Avouons-le : l’industrie tech adore transformer des concepts basiques en révolutions. Et « Prompt Engineering » est probablement l’exemple le plus flagrant.
J’observe cette comédie depuis des mois. Des formations à plusieurs milliers d’euros pour apprendre à « engineer des prompts ». Des LinkedIn pleins de « Prompt Engineers » fraîchement diplômés. Des conférences où l’on vous explique doctement les « meilleures pratiques » de cette « discipline émergente ».
Mais derrière ce vernis académique, qu’est-ce qu’on trouve ?
Du trial and error avec des instructions. Point.
Quand vous reformulez une question à ChatGPT parce que la première tentative vous a donné n’importe quoi – félicitations, vous faites du « prompt engineering ». Quand vous ajoutez « sois précis » ou « réfléchis étape par étape » pour obtenir de meilleurs résultats – vous êtes désormais un ingénieur des prompts.
Cette mystification m’agace parce qu’elle cache une vérité plus simple et plus utile : ces systèmes fonctionnent comme des perroquets statistiques sophistiqués. Comprendre ça vous rend plus efficace que tous les cours de « prompt engineering » du monde.
L’ingénierie, la vraie, implique des méthodes systématiques, des principes scientifiques, des résultats prévisibles et déterministes. Le « prompt engineering » ? C’est plutôt « essayons cette formulation et voyons ce qui arrive ».
Certes des structures de prompts sont meilleures que d’autres, comme certaines personnes sont meilleures que d’autres pour articuler une demande. C’est de la communication, pas de l’ingénierie !
Cette semaine, je démonte cinq termes qui transforment la réalité technique en mystère ésotérique. Parce que comprendre comment ces systèmes fonctionnent vraiment vaut mieux que de paraître intelligent dans les dîners parisiens.
Demain : pourquoi les « mécanismes d’attention » ne font attention à rien du tout.
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