L'agence prompting.Fiable, pas au feeling.
Une agence prompting qui traite le prompt engineering comme du boulot de production, pas du bricolage en playground. On conçoit les system prompts, on contraint la sortie en JSON structuré, on câble le contexte avec du RAG, puis on l'appuie sur un harness d'evals basé sur tes vrais cas et on versionne les prompts comme du code.
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Freepik SpacesUne agence prompting conçoit de la fiabilité, pas des phrases malignes.
N'importe qui peut écrire un prompt qui marche une fois. Le faire marcher sur chaque entrée, le mesurer, et garder le coût sous contrôle, c'est un autre métier. Voici les quatre choses qu'on prend en charge.
- Conception de prompts
Des system prompts qui font un seul job, de façon prévisible
Une phrase maligne dans un playground, ce n'est pas un prompt de production. On conçoit toute la couche d'instruction : un system prompt serré, les bons exemples few-shot, du chain-of-thought là où il mérite ses tokens, et une sortie JSON structurée que ton code peut parser. On choisit le modèle qui colle à la tâche (Claude, GPT, Gemini) au lieu de prendre celui qui est ouvert, et on règle température et conditions d'arrêt pour que la même entrée te rende la même forme de réponse à chaque fois.
Voir un build type - Evals & tests
Des prompts auxquels tu fais confiance parce qu'ils sont mesurés
La différence entre une démo et un produit, c'est un harness d'evals. On construit un jeu de tests à partir de tes vrais cas, on définit ce que veut dire une bonne réponse, et on score chaque changement de prompt dessus, pour que tu shippes sur des preuves, pas sur le fait qu'un exemple était joli en réunion. Quand un modèle se met à jour ou que tu modifies une instruction, le harness te dit si la qualité a bougé avant que tes utilisateurs le découvrent.
Voir la méthode - Context engineering & RAG
Le bon contexte, pas toute la botte de foin
La plupart des mauvaises réponses, ce n'est pas un problème de prompt, c'est un problème de contexte. On conçoit ce que le modèle voit vraiment : un retrieval qui sort les passages pertinents (RAG), du tool use qui va chercher de la donnée live, et une fenêtre de contexte remplie de ce qui compte et de rien qui ne fait que brûler des tokens. On ajoute des garde-fous pour qu'il reste sur la tâche et une sortie structurée pour que le résultat tombe direct dans ta pipeline.
Voir les intégrations - Prompt ops & transmission
Une prompt library que ton équipe peut posséder
Les prompts pourrissent quand ils vivent dans des captures d'écran et des fils Slack. On les versionne comme du code, on documente pourquoi chacun a cette forme, et on suit le coût en tokens par appel pour que la facture reste prévisible. On est d'abord une agence d'automatisation et d'IA, donc les prompts se branchent sur la façon dont ton produit marche déjà, et ton équipe repart capable de changer un prompt sans casser l'eval qui le protège.
Voir l'enablement IA
On conçoit les prompts comme du logiciel, pas comme des sorts.
La plupart du boulot de prompt meurt pareil : un exemple a l'air super en réunion, ça ship, et les cas limites surgissent en prod sans moyen de dire ce qui a cassé. Donc on traite le prompting comme de l'ingénierie : des system prompts scopés, une sortie structurée, le bon contexte via RAG, et un harness d'evals qui score chaque changement contre tes vrais cas avant qu'il parte.
- Audit · on cartographie tes features IA, les cas qui cassent, et où le vrai problème est le prompt vs le contexte vs le modèle
- Build · system prompts, few-shot, sortie structurée, RAG et garde-fous, scopés par tâche
- Mesure · un harness d'evals sur tes vrais cas pour que chaque changement soit scoré, pas deviné
- Transmission · une prompt library versionnée que ton équipe édite sans casser les evals
On ship des features LLM tous les jours.
On ne vend pas de magie de prompt. On construit des features IA qui tournent sur du vrai trafic, y compris celles derrière ce site, donc on conçoit les prompts comme ils survivent en prod : des system prompts scopés, une sortie structurée, le contexte câblé avec du RAG, et des evals qui attrapent une régression avant tes utilisateurs. C'est exactement ce qui manque quand le prompting s'arrête à une ligne maligne dans un playground.
- On ship des features LLM en production, donc on conçoit les prompts comme ils survivent au vrai trafic, pas comme un seul exemple de playground à l'air bien.
- Les evals avant les avis : on score les changements de prompt contre tes vrais cas, pour que la qualité soit un chiffre que tu vois, pas un ressenti en démo.
- Honnête sur la limite : un meilleur prompt ne répare pas une donnée pourrie, un process cassé ou un mauvais modèle, et certaines tâches demandent du code ou du fine-tuning. On te le dira.
- Tu repars autonome : les prompts, le harness d'evals et la doc vivent dans ton repo, donc ton équipe les possède sans nous.
Les prompts au cœur, l'ingénierie autour.
On construit les parties qui transforment le prompting en output fiable, puis on les connecte à la façon dont ton produit tourne déjà. Voici ce que couvre une vraie mission de prompt engineering.
- Setup
System & task prompts
On écrit le system prompt qui fixe le rôle, le ton et les règles du modèle, plus les task prompts autour, pour que le comportement soit constant au lieu de dériver à chaque reformulation.
- Setup
Few-shot & chain-of-thought
On ajoute des exemples few-shot là où ils montent la précision et du chain-of-thought là où la tâche demande du raisonnement, et on coupe les deux là où ils ne font que brûler des tokens sans améliorer la réponse.
- Setup
Sortie structurée / JSON
On contraint le modèle à une sortie JSON structurée et valide que ton code peut parser sans regex ni retries, pour qu'une étape LLM se comporte comme une fonction fiable dans ta pipeline.
- Setup
RAG & context engineering
On conçoit le retrieval et l'assemblage du contexte pour que le modèle voie les passages pertinents et la donnée live dont il a besoin, ce qui règle bien plus de mauvaises réponses que reformuler le prompt.
- Setup
Harness d'evals
On construit un jeu de tests à partir de tes vrais cas et une méthode de scoring, pour que chaque changement de prompt et chaque montée de modèle soit mesuré contre une qualité que tu as définie, pas jugée au feeling.
- Setup
Prompt library & versioning
On versionne les prompts comme du code, on documente l'intention derrière chacun, et on suit le coût en tokens par appel, pour que ton équipe change un prompt en sécurité et garde la facture prévisible.
On diagnostique ta feature IA, tu repars avec un plan.
Avant de chiffrer quoi que ce soit, on prend 60 minutes pour regarder tes features IA, les cas où elles cassent, et savoir si c'est le prompt, le contexte ou le modèle qui est vraiment en cause. Tu repars avec un avis honnête sur quoi réparer en premier et ce qu'un harness d'evals attraperait. Zéro pitch, juste le regard d'un ingénieur sur tes prompts.
- Un avis honnête : c'est le prompt, le contexte ou le modèle ?
- Les prompts et evals qui valent le coup d'être construits en premier
- Où le RAG ou la sortie structurée répare plus que reformuler
- Un avis franc sur ce qu'un meilleur prompt ne réglera pas
Comment on mène une mission de prompt engineering.
Cinq étapes, dans l'ordre. On ne réécrit pas les prompts avant de connaître la vraie cause, on ne ship pas un changement sans le scorer contre les evals, et ton équipe possède la library à la fin. Chaque étape a un livrable et tu valides avant qu'on avance.
- Étape 1 · Audit de prompts
Trouver si c'est le prompt, le contexte ou le modèle
On regarde tes features IA et les cas où elles partent en vrille : hallucinations, formats incohérents, réponses qui ignorent ta donnée, coûts qui dérivent. La moitié de la valeur, c'est le diagnostic. Souvent le fix n'est pas un prompt plus malin, c'est du retrieval, un changement de process, ou un autre modèle, et on te le dira avant que tu nous paies pour réécrire des instructions qui n'étaient jamais le problème.
- Étape 2 · Concevoir les prompts
Construire la couche d'instruction qui tient
On conçoit le system prompt, les exemples few-shot, et du chain-of-thought là où il mérite sa place, puis on contraint la sortie à un JSON structuré que ton code peut parser. On choisit le modèle qui colle à la tâche et on règle température, conditions d'arrêt et garde-fous pour que la même entrée rende la même forme de réponse. Chaque prompt est scopé à un seul job, pas un paragraphe qui essaie d'en faire cinq.
- Étape 3 · Câbler le contexte
Donner au modèle de quoi avoir raison
La plupart des mauvaises réponses sont un problème de contexte, pas de formulation. On conçoit le retrieval (RAG) pour que le modèle voie les passages pertinents, on ajoute du tool use pour aller chercher de la donnée live, et on assemble la fenêtre de contexte pour porter ce qui compte et jeter ce qui ne fait que coûter des tokens. Les garde-fous le gardent sur la tâche, et la sortie structurée fait que le résultat coule direct dans ta pipeline.
- Étape 4 · Construire les evals
Mesurer la qualité pour shipper sur des preuves
On construit un jeu de tests à partir de tes vrais cas et on définit à quoi ressemble une bonne réponse, puis on score chaque changement de prompt et de modèle dessus. Quand Claude, GPT ou Gemini sort une mise à jour, le harness te dit si la qualité a bougé avant tes utilisateurs. Tu arrêtes de shipper sur un seul joli exemple et tu commences à shipper sur des chiffres défendables.
- Étape 5 · Transmettre la library
La versionner, la documenter, puis se pousser du chemin
On versionne les prompts comme du code, on documente pourquoi chacun a cette forme, et on suit le coût en tokens par appel pour que la facture reste prévisible. Ton équipe peut changer un prompt et le harness d'evals attrape une régression avant qu'elle ship. Si tu veux aller plus loin, notre formation IA couvre prompting, evals et context engineering de A à Z pour que tu construises la prochaine feature sans nous.
On est jugé sur les features qui tiennent.
Aucun badge de partenaire à afficher, donc on met en avant ce qui compte : les retours des équipes dont on a conçu les prompts des features IA, et le fait que ces features sont restées fiables après notre départ. Nos avis Trustpilot viennent de ces équipes, pas d'un deck marketing.
- Les prompts et les evals vivent dans ton repo, possédés par ton équipe
- Chaque changement de prompt scoré avant de toucher un utilisateur
- Contexte câblé avec du RAG, sortie contrainte en JSON
- Les avis Trustpilot viennent des équipes pour qui on a conçu les prompts
Les questions qu'on nous pose en boucle.
Que fait concrètement une agence prompting ?
Une agence prompting conçoit la couche d'instruction derrière tes features IA pour qu'elles soient fiables en production, pas juste impressionnantes en démo. On conçoit les system prompts, les exemples few-shot et la sortie JSON structurée, on câble le contexte avec du RAG et du tool use, on choisit le modèle qui colle à la tâche, et on construit un harness d'evals qui score chaque changement contre tes vrais cas. On versionne aussi les prompts et on suit le coût en tokens. L'objectif, ce sont des features IA auxquelles tes utilisateurs font confiance, pas des prompts qui marchent une fois et cassent à l'entrée suivante.C'est quoi la différence entre le prompt engineering et juste écrire un bon prompt ?
Écrire un bon prompt te donne une jolie réponse une fois. Le prompt engineering te donne la même qualité au millième appel, sur les entrées que tu n'avais pas prévues. Ça veut dire un system prompt serré, du few-shot et du chain-of-thought utilisés seulement là où ils aident, une sortie structurée que ton code peut parser, le bon contexte injecté via RAG, des garde-fous, et un harness d'evals qui prouve qu'un changement a amélioré les choses au lieu de casser un cas limite en silence. C'est la différence entre une phrase maligne et un composant que tu peux shipper.Quand une agence prompting n'est PAS le bon choix ?
Quand le problème n'est pas le prompt. Un meilleur prompt ne répare pas une donnée pourrie ou manquante, un process cassé en amont, ou un mauvais modèle pour le job, et on te le dira dans l'audit au lieu de te vendre une réécriture. Certaines tâches demandent du code, une pipeline de retrieval, ou du fine-tuning plutôt qu'une instruction plus maligne. Si ta feature échoue parce que le modèle ne voit jamais le bon contexte, aucun polissage de prompt ne la sauvera. On préfère cadrer le vrai fix que te facturer le mauvais.C'est quoi un harness d'evals et pourquoi ça compte pour le prompting ?
Un harness d'evals, c'est un jeu de tests de tes vrais cas plus une façon de scorer comment un prompt les gère. Ça compte parce que sans ça, tu shippes au feeling : un exemple a l'air bien, donc ça part en prod, et tu trouves les régressions chez tes utilisateurs. Avec des evals, chaque changement de prompt et chaque montée de modèle (Claude, GPT, Gemini) est scoré contre une qualité que tu as définie, donc tu shippes sur des preuves. C'est la première raison pour laquelle les features LLM de production restent fiables quand les prompts de playground s'effondrent.Tu peux réduire notre coût en tokens et en modèle ?
Oui, et c'est souvent le gain le plus rapide. On suit le coût en tokens par appel, on coupe le contexte qui brûle des tokens sans améliorer la réponse, on enlève le chain-of-thought là où il ne sert à rien, et on choisit un modèle moins cher pour les étapes qui n'ont pas besoin du flagship. La sortie structurée réduit les retries, et un prompt plus serré veut dire moins de tokens gaspillés par requête. On optimise le coût contre le harness d'evals, pour que la facture baisse sans que la qualité baisse avec.Tu bosses avec quels modèles, et comment tu choisis ?
On bosse sur Claude, GPT et Gemini, et le choix fait partie du job, pas d'un réflexe. Certaines tâches veulent le meilleur raisonnement, d'autres de la vitesse et du coût bas, d'autres une longue fenêtre de contexte ou un comportement de tool use précis. On teste les options réalistes contre ton harness d'evals et on choisit sur les résultats, pas sur le vendeur qu'on aime. Comme les prompts et les evals sont conscients du modèle, en changer plus tard est un changement mesuré, pas une réécriture de zéro.Un meilleur prompt va remplacer le fine-tuning ou le code ?
Non, et on ne fera pas semblant que le prompting est magique. Le prompt engineering te mène loin et il est bien moins cher et plus rapide à itérer que le fine-tuning, donc c'est le bon premier coup pour la plupart des features. Mais certaines tâches ont vraiment besoin de fine-tuning, d'une pipeline de retrieval, ou de code, et un prompt ne remplace pas ça. On utilise le prompting là où c'est le bon outil et on te dit honnêtement quand le job appelle autre chose, pour que tu ne surinvestisses pas dans des instructions qui plafonnent.Tu formes notre équipe ou tu livres juste les prompts ?
Les deux, parce qu'un prompting qui ne vit que dans nos têtes meurt dès qu'on part. On livre une prompt library versionnée, le harness d'evals, et la doc sur pourquoi chaque prompt a cette forme, puis on forme ton équipe à changer un prompt sans casser l'eval qui le protège. Si tu veux aller plus loin, notre formation IA couvre system prompts, few-shot, context engineering, RAG et evals de A à Z, pour que ton équipe construise et mesure la prochaine feature sans nous.
Arrête de shipper des prompts au feeling. Conçois-les.
Un audit de 60 minutes, ta feature IA diagnostiquée, un plan avec les evals intégrées. Si ton équipe peut faire tourner la prompt library en interne après le setup, on te file le playbook. Si on est le bon choix, on s'en occupe.