Fiabilité & Prompt Engineering
Une IA qui hallucine dans un contexte sensible n'est pas juste un bug. C'est un risque opérationnel, juridique et éthique.
Les modèles de langage sont puissants — et faillibles. Dans des contextes standards, une erreur de l'IA est gênante. Dans les domaines de la santé, de la recherche, du droit ou de la gestion de données personnelles, elle peut avoir des conséquences réelles sur des décisions, des personnes, des organisations.
La fiabilité d'un système IA ne se décrète pas. Elle se construit, en amont, avec une méthodologie rigoureuse : des prompts bien structurés, des protocoles de vérification, des garde-fous adaptés au contexte. C'est ce que j'appelle du prompt engineering sérieux — pas de l'optimisation de formulations, mais une ingénierie de la fiabilité.
Mon approche s'appuie sur des principes méthodologiques rigoureux, inspirés des standards de la recherche scientifique : matrices de preuves graduées, protocoles anti-hallucination, structuration des sources et traçabilité des outputs.
Ce que j'accompagne
- Conception de prompts robustes et reproductibles pour des usages professionnels
- Mise en place de protocoles anti-hallucination adaptés à votre contexte
- Structuration méthodologique des workflows IA en contexte sensible
- Audit de vos prompts et pratiques IA existants