Agence Hack'celeration · Prompting 2026L'agence Promptingqui les concoit, les teste, les versionne, cable le contexte, coupe le cout tokenfiable, pas au feeling.
Une agence prompting qui traite le prompt engineering comme du boulot de production, pas du bricolage en playground. On concoit les system prompts, on ajoute du few-shot et du chain-of-thought seulement la ou ils meritent leurs tokens, on contraint la sortie a un JSON structure, et on cable le contexte avec du RAG pour que le modele voie ce dont il a besoin. Puis on l'appuie sur un harness d'evals base sur tes vrais cas, on versionne les prompts comme du code, et on choisit le modele (Claude, GPT, Gemini) qui colle vraiment a la tache, pour que tes features IA tiennent sous le vrai trafic.
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GammaUne agence prompting concoit de la fiabilite, pas des phrases malignes.
N'importe qui peut ecrire un prompt qui marche une fois. Le faire marcher sur chaque entree, le mesurer, et garder le cout sous controle, c'est un autre metier. Voici les quatre choses qu'on prend en charge.
- Conception de prompts
Des system prompts qui font un seul job, de facon previsible
Une phrase maligne dans un playground, ce n'est pas un prompt de production. On concoit toute la couche d'instruction : un system prompt serre, les bons exemples few-shot, du chain-of-thought la ou il merite ses tokens, et une sortie JSON structuree que ton code peut parser. On choisit le modele qui colle a la tache (Claude, GPT, Gemini) au lieu de prendre celui qui est ouvert, et on regle temperature et conditions d'arret pour que la meme entree te rende la meme forme de reponse a chaque fois.
Voir un build type - Evals & tests
Des prompts auxquels tu fais confiance parce qu'ils sont mesures
La difference entre une demo et un produit, c'est un harness d'evals. On construit un jeu de tests a partir de tes vrais cas, on definit ce que veut dire une bonne reponse, et on score chaque changement de prompt dessus, pour que tu shippes sur des preuves, pas sur le fait qu'un exemple etait joli en reunion. Quand un modele se met a jour ou que tu modifies une instruction, le harness te dit si la qualite a bouge avant que tes utilisateurs le decouvrent.
Voir la methode - Context engineering & RAG
Le bon contexte, pas toute la botte de foin
La plupart des mauvaises reponses, ce n'est pas un probleme de prompt, c'est un probleme de contexte. On concoit ce que le modele voit vraiment : un retrieval qui sort les passages pertinents (RAG), du tool use qui va chercher de la donnee live, et une fenetre de contexte remplie de ce qui compte et de rien qui ne fait que bruler des tokens. On ajoute des garde-fous pour qu'il reste sur la tache et une sortie structuree pour que le resultat tombe direct dans ta pipeline.
Voir les integrations - Prompt ops & transmission
Une prompt library que ton equipe peut posseder
Les prompts pourrissent quand ils vivent dans des captures d'ecran et des fils Slack. On les versionne comme du code, on documente pourquoi chacun a cette forme, et on suit le cout en tokens par appel pour que la facture reste previsible. On est d'abord une agence d'automatisation et d'IA, donc les prompts se branchent sur la facon dont ton produit marche deja, et ton equipe repart capable de changer un prompt sans casser l'eval qui le protege.
Voir l'enablement IA
On concoit les prompts comme du logiciel, pas comme des sorts.
La plupart du boulot de prompt meurt pareil : un exemple a l'air super en reunion, ca ship, et les cas limites surgissent en prod sans moyen de dire ce qui a casse. Donc on traite le prompting comme de l'ingenierie : des system prompts scopes, une sortie structuree, 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 ou le vrai probleme est le prompt vs le contexte vs le modele
- Build · system prompts, few-shot, sortie structuree, RAG et garde-fous, scopes par tache
- Mesure · un harness d'evals sur tes vrais cas pour que chaque changement soit score, pas devine
- Transmission · une prompt library versionnee que ton equipe edite 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 derriere ce site, donc on concoit les prompts comme ils survivent en prod : des system prompts scopes, une sortie structuree, le contexte cable avec du RAG, et des evals qui attrapent une regression avant tes utilisateurs. C'est exactement ce qui manque quand le prompting s'arrete a une ligne maligne dans un playground.
- On ship des features LLM en production, donc on concoit les prompts comme ils survivent au vrai trafic, pas comme un seul exemple de playground a l'air bien.
- Les evals avant les avis : on score les changements de prompt contre tes vrais cas, pour que la qualite soit un chiffre que tu vois, pas un ressenti en demo.
- Honnete sur la limite : un meilleur prompt ne repare pas une donnee pourrie, un process casse ou un mauvais modele, et certaines taches 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 equipe les possede sans nous.
Les prompts au coeur, l'ingenierie autour.
On construit les parties qui transforment le prompting en output fiable, puis on les connecte a la facon dont ton produit tourne deja. Voici ce que couvre une vraie mission de prompt engineering.
- Setup
System & task prompts
On ecrit le system prompt qui fixe le role, le ton et les regles du modele, plus les task prompts autour, pour que le comportement soit constant au lieu de deriver a chaque reformulation.
- Setup
Few-shot & chain-of-thought
On ajoute des exemples few-shot la ou ils montent la precision et du chain-of-thought la ou la tache demande du raisonnement, et on coupe les deux la ou ils ne font que bruler des tokens sans ameliorer la reponse.
- Setup
Sortie structuree / JSON
On contraint le modele a une sortie JSON structuree et valide que ton code peut parser sans regex ni retries, pour qu'une etape LLM se comporte comme une fonction fiable dans ta pipeline.
- Setup
RAG & context engineering
On concoit le retrieval et l'assemblage du contexte pour que le modele voie les passages pertinents et la donnee live dont il a besoin, ce qui regle bien plus de mauvaises reponses que reformuler le prompt.
- Setup
Harness d'evals
On construit un jeu de tests a partir de tes vrais cas et une methode de scoring, pour que chaque changement de prompt et chaque montee de modele soit mesure contre une qualite que tu as definie, pas jugee au feeling.
- Setup
Prompt library & versioning
On versionne les prompts comme du code, on documente l'intention derriere chacun, et on suit le cout en tokens par appel, pour que ton equipe change un prompt en securite et garde la facture previsible.
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 ou elles cassent, et savoir si c'est le prompt, le contexte ou le modele qui est vraiment en cause. Tu repars avec un avis honnete sur quoi reparer en premier et ce qu'un harness d'evals attraperait. Zero pitch, juste le regard d'un ingenieur sur tes prompts.
- Un avis honnete : c'est le prompt, le contexte ou le modele ?
- Les prompts et evals qui valent le coup d'etre construits en premier
- Ou le RAG ou la sortie structuree repare plus que reformuler
- Un avis franc sur ce qu'un meilleur prompt ne reglera pas
Comment on mene une mission de prompt engineering.
Cinq etapes, dans l'ordre. On ne reecrit pas les prompts avant de connaitre la vraie cause, on ne ship pas un changement sans le scorer contre les evals, et ton equipe possede la library a la fin. Chaque etape a un livrable et tu valides avant qu'on avance.
- Etape 1 · Audit de prompts
Trouver si c'est le prompt, le contexte ou le modele
On regarde tes features IA et les cas ou elles partent en vrille : hallucinations, formats incoherents, reponses qui ignorent ta donnee, couts qui derivent. La moitie 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 modele, et on te le dira avant que tu nous paies pour reecrire des instructions qui n'etaient jamais le probleme.
- Etape 2 · Concevoir les prompts
Construire la couche d'instruction qui tient
On concoit le system prompt, les exemples few-shot, et du chain-of-thought la ou il merite sa place, puis on contraint la sortie a un JSON structure que ton code peut parser. On choisit le modele qui colle a la tache et on regle temperature, conditions d'arret et garde-fous pour que la meme entree rende la meme forme de reponse. Chaque prompt est scope a un seul job, pas un paragraphe qui essaie d'en faire cinq.
- Etape 3 · Cabler le contexte
Donner au modele de quoi avoir raison
La plupart des mauvaises reponses sont un probleme de contexte, pas de formulation. On concoit le retrieval (RAG) pour que le modele voie les passages pertinents, on ajoute du tool use pour aller chercher de la donnee live, et on assemble la fenetre de contexte pour porter ce qui compte et jeter ce qui ne fait que couter des tokens. Les garde-fous le gardent sur la tache, et la sortie structuree fait que le resultat coule direct dans ta pipeline.
- Etape 4 · Construire les evals
Mesurer la qualite pour shipper sur des preuves
On construit un jeu de tests a partir de tes vrais cas et on definit a quoi ressemble une bonne reponse, puis on score chaque changement de prompt et de modele dessus. Quand Claude, GPT ou Gemini sort une mise a jour, le harness te dit si la qualite a bouge avant tes utilisateurs. Tu arretes de shipper sur un seul joli exemple et tu commences a shipper sur des chiffres defendables.
- Etape 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 cout en tokens par appel pour que la facture reste previsible. Ton equipe peut changer un prompt et le harness d'evals attrape une regression avant qu'elle ship. Si tu veux aller plus loin, notre formation IA couvre prompting, evals et context engineering de A a Z pour que tu construises la prochaine feature sans nous.
On est juge sur les features qui tiennent.
Aucun badge de partenaire a afficher, donc on met en avant ce qui compte : les retours des equipes dont on a concu les prompts des features IA, et le fait que ces features sont restees fiables apres notre depart. Nos avis Trustpilot viennent de ces equipes, pas d'un deck marketing.
- Les prompts et les evals vivent dans ton repo, possedes par ton equipe
- Chaque changement de prompt score avant de toucher un utilisateur
- Contexte cable avec du RAG, sortie contrainte en JSON
- Les avis Trustpilot viennent des equipes pour qui on a concu les prompts
Les questions qu'on nous pose en boucle.
Que fait concretement une agence prompting ?
Une agence prompting concoit la couche d'instruction derriere tes features IA pour qu'elles soient fiables en production, pas juste impressionnantes en demo. On concoit les system prompts, les exemples few-shot et la sortie JSON structuree, on cable le contexte avec du RAG et du tool use, on choisit le modele qui colle a la tache, et on construit un harness d'evals qui score chaque changement contre tes vrais cas. On versionne aussi les prompts et on suit le cout en tokens. L'objectif, ce sont des features IA auxquelles tes utilisateurs font confiance, pas des prompts qui marchent une fois et cassent a l'entree suivante.C'est quoi la difference entre le prompt engineering et juste ecrire un bon prompt ?
Ecrire un bon prompt te donne une jolie reponse une fois. Le prompt engineering te donne la meme qualite au millieme appel, sur les entrees que tu n'avais pas prevues. Ca veut dire un system prompt serre, du few-shot et du chain-of-thought utilises seulement la ou ils aident, une sortie structuree que ton code peut parser, le bon contexte injecte via RAG, des garde-fous, et un harness d'evals qui prouve qu'un changement a ameliore les choses au lieu de casser un cas limite en silence. C'est la difference entre une phrase maligne et un composant que tu peux shipper.Quand une agence prompting n'est PAS le bon choix ?
Quand le probleme n'est pas le prompt. Un meilleur prompt ne repare pas une donnee pourrie ou manquante, un process casse en amont, ou un mauvais modele pour le job, et on te le dira dans l'audit au lieu de te vendre une reecriture. Certaines taches demandent du code, une pipeline de retrieval, ou du fine-tuning plutot qu'une instruction plus maligne. Si ta feature echoue parce que le modele ne voit jamais le bon contexte, aucun polissage de prompt ne la sauvera. On prefere cadrer le vrai fix que te facturer le mauvais.C'est quoi un harness d'evals et pourquoi ca compte pour le prompting ?
Un harness d'evals, c'est un jeu de tests de tes vrais cas plus une facon de scorer comment un prompt les gere. Ca compte parce que sans ca, tu shippes au feeling : un exemple a l'air bien, donc ca part en prod, et tu trouves les regressions chez tes utilisateurs. Avec des evals, chaque changement de prompt et chaque montee de modele (Claude, GPT, Gemini) est score contre une qualite que tu as definie, donc tu shippes sur des preuves. C'est la premiere raison pour laquelle les features LLM de production restent fiables quand les prompts de playground s'effondrent.Tu peux reduire notre cout en tokens et en modele ?
Oui, et c'est souvent le gain le plus rapide. On suit le cout en tokens par appel, on coupe le contexte qui brule des tokens sans ameliorer la reponse, on enleve le chain-of-thought la ou il ne sert a rien, et on choisit un modele moins cher pour les etapes qui n'ont pas besoin du flagship. La sortie structuree reduit les retries, et un prompt plus serre veut dire moins de tokens gaspilles par requete. On optimise le cout contre le harness d'evals, pour que la facture baisse sans que la qualite baisse avec.Tu bosses avec quels modeles, et comment tu choisis ?
On bosse sur Claude, GPT et Gemini, et le choix fait partie du job, pas d'un reflexe. Certaines taches veulent le meilleur raisonnement, d'autres de la vitesse et du cout bas, d'autres une longue fenetre de contexte ou un comportement de tool use precis. On teste les options realistes contre ton harness d'evals et on choisit sur les resultats, pas sur le vendeur qu'on aime. Comme les prompts et les evals sont conscients du modele, en changer plus tard est un changement mesure, pas une reecriture de zero.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 mene loin et il est bien moins cher et plus rapide a iterer que le fine-tuning, donc c'est le bon premier coup pour la plupart des features. Mais certaines taches ont vraiment besoin de fine-tuning, d'une pipeline de retrieval, ou de code, et un prompt ne remplace pas ca. On utilise le prompting la ou c'est le bon outil et on te dit honnetement quand le job appelle autre chose, pour que tu ne surinvestisses pas dans des instructions qui plafonnent.Tu formes notre equipe ou tu livres juste les prompts ?
Les deux, parce qu'un prompting qui ne vit que dans nos tetes meurt des qu'on part. On livre une prompt library versionnee, le harness d'evals, et la doc sur pourquoi chaque prompt a cette forme, puis on forme ton equipe a changer un prompt sans casser l'eval qui le protege. Si tu veux aller plus loin, notre formation IA couvre system prompts, few-shot, context engineering, RAG et evals de A a Z, pour que ton equipe construise et mesure la prochaine feature sans nous.
Arrete de shipper des prompts au feeling. Concois-les.
Un audit de 60 minutes, ta feature IA diagnostiquee, un plan avec les evals integrees. Si ton equipe peut faire tourner la prompt library en interne apres le setup, on te file le playbook. Si on est le bon choix, on s'en occupe.