne ressemble à :

1. La programmation des années 90 : Outils immatures mais potentiel immense
2. La gestion d'équipe : Savoir transmettre les bonnes informations pour de bonnes décisions
3. Le Kaizen : Amélioration continue par ceux qui utilisent le système au quotidien

Les meilleures pratiques émergent rapidement, mais une chose est claire : la maîtrise du prompting et du métaprompting devient un avantage compétitif décisif pour les startups IA.