L'art du prompting avec Claude 3.7 Sonnet via AWS Bedrock

mardi 6 mai 202515 min de lecturePar Damien Gilbrin
L'art du prompting avec Claude 3.7 Sonnet via AWS Bedrock

Table des matières

🚀

Introduction : Maîtriser l'art du prompting avec Claude 3.7 Sonnet

Après avoir intégré Claude 3.7 Sonnet via AWS Bedrock dans plusieurs projets, dont le chapitrage automatisé pour Wooskill, j'ai acquis une expertise significative dans l'art du prompting - cette compétence essentielle mais souvent sous-estimée qui consiste à communiquer efficacement avec les modèles d'IA générative.

Dans cet article, je partage les techniques que j'ai affinées au fil du temps pour structurer des prompts optimaux, en me concentrant particulièrement sur l'utilisation de formats structurés comme XML et JSON. Ces approches m'ont permis d'obtenir des résultats remarquablement précis et exploitables directement dans mes applications professionnelles.

Pourquoi Claude 3.7 Sonnet sur AWS Bedrock ?

Avant d'entrer dans le vif du sujet sur les techniques de prompting, il est important de comprendre pourquoi j'ai choisi d'utiliser Claude 3.7 Sonnet via AWS Bedrock pour mes projets professionnels.

Claude 3.7 Sonnet, développé par Anthropic, se distingue par plusieurs caractéristiques qui en font un excellent choix pour les applications d'entreprise :

  1. Performances élevées : Il offre un équilibre optimal entre coût et performance, avec des capacités de compréhension contextuelle exceptionnelles

  2. Traitement de documents longs : Sa capacité à traiter des contextes étendus (jusqu'à 200K tokens) est parfaite pour analyser des transcriptions, documents techniques ou juridiques complets

  3. Structuration naturelle des données : Claude excelle particulièrement dans la génération de contenus structurés selon des formats spécifiques comme XML et JSON

  4. Fiabilité et robustesse : Il évite généralement les hallucinations et sait reconnaître ses limites

Quant à AWS Bedrock, cette plateforme offre plusieurs avantages décisifs :

  • Intégration transparente dans l'écosystème AWS
  • Respect des contraintes de sécurité et de conformité
  • Facturation transparente et contrôlable
  • Infrastructure hautement disponible
  • Faible latence, essentielle pour les applications en temps réel
📝

Les fondamentaux du prompting efficace

Avant d'aborder les techniques avancées de structuration, commençons par les principes fondamentaux qui s'appliquent à tout prompting efficace avec Claude 3.7 Sonnet :

Les 7 principes du prompting efficace

  1. Clarté : Formulez des instructions précises et non ambiguës
  2. Spécificité : Plus vous êtes spécifique, meilleurs sont les résultats
  3. Contextualisation : Fournissez le contexte nécessaire pour que Claude comprenne pleinement la tâche
  4. Structure : Organisez votre prompt de manière logique et séquentielle
  5. Format de sortie : Indiquez explicitement le format de réponse attendu
  6. Exemples : Lorsque c'est pertinent, incluez des exemples du résultat souhaité
  7. Itération : Perfectionnez vos prompts par itérations successives

En appliquant ces principes fondamentaux, vous établissez déjà une base solide pour communiquer efficacement avec Claude. Cependant, pour des applications professionnelles nécessitant des sorties structurées et exploitables programmatiquement, nous devons aller plus loin.

🔍

Anatomie d'un prompt bien structuré

Au fil de mes expérimentations, j'ai développé une structure de prompt en quatre parties qui s'est révélée particulièrement efficace pour les tâches complexes :

Partie 1 : Établir le contexte

La première partie de votre prompt doit établir clairement le contexte général et votre objectif. Cette section aide Claude à comprendre le cadre global de la tâche :

1Je travaille sur [description du projet/application] et j'ai besoin d'analyser [type de données] pour [objectif spécifique]. Votre tâche est de [description précise de ce que vous attendez de Claude].

Par exemple, pour mon projet de chapitrage automatisé :

1Je travaille sur un système de chapitrage automatisé pour des vidéos éducatives et j'ai besoin d'analyser une transcription audio pour en extraire une structure de chapitres cohérente. Votre tâche est de lire attentivement la transcription et d'identifier les points naturels de division en chapitres logiques.

Partie 2 : Instructions détaillées

La deuxième partie détaille précisément ce que Claude doit faire et comment il doit procéder. C'est ici que vous précisez la méthodologie à suivre :

1Pour accomplir cette tâche, veuillez suivre ces instructions précises :
21. [Première étape]
32. [Deuxième étape]
43., [Troisième étape]
5...,
6
7Points importants à considérer :
8- [Point d'attention 1]
9-, [Point d'attention 2]
10...,

Pour mon projet de chapitrage :

1Pour accomplir cette tâche, veuillez suivre ces instructions précises :
21. Lisez attentivement l'intégralité de la transcription pour comprendre la structure globale du contenu
32. Identifiez les changements thématiques majeurs qui constituent des points de transition naturels
43. Pour chaque segment identifié, déterminez un titre descriptif concis
54. Notez le timestamp de début de chaque chapitre
65. Rédigez une brève description du contenu de chaque chapitre
76. Identifiez 3-5 mots-clés pertinents pour chaque chapitre
8
9Points importants à considérer :
10- Les chapitres doivent avoir une longueur relativement équilibrée
11- Les titres doivent être informatifs et refléter précisément le contenu
12- La structure doit être intuitive pour un utilisateur qui souhaite naviguer dans la vidéo

Partie 3 : Données d'entrée structurées

La troisième partie contient les données que Claude doit analyser ou traiter. Pour les applications professionnelles, j'encapsule systématiquement ces données dans une structure XML clairement délimitée :

1<input_data>
2[Vos données ici, potentiellement volumineuses]
3</input_data>

Pour mon projet de chapitrage :

1<transcription>
200:00:15,500 --> 00:00:18,000
3Bonjour à tous et bienvenue dans cette masterclass sur l'intelligence artificielle.
4
500:00:18,500 --> 00:00:25,000
6Je suis ravi de partager avec vous aujourd'hui mes connaissances sur ce sujet passionnant qui transforme rapidement notre monde.
7
8[... reste de la transcription ...]
9</transcription>

Cette structure permet à Claude de distinguer clairement les données d'entrée des instructions.

Partie 4 : Format de sortie attendu

La dernière partie, cruciale pour les applications professionnelles, spécifie précisément le format dans lequel vous souhaitez obtenir la réponse. C'est ici que l'utilisation de XML ou JSON devient particulièrement pertinente :

1Veuillez fournir votre réponse exclusivement dans le format [XML/JSON] suivant, sans aucun texte supplémentaire :
2
3<format_exemple>
4[Exemple de la structure de sortie attendue]
5</format_exemple>

Pour mon projet de chapitrage en XML :

1Veuillez fournir votre réponse exclusivement dans le format XML suivant, sans aucun texte supplémentaire :
2
3<chapters>
4  <chapter>
5    <title>Titre du premier chapitre</title>
6    <timestamp>00:00:00</timestamp>
7    <description>Brève description du contenu de ce chapitre</description>
8    <keywords>
9      <keyword>mot-clé1</keyword>
10      <keyword>mot-clé2</keyword>
11      <keyword>mot-clé3</keyword>
12    </keywords>
13  </chapter>
14  <!-- Plus de chapitres suivant la même structure -->
15</chapters>

Ou pour un format JSON :

1Veuillez fournir votre réponse exclusivement au format JSON suivant, sans aucun texte supplémentaire :
2
3{
4  "chapters": [
5    {
6      "title": "Titre du premier chapitre",
7      "timestamp": "00:00:00",
8      "description": "Brève description du contenu de ce chapitre",
9      "keywords": ["mot-clé1", "mot-clé2", "mot-clé3"]
10    },
11    // Plus de chapitres suivant la même structure
12  ]
13}
🔄

XML vs JSON : Quand utiliser l'un plutôt que l'autre ?

Dans mes projets avec Claude 3.7 Sonnet, j'ai expérimenté extensivement avec les formats XML et JSON. Voici mes observations sur leurs forces respectives :

Les avantages du XML avec Claude

Le XML présente plusieurs avantages significatifs lorsqu'on travaille avec Claude :

  1. Délimitation claire : Les balises d'ouverture et de fermeture rendent la structure hiérarchique immédiatement apparente

  2. Respect rigoureux de la structure : Claude a tendance à respecter très fidèlement la structure XML demandée

  3. Gestion supérieure du texte formaté : Le XML excelle pour préserver la mise en forme, les sauts de ligne et les caractères spéciaux

  4. Flexibilité des attributs : La possibilité d'utiliser des attributs offre une couche supplémentaire de structuration

  5. Commentaires intégrés : Les commentaires XML permettent d'inclure des informations supplémentaires sans perturber la structure

Je privilégie généralement le XML pour :

  • Les données textuelles complexes avec formatage
  • Les structures hiérarchiques profondément imbriquées
  • Les sorties destinées à être analysées par des parseurs XML robustes

Par exemple, pour mon projet de chapitrage, le XML était idéal car il permettait de préserver facilement la structure hiérarchique des chapitres et sous-chapitres potentiels.

Les avantages du JSON avec Claude

Le JSON offre également des avantages distincts :

  1. Intégration simplifiée : Conversion directe en objets JavaScript/TypeScript

  2. Syntaxe plus concise : Moins verbeux que le XML, particulièrement pour les structures plates

  3. Prise en charge native des types : Distinction claire entre chaînes, nombres, booléens, tableaux et objets

  4. Popularité dans les API modernes : Compatible avec la plupart des frameworks et bibliothèques web

  5. Parsing plus léger : Généralement plus rapide à traiter que le XML

Je privilégie le JSON pour :

  • Les données destinées à être consommées directement par des applications web
  • Les structures de données relativement plates
  • Les cas nécessitant différents types de données (nombres, booléens, chaînes)
  • Les intégrations avec des API REST

Comment choisir le format optimal

Pour déterminer le format le plus adapté à votre cas d'usage, posez-vous ces questions :

  1. Consommation finale : Comment les données seront-elles utilisées ? Si c'est principalement dans un environnement JavaScript/web, penchez vers JSON

  2. Complexité structurelle : Pour des structures profondément imbriquées avec des attributs, le XML est souvent plus adapté

  3. Types de données : Si vous avez besoin de distinguer clairement les types (nombres vs chaînes), le JSON est préférable

  4. Taille des données : Pour de très grandes structures, le XML peut offrir une meilleure lisibilité grâce à sa structure explicite

  5. Facilité de parsing : Considérez les outils disponibles dans votre stack technologique pour traiter chaque format

Dans la pratique, j'ai observé que Claude 3.7 Sonnet produit généralement des résultats légèrement plus fiables avec XML qu'avec JSON, particulièrement pour les structures complexes. Cependant, cette différence s'estompe avec des prompts bien conçus.

🔧

Techniques avancées pour des résultats optimaux

Au-delà de la structure de base du prompt, j'ai développé plusieurs techniques avancées qui améliorent significativement la qualité et la consistance des résultats avec Claude 3.7 Sonnet.

1. Intégration de schémas de validation

Une technique particulièrement efficace consiste à inclure explicitement des contraintes de validation dans votre prompt, similaires à un schéma JSON ou XSD :

1Votre réponse doit respecter strictement les contraintes suivantes :
2- Le champ 'title' doit contenir entre 3 et 10 mots
3- Le champ 'timestamp' doit suivre le format HH:MM:SS
4- Chaque chapitre doit avoir entre 3 et 5 mots-clés
5- Les descriptions ne doivent pas dépasser 200 caractères

Cette approche agit comme un guide pour Claude et améliore considérablement la cohérence des résultats. Dans mes projets, j'ai constaté une réduction de plus de 90% des erreurs de format lorsque j'emploie cette technique.

2. Prompting étape par étape pour les tâches complexes

Pour les tâches particulièrement complexes, j'ai développé une technique de prompting en plusieurs étapes, où je demande à Claude de décomposer son raisonnement :

1Pour réaliser cette tâche, suivez ces étapes dans l'ordre :
2
31. <analyse>
4Commencez par analyser attentivement les données et identifiez les points clés suivants :
5- [Point d'analyse 1]
6- [Point d'analyse 2]
7</analyse>
8
92. <planification>
10En vous basant sur votre analyse, élaborez un plan structuré pour organiser les informations :
11- [Élément de planification 1]
12- [Élément de planification 2]
13</planification>
14
153. <generation>
16En suivant votre plan, générez la réponse finale au format spécifié.
17</generation>

Cette approche "penser étape par étape" améliore considérablement la qualité des résultats pour les tâches nécessitant une analyse approfondie ou un raisonnement complexe.

3. Few-shot prompting avec exemples intégrés

Le "few-shot prompting" consiste à fournir à Claude des exemples concrets de ce que vous attendez. C'est particulièrement efficace pour garantir la qualité et la cohérence stylistique des résultats :

1Voici trois exemples du type de chapitrage que j'attends :
2
3<exemple_1>
4<chapter>
5  <title>Introduction aux concepts fondamentaux</title>
6  <timestamp>00:00:00</timestamp>
7  <description>Présentation des principes de base et définition du cadre théorique</description>
8  <keywords>
9    <keyword>fondamentaux</keyword>
10    <keyword>principes</keyword>
11    <keyword>définitions</keyword>
12  </keywords>
13</chapter>
14</exemple_1>
15
16<exemple_2>...

Dans mes projets, j'intègre généralement 2 à 3 exemples représentatifs qui illustrent la qualité, le style et la structure que j'attends dans la réponse finale.

4. Ajustement de la température en fonction des besoins

Avec AWS Bedrock, nous pouvons contrôler le paramètre de "température" qui régule la créativité vs déterminisme du modèle. Mes recommandations basées sur l'expérience :

  • Température basse (0.1-0.3) : Idéale pour les tâches nécessitant une précision maximale, comme l'extraction structurée de données ou l'analyse factuelle. J'utilise systématiquement cette plage pour les applications d'entreprise nécessitant des résultats prévisibles.

  • Température moyenne (0.4-0.7) : Équilibre entre créativité et précision, adaptée pour la génération de contenu qui doit rester factuel mais permet une certaine latitude stylistique.

  • Température élevée (0.8-1.0) : Réservée aux cas nécessitant une créativité maximale, comme la génération d'idées innovantes ou de contenus créatifs. À éviter pour les applications nécessitant une structure rigoureuse.

Pour mon projet de chapitrage automatisé, j'ai utilisé une température de 0.2 pour maximiser la cohérence et la précision structurelle.

📋

Exemple complet : Un prompt optimisé pour l'analyse de données structurées

Pour illustrer concrètement les principes abordés dans cet article, voici un exemple complet de prompt optimisé pour une tâche d'analyse de données de ventes et de génération de rapport structuré :

1Je travaille sur un système d'analyse de performance commerciale et j'ai besoin d'analyser les données de ventes trimestrielles pour générer un rapport synthétique structuré. Votre tâche est d'analyser ces données de ventes et de créer un rapport qui identifie les tendances clés, les produits les plus performants, et fournit des recommandations basées sur les données.
2
3Pour accomplir cette tâche, veuillez suivre ces instructions précises :
41. <analyse>
5   - Calculez la croissance des ventes globales par rapport au trimestre précédent
6   - Identifiez les 3 produits ayant connu la plus forte croissance
7   - Identifiez les 3 produits ayant connu la plus forte baisse
8   - Déterminez les tendances par région (croissance/déclin)
9   - Analysez les performances par catégorie de produits
10</analyse>
11
122. <synthèse>
13   - Résumez les performances globales du trimestre
14   - Mettez en évidence les points forts et les points faibles
15   - Identifiez les opportunités et les risques pour le prochain trimestre
16</synthèse>
17
183. <recommandations>
19   - Formulez 3-5 recommandations précises basées sur les données
20   - Pour chaque recommandation, incluez une justification basée sur des chiffres spécifiques
21</recommandations>
22
23Points importants à considérer :
24- Toutes les analyses doivent être basées uniquement sur les données fournies
25- Les recommandations doivent être spécifiques et actionnables
26- Utilisez des chiffres précis pour étayer vos analyses (croissance en pourcentage, valeurs absolues)
27- Structurez clairement les informations pour une lecture facile
28
29<données_ventes>
30{
31  "trimestre_actuel": "2025-Q1",
32  "trimestre_précédent": "2024-Q4",
33  "ventes_totales": 2450000,
34  "ventes_trimestre_précédent": 2200000,
35  "produits": [
36    {
37      "id": "P001",
38      "nom": "Smartphone XS Pro",
39      "catégorie": "Électronique",
40      "ventes_actuelles": 450000,
41      "ventes_précédentes": 420000,
42      "régions": {
43        "Europe": 200000,
44        "Amérique": 150000,
45        "Asie": 100000
46      }
47    },
48    {
49      "id": "P002",
50      "nom": "Tablette Air+",
51      "catégorie": "Électronique",
52      "ventes_actuelles": 320000,
53      "ventes_précédentes": 380000,
54      "régions": {
55        "Europe": 120000,
56        "Amérique": 100000,
57        "Asie": 100000
58      }
59    },
60    {
61      "id": "P003",
62      "nom": "Écouteurs Wireless",
63      "catégorie": "Accessoires",
64      "ventes_actuelles": 580000,
65      "ventes_précédentes": 420000,
66      "régions": {
67        "Europe": 250000,
68        "Amérique": 230000,
69        "Asie": 100000
70      }
71    },
72    {
73      "id": "P004",
74      "nom": "Montre Connectée",
75      "catégorie": "Wearables",
76      "ventes_actuelles": 290000,
77      "ventes_précédentes": 240000,
78      "régions": {
79        "Europe": 120000,
80        "Amérique": 100000,
81        "Asie": 70000
82      }
83    },
84    {
85      "id": "P005",
86      "nom": "Chargeur Rapide",
87      "catégorie": "Accessoires",
88      "ventes_actuelles": 180000,
89      "ventes_précédentes": 220000,
90      "régions": {
91        "Europe": 80000,
92        "Amérique": 60000,
93        "Asie": 40000
94      }
95    }
96  ]
97}
98</données_ventes>
99
100Veuillez fournir votre réponse exclusivement au format JSON suivant, sans aucun texte supplémentaire :
101
102{
103  "rapport": {
104    "résumé": {
105      "titre": "[Titre synthétique du rapport]",
106      "période": "[Trimestre analysé]",
107      "croissance_globale": "[Pourcentage de croissance]",
108      "synthèse_générale": "[Synthèse en 2-3 phrases des performances globales]"
109    },
110    "performances": {
111      "meilleurs_produits": [
112        {
113          "nom": "[Nom du produit]",
114          "croissance": "[Pourcentage de croissance]",
115          "analyse": "[Brève analyse de cette performance]"
116        },
117        // Répéter pour les 3 meilleurs produits
118      ],
119      "produits_en_difficulté": [
120        {
121          "nom": "[Nom du produit]",
122          "évolution": "[Pourcentage d'évolution]",
123          "analyse": "[Brève analyse de cette performance]"
124        },
125        // Répéter pour les 3 produits les moins performants
126      ],
127      "performances_régionales": [
128        {
129          "région": "[Nom de la région]",
130          "évolution": "[Pourcentage d'évolution]",
131          "produits_phares": ["[Produit 1]", "[Produit 2]"]
132        },
133        // Répéter pour chaque région
134      ]
135    },
136    "recommandations": [
137      {
138        "titre": "[Titre de la recommandation]",
139        "description": "[Description détaillée]",
140        "justification": "[Justification basée sur les données]",
141        "impact_estimé": "[Impact potentiel]",
142        "priorité": "[haute/moyenne/basse]"
143      },
144      // Répéter pour chaque recommandation
145    ]
146  }
147}
⚠️

Erreurs courantes à éviter dans vos prompts

Au cours de mes nombreuses expérimentations avec Claude 3.7 Sonnet, j'ai identifié plusieurs erreurs récurrentes qui peuvent compromettre la qualité des résultats :

Les 5 erreurs les plus courantes à éviter

  1. Instructions contradictoires : Évitez de donner des directives qui se contredisent, comme demander un texte à la fois concis et extrêmement détaillé

  2. Exemples insuffisants ou incohérents : Si vous utilisez le few-shot prompting, assurez-vous que vos exemples reflètent fidèlement ce que vous attendez

  3. Format de sortie ambigu : Définir un format sans l'expliciter complètement peut mener à des résultats inconsistants

  4. Demandes trop complexes sans décomposition : Les tâches très complexes devraient être décomposées en étapes logiques

  5. Oubli des contraintes de validation : Ne pas préciser les contraintes spécifiques (longueur, format, types) peut produire des résultats difficiles à exploiter

J'ai constaté que la cinquième erreur est particulièrement problématique dans les environnements de production : obtenir des données structurées qui ne respectent pas vos attentes peut nécessiter un post-traitement complexe ou des retours en arrière coûteux.

🛠️

Guide étape par étape pour créer vos prompts optimisés

Pour faciliter la création de vos propres prompts optimisés, voici un guide méthodique en 7 étapes que j'ai affiné au fil de mes projets :

Étape 1 : Définir clairement votre objectif

Avant même de commencer à rédiger votre prompt, prenez le temps de définir précisément :

  • Quel est le problème spécifique que vous cherchez à résoudre ?
  • Quelles sont les données d'entrée disponibles ?
  • Quel format de sortie sera le plus exploitable par votre système ?
  • Quelles sont les contraintes techniques ou métier à respecter ?

Cette réflexion préalable vous permettra d'orienter efficacement la conception de votre prompt.

Étape 2 : Structurer votre prompt

En suivant le modèle en quatre parties présenté précédemment :

  1. Rédigez une introduction claire qui établit le contexte
  2. Détaillez les instructions précises et les étapes à suivre
  3. Préparez vos données d'entrée dans un format structuré (XML ou JSON)
  4. Définissez rigoureusement le format de sortie attendu

Étape 3 : Définir les contraintes et validations

Identifiez et explicitez toutes les contraintes que le résultat doit respecter :

  • Formats spécifiques (dates, nombres, etc.)
  • Longueurs minimales et maximales
  • Types de données attendus
  • Relations entre les différents éléments de la réponse

Plus ces contraintes sont explicites, plus le résultat sera conforme à vos attentes.

Étape 4 : Préparer des exemples pertinents

Si la tâche est complexe ou si vous avez besoin d'un format très spécifique :

  1. Créez 2-3 exemples représentatifs de ce que vous attendez
  2. Assurez-vous que ces exemples couvrent différents cas de figure
  3. Vérifiez que vos exemples sont cohérents entre eux et avec vos instructions

Ces exemples serviront de guides concrets pour Claude.

Étape 5 : Tester et itérer

Une fois votre prompt initial créé :

  1. Testez-le avec les données réelles
  2. Analysez attentivement les résultats obtenus
  3. Identifiez les points d'amélioration potentiels
  4. Affinez votre prompt en conséquence

L'itération est une étape fondamentale - rarement un prompt complexe est parfait du premier coup.

Étape 6 : Ajuster les paramètres du modèle

Expérimentez avec les paramètres disponibles dans AWS Bedrock :

  • Testez différentes valeurs de température en fonction de votre besoin de créativité vs précision
  • Ajustez éventuellement le top_p ou le max_tokens si nécessaire
  • Documentez les combinaisons de paramètres qui produisent les meilleurs résultats pour votre cas d'usage

Étape 7 : Préparer l'intégration dans votre système

Une fois votre prompt optimisé :

  1. Documenter soigneusement votre prompt et les paramètres optimaux
  2. Mettre en place un système de validation des résultats (parser XML/JSON)
  3. Prévoir une gestion des cas d'erreur ou de résultats non conformes
  4. Implémenter des mécanismes de retry avec variations de prompt si nécessaire

Cette dernière étape est cruciale pour une intégration robuste en environnement de production.

💼

Cas d'usage concrets pour le prompting structuré

Pour conclure cet article, je souhaite partager quelques cas d'usage professionnels où les techniques de prompting structuré avec Claude 3.7 Sonnet se sont révélées particulièrement efficaces :

1. Analyse et extraction de données de documents non structurés

En utilisant XML en entrée et JSON en sortie, j'ai développé un système capable d'extraire des informations structurées à partir de documents variés (contrats, factures, rapports) avec une précision supérieure à 95%. Le prompt incluait un système de validation précisant les types de données attendus pour chaque champ, réduisant considérablement les erreurs d'extraction.

2. Catégorisation et tagging automatisé de contenus

Pour un projet de gestion de base de connaissances, j'ai conçu un prompt permettant de catégoriser automatiquement les articles techniques et d'en extraire les tags pertinents. L'utilisation du few-shot prompting avec 5 exemples représentatifs a permis d'atteindre une cohérence remarquable dans la catégorisation, même pour des sujets techniques complexes.

3. Génération de rapports d'analyse structurés

Pour un outil d'analyse de données commerciales, j'ai développé un prompt qui transforme des données brutes de ventes en rapports d'analyse structurés incluant des tendances identifiées et des recommandations actionnables. Le format JSON de sortie permet une intégration directe dans le dashboard de l'application.

4. Chapitrage automatisé de contenus audio/vidéo

Comme détaillé dans mon précédent article, j'ai utilisé un prompt structuré en XML pour transformer des transcriptions de sessions vidéo en chapitres cohérents et navigables. La structure XML a permis une intégration fluide avec le lecteur vidéo de la plateforme Wooskill.

🏁

Conclusion : Le prompting comme compétence stratégique

À mesure que les modèles d'IA générative comme Claude 3.7 Sonnet s'intègrent dans nos solutions professionnelles, la maîtrise du prompting devient une compétence stratégique pour les développeurs et les architectes de solutions.

L'art du prompting structuré que j'ai partagé dans cet article représente bien plus qu'une simple technique - c'est une approche méthodique pour transformer des modèles génériques en outils précis répondant à des besoins métiers spécifiques. En combinant une structure claire, des formats comme XML et JSON, et des techniques avancées comme le few-shot prompting, nous pouvons exploiter pleinement le potentiel de ces modèles.

Dans mes projets avec AWS Bedrock, j'ai constaté que le temps investi dans l'optimisation des prompts est largement compensé par la qualité et la consistance des résultats obtenus, ainsi que par la réduction des traitements post-génération.

Alors que nous continuons à explorer les frontières de cette technologie passionnante, je vous encourage à expérimenter ces techniques et à les adapter à vos propres cas d'usage. La véritable puissance de l'IA générative ne réside pas seulement dans les modèles eux-mêmes, mais dans notre capacité à les guider efficacement vers les résultats dont nous avons besoin.

Si vous souhaitez approfondir ce sujet ou explorer d'autres aspects de l'IA générative et des technologies AWS, n'hésitez pas à consulter les ressources ci-dessous ou à me contacter directement.

Damien Gilbrin

Damien Gilbrin

Développeur fullstack passionné, je crée des applications web performantes et modernes grâce à mon expertise en React, Next.js, PHP Symfony et les solutions AWS.