Stanislav Belyaev

4 techniques de prompting testees sur 7 modeles : guide d'atelier

“Analyse ce projet et fais des recommandations” – un seul prompt, sept modeles, et GPT-5.4 a produit 2 231 mots de conseils vagues, tandis que Claude Sonnet a aligne 11 formules elogieuses du type “excellente structure budgetaire”. Il a suffi de reecrire la requete selon une structure en cinq elements pour que les sept modeles se cantonnent a 346–443 mots, et les compliments disparaissent. Economie de tokens : de 41 % a 79 % selon le modele.

Ce ne sont pas des theories. Ce sont des donnees issues de l’atelier “Prompt Engineering en pratique”, que j’ai anime lors de la conference IIBA. Un brief projet, quatre techniques, sept modeles, 28 executions – et 0,054 $ pour le tout. Moins cher qu’un cafe au distributeur.

Comment Microsoft a silencieusement gagné le marché de l'IA en entreprise

Quand avez-vous lu pour la dernière fois un titre à propos de Microsoft Copilot ? Rarement, sans doute. L’espace médiatique est saturé d’actualités sur GPT-5, Claude 4.7, Gemini Ultra. Copilot ressemble à un outil d’entreprise ennuyeux dont on ne parle que sur LinkedIn.

Regardez maintenant qui paie pour quoi.

LLM locaux pour managers : ce que vous pouvez vraiment faire tourner chez vous

Toute personne qui travaille suffisamment longtemps avec ChatGPT ou Claude finit tôt ou tard par se poser cette question : est-il possible de faire tourner quelque chose de comparable directement sur son ordinateur portable – sans abonnement, sans fuite de données, sans dépendre de serveurs distants ?

En 2026, la réponse est oui, mais avec des nuances qui comptent plus que la réponse elle-même.

Cet article s’adresse à celles et ceux qui utilisent déjà des LLM en cloud et veulent comprendre ce qu’apporte réellement l’exécution locale, quel matériel il faut, et où les attentes se heurtent à la réalité. Sans plongée technique, mais avec des chiffres concrets.

P5.express et l'IA agentique : où elle aide, où elle casse tout

Dans l’univers PMI, la gestion de portefeuille est souvent perçue comme un édifice monumental : comités, Tableau, des centaines de champs dans Jira, des réunions de suivi hebdomadaires avec des dizaines de slides. P5.express propose une autre voie. Trois cycles, cinq documents, deux rôles. Le système tient sur une seule page.

C’est précisément à ce type de système qu’il est pertinent d’associer une IA agentique : l’architecture minimaliste est compréhensible, les rôles sont clairs, les données sont structurées. Mais « pertinent » ne veut pas dire « partout ». Certaines parties de P5.express cessent de fonctionner lorsqu’on les automatise – non pas parce que l’IA est mauvaise, mais parce que le sens même de ces parties réside dans le processus humain.

Ci-dessous – une analyse cycle par cycle. Ce qu’il vaut la peine de déléguer à un agent, ce qu’il vaut mieux laisser aux humains, et quel modèle choisir en pratique.