Le Prompt Engineering : L’Art de Parler à l’IA pour Créer du Code

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Le Prompt Engineering, Nouvelle Compétence Essentielle des Développeurs

À l’ère du vibe coding, la façon dont nous écrivons du code connaît une transformation radicale. L’émergence des modèles d’intelligence artificielle capables de générer du code fonctionnel a créé un nouveau paradigme où la capacité à communiquer efficacement avec ces IA devient aussi importante que la maîtrise des langages de programmation eux-mêmes.

Le prompt engineering n’est plus une simple curiosité technologique, mais une compétence stratégique pour tout développeur souhaitant multiplier sa productivité. Chez AirCoding.fr, nous avons constaté que la différence entre un code généré médiocre et un code de qualité professionnelle réside souvent dans la qualité du prompt initial.

Que vous utilisiez Lovable AI, GitHub Copilot ou ChatGPT pour assister votre développement, ce guide vous donnera les clés pour transformer vos interactions avec l’IA en véritable superpouvoir de productivité.

Les Fondations : Comprendre Comment Pensent les LLMs Générateurs de Code

Avant de maîtriser l’art du prompt pour la génération de code, il est essentiel de comprendre succinctement comment fonctionnent ces modèles.

Les grands modèles de langage (LLMs) comme ceux qui alimentent Lovable AI ou GitHub Copilot ont été entraînés sur des milliards de lignes de code provenant de repositories publics. Ils ont appris les patterns, structures et bonnes pratiques de programmation dans différents langages et frameworks.

Ces modèles fonctionnent par prédiction probabiliste : ils tentent de déterminer la suite la plus probable d’un texte (ou d’un code) en fonction de ce qu’ils ont vu durant leur entraînement. Pour générer du code pertinent, ils ont besoin de contexte, d’instructions claires et parfois d’exemples pour orienter leurs prédictions dans la direction souhaitée.

L’important à retenir est qu’un LLM n’est pas un compilateur et ne « comprend » pas le code comme un développeur humain. Il reconnaît des patterns et ne possède pas de capacité à tester réellement le code qu’il génère. C’est pourquoi le prompt engineering devient crucial pour obtenir des résultats utiles et fonctionnels.

Les 7 Principes d’Or d’un Prompt Efficace pour Coder

  1. Clarté et Précision de l’Objectif Un prompt efficace commence par un objectif clairement défini. Au lieu de demander vaguement « Écris-moi du code pour gérer des utilisateurs », précisez : « Génère une fonction JavaScript qui permet de valider un formulaire d’inscription utilisateur avec les champs : nom, email, mot de passe et confirmation de mot de passe. Le mot de passe doit contenir au moins 8 caractères, dont une majuscule et un chiffre. » La précision de votre demande oriente directement la qualité et la pertinence de la réponse.
  2. Fournir le Contexte Essentiel Le contexte technique est crucial pour générer du code adapté à votre projet. Spécifiez :
    • Le langage de programmation et sa version
    • Les frameworks ou bibliothèques utilisés
    • Les contraintes techniques ou organisationnelles
    • Le code existant pertinent
    • Exemple : « Je travaille sur une application React 18 avec TypeScript 4.9 et Tailwind CSS. J’utilise react-hook-form pour gérer les formulaires. Voici mon composant actuel qui a besoin d’être amélioré : [votre code ici] »
  3. Spécifier le Format de Sortie Désiré Indiquez clairement le format que vous attendez en retour :
    • Une fonction isolée
    • Une classe complète
    • Un composant React
    • Un script autonome
    • Du code commenté ou une explication détaillée
    • Exemple : « Génère un hook React personnalisé nommé useLocalStorage qui permet de stocker et récupérer des données du localStorage avec gestion automatique de la sérialisation/désérialisation JSON. »
  4. Décomposer les Tâches Complexes Les LLMs performent mieux sur des tâches bien délimitées. Pour un système complexe, décomposez votre demande en plusieurs prompts successifs :
    • « Conçois la structure de données pour un système de gestion de tâches. »
    • « Génère les fonctions CRUD pour manipuler ces tâches. »
    • « Crée un hook React pour connecter l’interface utilisateur à ces fonctions. » Cette approche modulaire produit un code plus propre et réduit les risques d’erreurs.
  5. Utiliser des Exemples (Few-shot Prompting) Fournir des exemples concrets de ce que vous attendez peut considérablement améliorer les résultats : JavaScriptconst validateEmail = (email) => { const regex = /^[^\s@]+@[^\s@]+\.[^\s@]+$/; return regex.test(email) ? null : 'Format email invalide'; } // Maintenant, génère-moi des fonctions similaires pour valider // un numéro de téléphone français et un code postal. Cette technique, appelée « few-shot prompting« , aide l’IA à comprendre votre style et vos attentes.
  6. Itérer et Affiner N’attendez pas la perfection du premier coup. Le prompt engineering est un processus itératif :
    • Commencez par un prompt initial
    • Évaluez le résultat
    • Précisez ou reformulez votre prompt en fonction du résultat
    • Répétez jusqu’à obtenir satisfaction
    • Par exemple : « Le code généré utilise trop de conditions imbriquées. Peux-tu le refactoriser pour améliorer sa lisibilité en utilisant early returns et des fonctions auxiliaires ? »
  7. Définir les Contraintes Explicitez les limites et exigences techniques de votre projet :
    • Performance : « Le code doit être optimisé pour traiter des milliers d’entrées. »
    • Style : « Utilise uniquement des fonctions pures et évite les effets de bord. »
    • Compatibilité : « Le code doit fonctionner sur des navigateurs anciens (IE11). »
    • Standards : « Respecte les conventions ESLint de Airbnb. »

Techniques de Prompt Avancées pour Développeurs

Prompt Chaining (Enchaînement de Prompts)

Cette technique consiste à construire une séquence de prompts où chaque résultat alimente le prompt suivant. Elle est particulièrement efficace pour développer des systèmes complexes par itérations :

  1. « Conçois une structure de base de données NoSQL pour une application de e-commerce. »
  2. « Génère le schéma MongoDB correspondant à cette structure. »
  3. « Crée les fonctions d’accès aux données avec Mongoose pour ce schéma. »
  4. « Développe une API REST qui utilise ces fonctions d’accès. »

Cette approche permet de raffiner progressivement le code tout en gardant le contrôle sur chaque étape.

Role Prompting

Demandez à l’IA d’adopter un rôle spécifique pour orienter sa réponse :

« Agis comme un expert en sécurité web qui analyse mon code d’authentification. Voici mon implémentation JWT actuelle : [code]. Identifie les vulnérabilités potentielles et propose des corrections. »

Ou encore :

« En tant qu’expert TypeScript qui suit strictement les principes SOLID, refactorise cette classe qui gère à la fois l’authentification et les préférences utilisateur. »

Cette technique encadre la perspective avec laquelle l’IA abordera votre demande.

Gestion des Erreurs et Débogage via Prompt

Les LLMs peuvent être de précieux assistants pour le débogage :

« Voici le code qui génère l’erreur ‘TypeError: Cannot read property ‘length’ of undefined’ : [code]. Analyse-le ligne par ligne, identifie les causes potentielles de cette erreur, et propose une correction. »

Pour maximiser l’efficacité de cette approche, fournissez :

  • Le message d’erreur exact
  • Le code concerné
  • Le contexte d’exécution
  • Les valeurs d’entrée qui déclenchent l’erreur

Exemples Concrets Commentés

Générer une Fonction Python pour Lire un CSV

Prompt Initial

Écris une fonction Python pour lire un fichier CSV.

Résultat

Python

import csv

def read_csv(file_path):
    data = []
    with open(file_path, 'r') as file:
        csv_reader = csv.reader(file)
        for row in csv_reader:
            data.append(row)
    return data

Prompt Amélioré

Génère une fonction Python 3.9 pour lire un fichier CSV contenant des données météorologiques. Chaque ligne du CSV contient: date, température, humidité, pression atmosphérique. La fonction doit:

  1. Gérer les en-têtes
  2. Convertir les types (date en datetime, température et autres valeurs en float)
  3. Gérer les erreurs (fichier inexistant, format incorrect)
  4. Permettre de filtrer les données par plage de dates J’utilise pandas dans mon projet, mais je préfère une solution native si possible.

Résultat Amélioré

Python

from datetime import datetime
import csv
from typing import List, Dict, Optional, Tuple

def read_weather_data(
    file_path: str,
    date_format: str = "%Y-%m-%d",
    date_range: Optional[Tuple[datetime, datetime]] = None
) -> List[Dict]:
    """
    Lit un fichier CSV contenant des données météorologiques.

    Args:
        file_path: Chemin vers le fichier CSV
        date_format: Format de date utilisé dans le CSV
        date_range: Tuple optionnel (date_début, date_fin) pour filtrer les données

    Returns:
        Liste de dictionnaires contenant les données météo

    Raises:
        FileNotFoundError: Si le fichier n'existe pas
        ValueError: Si le format des données est incorrect
    """
    try:
        weather_data = []

        with open(file_path, 'r') as file:
            reader = csv.DictReader(file)

            if not all(field in reader.fieldnames for field in ["date", "température", "humidité", "pression"]):
                raise ValueError("Format de CSV incorrect. Colonnes requises: date, température, humidité, pression")

            for row in reader:
                try:
                    # Conversion des types
                    date = datetime.strptime(row["date"], date_format)

                    # Filtrage par date si nécessaire
                    if date_range:
                        start_date, end_date = date_range
                        if date < start_date or date > end_date:
                            continue

                    weather_data.append({
                        "date": date,
                        "température": float(row["température"]),
                        "humidité": float(row["humidité"]),
                        "pression": float(row["pression"])
                    })
                except (ValueError, KeyError) as e:
                    print(f"Erreur lors du traitement de la ligne {reader.line_num}: {e}")

        return weather_data

    except FileNotFoundError:
        raise FileNotFoundError(f"Le fichier {file_path} n'existe pas")

Créer un Composant React Simple avec Tailwind CSS

Voici un autre exemple qui montre l’importance d’un prompt précis lorsqu’on génère des composants UI :

Prompt Initial

Crée un bouton React.

Résultat

JavaScript

function Button({ onClick, children }) {
  return (
    <button onClick={onClick}>
      {children}
    </button>
  );
}

export default Button;

Prompt Amélioré

Génère un composant Button en React avec TypeScript et Tailwind CSS qui:

  1. Accepte différentes variantes: « primary », « secondary », « danger »
  2. Supporte les états: disabled, loading
  3. Affiche optionnellement une icône avant ou après le texte
  4. Est pleinement accessible (ARIA)
  5. Inclut des animations de hover et de clic

Fournis des PropTypes complètes et des commentaires explicatifs pour chaque partie importante. Je développe avec React 18 et j’utilise lucide-react pour les icônes.

Résultat Amélioré

(Note : Le résultat complet est trop long pour être affiché ici, mais ce prompt générerait un composant beaucoup plus sophistiqué avec des types TypeScript, la gestion des variantes, des états visuels (chargement, désactivé), l’intégration d’icônes, les attributs ARIA nécessaires et les classes Tailwind pour le style et les animations.)

Adapter ses Prompts selon l’Outil

Lovable AI

Lovable AI excelle dans la génération de composants React et d’interfaces utilisateur. Pour optimiser vos prompts :

  • Spécifiez toujours les dépendances que vous utilisez (tailwind, shadcn/ui, etc.)
  • Mentionnez explicitement les props requises et leur typage
  • Précisez si vous souhaitez une approche avec hooks ou avec composants de classe
  • Demandez des composants réutilisables et modulaires

GitHub Copilot

GitHub Copilot est particulièrement sensible au contexte de votre code et aux commentaires en ligne. Pour maximiser son efficacité :

  • Utilisez des commentaires détaillés juste avant l’endroit où vous souhaitez générer du code
  • Écrivez des signatures de fonctions ou des déclarations de classes avant de demander le corps
  • Spécifiez le comportement attendu et les cas limites dans les commentaires

ChatGPT

Pour ChatGPT, privilégiez des prompts complets et structurés :

  • Définissez clairement le contexte technique de votre projet
  • Utilisez des listes numérotées pour les fonctionnalités attendues
  • Demandez du code bien commenté et des explications
  • Spécifiez si vous êtes débutant ou expert pour adapter le niveau des explications

Pièges Courants à Éviter

  • Être trop vague ou trop précis
    • Trop vague : « Génère du code pour une API »
    • Trop précis : Spécifier chaque détail d’implémentation sans laisser l’IA proposer des approches
  • Ignorer le contexte technique
    • Ne pas mentionner les versions, frameworks ou contraintes spécifiques
    • Ne pas préciser l’environnement d’exécution
  • Demander des fonctionnalités trop complexes en une seule fois
    • Les prompts gigantesques produisent rarement du code de qualité
    • L’approche itérative est presque toujours supérieure
  • Accepter le premier résultat sans critique
    • Le code généré peut contenir des bugs subtils ou des anti-patterns
    • Toujours relire et comprendre le code généré
  • Fournir du contexte incomplet ou incohérent
    • Code partiel qui fait référence à des variables non définies
    • Architecture mentionnée mais non expliquée

Conclusion : L’Art du Dialogue avec l’IA

Le prompt engineering pour la génération de code n’est pas une simple technique, mais un véritable dialogue entre le développeur et l’intelligence artificielle. Ce n’est pas juste une question de « demander du code », mais de savoir communiquer efficacement ses besoins, contraintes et attentes.

Comme nous l’avons vu à travers les différents exemples, la qualité de votre prompt influence directement la qualité du code généré. Les principes que nous avons explorés – clarté, contexte, format, décomposition, exemples, itération et contraintes – constituent un cadre solide pour optimiser vos interactions avec les outils d’IA.

À mesure que les outils comme Lovable AI, GitHub Copilot et ChatGPT évoluent, nous verrons émerger de nouvelles techniques de prompt engineering spécifiques au développement. La maîtrise de cette compétence deviendra un différenciateur clé entre les développeurs qui utilisent simplement l’IA et ceux qui l’exploitent comme un véritable multiplicateur de productivité.

Chez AirCoding.fr, nous sommes convaincus que le vibe coding représente l’avenir du développement logiciel. Mais cet avenir appartient à ceux qui sauront non seulement utiliser ces outils, mais aussi communiquer efficacement avec eux.

Et vous, quelles sont vos techniques favorites de prompt engineering pour la génération de code ? Partagez vos astuces et expériences en commentaires ci-dessous pour enrichir cette conversation collective sur l’avenir de notre métier !

Cet article sera régulièrement mis à jour pour refléter les évolutions des outils d’IA et les nouvelles techniques de prompt engineering. N’hésitez pas à le mettre en favori pour rester informé des dernières meilleures pratiques.

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