Prompt engineering : en quoi consiste cette nouvelle expertise ?

39 % des Français utilisent activement l’Intelligence Artificielle (IA) au quotidien, que ce soit pour un usage professionnel ou personnel, selon l’étude “L’usage de l’intelligence artificielle par les Français” publiée par Ipsos en 2025. Qui sont les champions de l’IA ? La génération des 18-25 ans domine le classement, regroupant 74 % des utilisateurs de ces nouveaux outils comme ChatGPT, Midjourney et Claude. Pour générer du texte, des images ou du code, toutes ces technologies s’appuient sur un point commun : le prompt.

Aussi appelé requête, le prompt est l’instruction fournie par un utilisateur à une IA. Pour obtenir une réponse riche, ce dernier doit la formuler avec précision. C’est là qu’intervient le prompt engineering. Nouvelle compétence phare du numérique, il consiste à créer des requêtes structurées et performantes pour bénéficier des meilleurs résultats possibles à l’aide des intelligences artificielles génératives. Cette pratique en pleine expansion a donné naissance à un métier à part entière : celui de Prompt Engineer.

En quoi consiste le prompt engineering ? Comment rédiger un bon prompt ? En quoi cette pratique devient-elle un véritable atout dans le monde du travail ? Freelance-Informatique décrypte cette expertise récente : suivez le guide !

Prompt engineering : la définition

L’IA générative : une révolution

L’intelligence artificielle générative désigne un ensemble de technologies capables de générer du contenu à partir de données d’entraînement massives, reposant sur des techniques d’apprentissage automatique appelées machine learning.

Ces systèmes sont basés sur des modèles de langage nommés LLM (Large Language Models) comme ChatGPT, Claude ou Gemini. Ils peuvent produire du texte, du code, des images ou des données structurées à partir d’instructions appelées prompts ou requêtes. Si le prompt était initialement formulé par écrit, il est aujourd’hui possible de converser à l’oral avec les IA génératives : les LLM sont conçus pour assimiler et manipuler du langage naturel, qu’il soit rédigé ou parlé.

Le succès de ces outils s’explique par leur capacité à comprendre le contexte, à s’adapter à des demandes variées et à produire des résultats convaincants en quelques secondes. Ils constituent une véritable révolution dans les domaines de la création de contenu, du développement informatique, du marketing et de la formation, mais pas que !

Les IA génératives s’immiscent aussi dans des domaines très techniques, comme la santé, pour guider le corps médical dans la prise de décision, mais aussi l’industrie, l’agriculture ou la finance. Elles constituent également une ressource précieuse pour les analystes Big Data et les ingénieurs data, qui peuvent ainsi accélérer et automatiser la transformation de grands ensembles de données en recommandations activables par les entreprises.

Selon les chiffres du Gouvernement, 109 milliards d’euros vont être investis en France par des sociétés privées dans le domaine de l’intelligence artificielle en 2025. Alors que l’Union européenne a pour objectif d'intégrer l’IA au fonctionnement de 75 % des entreprises d’ici à 2030, seules 19 % des organisations françaises y ont recours en 2025. La marge de progression est ainsi colossale et repose en grande partie sur une nouvelle expertise : le prompt engineering.

Qu’est-ce qu’un prompt ?

Un prompt est une requête formulée en langage naturel et adressée à un modèle d’IA générative. Il peut s’agir d’une simple question, d’un énoncé complexe, d’un exemple ou d’une suite d’instructions. Le prompt sert à guider la génération du contenu souhaité par le modèle.

Voici quelques exemples de prompts :

• “Résume ce texte en 100 mots” ;
• “Génère une liste d’idées de posts LinkedIn pour un Data Analyst en freelance” ;
• “Écris une fonction Python qui trie un tableau dans l’ordre décroissant”.

Le prompt engineering : une compétence recherchée

La qualité de la réponse fournie par l’IA dépend de la formulation du prompt. Une bonne ingénierie de prompt, aussi appelée prompt engineering, est donc cruciale pour exploiter pleinement le potentiel des LLM. C’est l’art de concevoir des prompts efficaces pour optimiser l’utilisation des intelligences artificielles, en structurant les requêtes de manière stratégique et en tenant compte des capacités, des limites et du fonctionnement du LLM utilisé.

Les Prompt Engineers ont ainsi développé des techniques de prompting pour améliorer la pertinence des résultats et automatiser des tâches complexes. Ce savoir-faire, encore émergent, devient un véritable atout pour les entreprises.

Elle est notamment recherchée dans les secteurs du web, de la formation, du marketing, du développement et de la data. Selon l’Essin, le prompt engineering est aujourd’hui considéré comme une compétence clé dans le domaine de l’IT, au même titre que la cybersécurité, la gestion de bases de données, le cloud computing ou le data engineering.

Pourquoi utiliser le prompt engineering ?

Les avantages du prompt engineering

Le prompt engineering est devenu une compétence clé pour exploiter pleinement le potentiel des modèles d’intelligence artificielle générative. Bien utilisé, il permet de guider la génération de contenu, en :

• Obtenant des réponses plus précises et contextuelles : un bon prompt fournit à l’IA les informations, le contexte et les instructions nécessaires pour générer une réponse pertinente, afin d’éviter les résultats flous ou hors sujet ;
• Personnalisant les résultats selon le cas d’usage : grâce au prompt engineering, il est possible d’adapter le ton, le format, le niveau de technicité ou encore le style du texte produit ;
• Optimisant le temps de travail : en maîtrisant l’art du prompting, les professionnels réduisent le nombre d’itérations nécessaires pour arriver à un bon résultat ;
• Exploitant les capacités spécifiques des LLM : l’ingénierie de prompt permet d’activer les fonctionnalités avancées des modèles, comme l’analyse de documents complexes ;
• Automatisant des tâches variées : aujourd’hui, de nombreuses sociétés intègrent l’IA dans leurs processus pour réaliser des missions diverses, comme la rédaction de contenu ou l’extraction d’informations.

Les limites du prompt engineering

Malgré ses nombreux atouts, le prompt engineering a aussi ses limites :

• Une dépendance forte au modèle utilisé : chaque LLM a ses spécificités. Un prompt efficace avec un modèle ne donnera pas forcément les mêmes résultats avec un autre ;
• Des réponses parfois imprévisibles : même avec un prompt bien construit, les résultats obtenus peuvent être incorrects, biaisés ou incohérents ;
• Une courbe d’apprentissage : apprendre à rédiger de bons prompts nécessite du temps, de la pratique et des compétences spécifiques ;
• La nécessité d’une vérification attentive : le prompt engineering ne remplace pas l’expertise humaine. C’est un outil d’assistance qui doit être encadré, corrigé et supervisé, en particulier lorsqu’il s’agit de traiter des données sensibles ou confidentielles ;
• Des limites techniques : certains LLM ont une mémoire limitée. Si les prompts ou les documents analysés sont trop longs, une partie du contexte peut être ignorée ou mal interprétée.

Enfin, le prompt engineering n’est qu’une étape dans l’utilisation de l’IA générative. Pour tirer le meilleur parti de cette technologie, il est également crucial de bien choisir les outils, de comprendre les enjeux éthiques et techniques et d’intégrer l’IA à une démarche globale de transformation numérique.

Comment fonctionne le prompt engineering ?

Les éléments clés d’un prompt efficace

Un prompt efficace repose sur une structure claire et bien pensée. Voici les composantes essentielles à maîtriser pour le formuler :

• Le contexte : il fournit à l’IA les informations nécessaires pour comprendre la demande. Cela peut inclure un extrait de texte, un résumé, des données, un rôle, une cible, etc. ;
• L’instruction : c’est la consigne précise donnée à l’IA. Par exemple : “explique-moi ce qu’est la smart data” ;
• Le format de sortie attendu : il est essentiel de guider la forme de la réponse, en indiquant si l’on souhaite une liste à puces, un tableau, un texte court, du code, etc. ;
• Le ton ou le style : si nécessaire, on peut imposer un ton (professionnel, pédagogique, convivial) ou un niveau (débutant, intermédiaire, expert) ;
• Des exemples : il est possible de fournir un ou plusieurs exemples afin de montrer au modèle LLM comment structurer sa réponse ;
• Les contraintes : l’utilisateur peut spécifier une limite de mots, l’exclusion de certains termes ou le respect d’un format particulier.

Voici un exemple de prompt : "Tu es un Lead Data Scientist expérimenté. Explique de manière simple à un étudiant débutant en Data Science ce qu’est une clé étrangère dans une base de données relationnelle et comment l’utiliser dans un modèle logique de données. Réponds en moins de 200 mots, sous forme de paragraphes, dans un style clair et pédagogique."

Les différents types de prompts

Il existe plusieurs types de prompts, chacun adapté à des objectifs spécifiques et aux capacités des LLM utilisés. En voici un aperçu :

• Zero-shot prompting : le prompt ne donne aucun exemple. Il repose uniquement sur l’instruction. Ce type de requête est idéal pour des tâches simples et bien assimilées par le modèle ;
• One-shot prompting : le prompt contient un exemple unique, utile pour orienter légèrement le style ou la logique de réponse ;
• Few-shot prompting : plusieurs exemples sont fournis. Cela permet de guider l’IA dans la réalisation de la tâche, notamment pour des formats personnalisés ;
• Chain-of-thought prompting : le modèle est invité à raisonner étape par étape, comme le ferait un humain. Cette technique améliore la précision des réponses à des questions complexes ou mathématiques ;
• Prompting basé sur des documents : le prompt intègre un corpus d’informations, parfois importé via une API (Application Programming Interface) ou des outils spécialisés, afin de permettre à l’IA de se baser sur un contenu externe comme un document, un site web ou une base de données ;
• Instruction tuning : il s’agit du fait d’entraîner un modèle à répondre à des instructions formulées par un humain, en le nourrissant de milliers de paires d'instructions et de réponses pour qu’il apprenne à fournir un résultat correct.

Le métier de Prompt Engineer

Qu’est-ce qu’un Prompt Engineer ?

Le Prompt Engineer, ou ingénieur en prompt, est un expert du prompt engineering. Afin de décupler la productivité de l’entreprise, il teste les capacités de raisonnement logique de l’IA pour fournir des recommandations ciblées aux directions métiers, pour analyser les actifs de données dont dispose l’organisation et pour documenter les bonnes pratiques en matière d’utilisation des modèles LLM.

En pratique, le Prompt Engineer :

• Automatise les tâches récurrentes grâce à l’IA (marketing, service client, rédaction support IT) ;
• Crée des produits IA centrés sur l’utilisateur en testant et en affinant les prompts grâce à l’instruction tuning ;
• Développe des systèmes conversationnels, tels que des agents IA, des copilotes ou des assistants vocaux ;
• Contribue à l’amélioration continue des résultats d’un LLM pour des cas d’usage métiers spécifiques.

Ce métier très récent est recherché par les entreprises technologiques spécialisées dans l’IA et les sociétés de conseil et de services en informatique comme les ESN (Entreprises de Services Numériques), mais aussi dans le milieu de la R&D (Recherche et Développement). Il peut également être exercé en tant qu’indépendant dans le cadre d’une mission freelance.

Dans les petites et moyennes structures, le prompt engineering est une compétence demandée à des professionnels polyvalents, travaillant au sein du service IT ou à des postes liés à la communication, au développement ou à la data.

Les compétences du Prompt Engineer

La fonction de Prompt Engineer est hybride. Elle combine pensée analytique, compétences rédactionnelles et compréhension technique des IA. Les principales aptitudes attendues par les recruteurs pour ce tout nouveau métier sont les suivantes :

• D’excellentes capacités rédactionnelles, pour rédiger des prompts clairs, structurés, logiques et adaptés au niveau de compréhension du modèle ;
• Une maîtrise approfondie des LLM, afin d’appréhender le fonctionnement des principaux modèles et leur contexte de génération ;
• Des connaissances en développement, pour intégrer des prompts au sein d’outils ou d’API ;
• Un esprit analytique, afin d’évaluer la qualité des réponses générées, d’ajuster les prompts et de tirer des recommandations des résultats obtenus ;
• Une grande curiosité, pour suivre l’évolution rapide du domaine en matière de solutions, de logiques d’optimisation et de langages de prompting ;
• Une culture métier, afin d’adapter le prompting à des cas d’usage spécifiques en fonction du secteur (finance, marketing, droit, service client, etc.) ;
• Un grand sens pédagogique, pour accompagner les directions métiers dans leur utilisation de l’IA et vulgariser son usage à des non-techniciens ;
• Des compétences en data science, en machine learning ou en linguistique computationnelle sont de véritables atouts dans certains contextes techniques, notamment dans le domaine de la recherche.

Les formations pour devenir Prompt Engineer

Le métier de Prompt Engineer étant extrêmement récent, il n’existe pas encore de cursus unique pour occuper cet emploi, mais plusieurs voies permettent d’acquérir les compétences nécessaires :

• Des formations en intelligence artificielle voient le jour, proposées par des écoles spécialisées et souvent orientées vers la reconversion professionnelle, comme Le Wagon, Jedha, Albert School ou DataScientest ;
• Les certifications en prompt engineering, réalisables en ligne, attestent d’un certain niveau de compétences auprès des recruteurs, grâce à des plateformes comme Coursera ou Udemy ;
• Les cours proposés par les éditeurs d’IA, tels qu’OpenAI ou Google, mettent à disposition des ressources clés sur le prompting ;
• Les cursus de fond, comme les diplômes en informatique ou en data science, témoignent d’une forte maîtrise des concepts liés au prompt engineering.

Le Gouvernement souhaite par ailleurs accroître l’offre de formation française en IA dans le cadre de la stratégie nationale pour l’intelligence artificielle, qui préconise notamment de former 3 500 étudiants dans ce domaine.

La plupart des Prompt Engineers sont autodidactes et acquièrent des compétences au contact de cas d’usage métiers. Les expériences concrètes, telles que la participation à des hackathons IA ou la création de projets personnels basés sur des modèles LLM, sont très valorisées par les entreprises.

FAQ sur le prompt engineering

Qu’est-ce qu’un prompt pour une IA ?

Un prompt est une instruction que l’on donne à une IA générative pour obtenir une réponse spécifique. Il peut s’agir d’une question, d’un contexte, d’un exemple ou d’une consigne structurée. Le prompt sert à guider le modèle LLM pour qu’il produise un résultat pertinent : texte, image, code informatique, résumé, idée, etc.

Quel est le salaire d’un Prompt Engineer ?

En France, un Prompt Engineer gagne en moyenne entre 45 000 et 75 000 euros brut par an, avec des pics à plus de 90 000 euros pour les profils seniors, spécialisés dans des domaines techniques ou travaillant dans de grands groupes.

Peut-on être Prompt Engineer en freelance ?

Oui, le métier de Prompt Engineer peut être exercé en freelance. Certaines sociétés recherchent des experts pour créer des prompts sur mesure, intégrer des LLM dans leurs outils ou automatiser leurs tâches grâce à l’IA générative.

Ces interventions ponctuelles ou à temps partiel sont parfaitement adaptées aux travailleurs indépendants, qui peuvent s’inscrire sur une plateforme freelance pour trouver leurs premières missions.