Le prompt engineer n'est pas un ingénieur, c'est un mythologue

Le jour où j'ai arrêté de programmer pour raconter

Un matin de l'an dernier, un agent que j'opérais pour un client refusait de produire une synthèse juridique correcte. J'avais tout tenté : instructions numérotées, contraintes de format, exemples, température basse. La sortie restait plate, générique, sans hiérarchie des risques.

Puis j'ai supprimé la procédure. À la place, j'ai écrit une scène : « Tu es l'avocate senior qui présente ce dossier à un associé sceptique dans dix minutes. Il ne pardonne pas l'imprécision. » Même modèle, même corpus, même température. La réponse a changé de nature — hiérarchisée, prudente, argumentée.

Je n'avais rien réparé au sens technique. J'avais changé de récit. Ce jour-là, j'ai compris que le terme prompt engineering était un contresens, et que le prompt engineer ressemble bien plus à un mythologue qu'à un ingénieur.

Le malentendu logé dans le mot « engineering »

Un ingénieur travaille sur des systèmes spécifiables et reproductibles. Il pose une équation, il obtient un pont qui tient. La même entrée produit la même sortie, à jamais.

Prom­pter n'a rien de cela. On agit sur un système stochastique, sensible au contexte, dont la réponse dépend d'un fond culturel latent — les milliards de textes ingérés à l'entraînement. La même intention, formulée deux fois différemment, produit deux mondes.

Le mot « ingénierie » rassure les DSI parce qu'il promet du déterminisme. Mais il trompe sur la nature du travail. Ce n'est pas une objection philosophique : c'est une source d'erreurs opérationnelles coûteuses, quand une équipe attend d'une « bonne formule » qu'elle se comporte comme une spécification.

L'étude la plus nette sur ce point est signée Melanie Brucks et Olivier Toubia, publiée dans PLOS ONE le 28 avril 2025. Sur GPT-3, GPT-4 et Llama 3.1, ils montrent que des paramètres censés être neutres — l'ordre des options, une étiquette, une reformulation — modifient systématiquement la réponse.

Dans une de leurs expériences, GPT-4 choisit la première option dans 63,21 % des cas, et l'option étiquetée « B » dans 74,27 % des cas, là où un choix non biaisé approcherait 50 %. Leur conclusion frappe : il n'existe pas de prompt neutre ni de prompt parfait. Chaque formulation charrie ses associations implicites.

Ce que Gorgias avait compris avant nos serveurs

Pour nommer ce métier, il faut remonter à la Grèce du Ve siècle avant notre ère. Gorgias de Léontinoi, sophiste et maître de rhétorique, soutenait dans son Éloge d'Hélène que le logos — le discours — est un « puissant souverain » capable de mouvoir l'âme comme un pharmakon agit sur le corps.

Le rhéteur ne démontre pas au sens du géomètre. Il compose une scène, choisit un registre, endosse une posture, et par là rend certaines conclusions plus probables dans l'esprit de l'auditeur. C'est exactement ce que fait un prompt sur un modèle de langage.

La revue de Sander Noels, Alexander Rogiers, Maarten Buyl et Tijl De Bie, à l'université de Gand, consacre une section entière au prompt design. Elle distingue la persona, le ton, la stratégie rhétorique, le cadrage narratif ou factuel, les exemples fournis. Modifier la formulation change le ton, le style, le contenu et l'efficacité persuasive de la réponse.

L'article The sophist in the server (février 2026) va plus loin. Les LLM héritent de formes argumentatives — cadrage, répétition, appel à l'autorité — présentes dans les corpus humains sur lesquels ils ont appris. De petits indices rhétoriques dans un prompt orientent la direction d'un raisonnement, indépendamment de la solidité des preuves.

Voilà pourquoi le mot « mythologue » est juste sans être mystique. Le modèle ne dialogue pas avec une entité consciente. Il répond à des archétypes narratifs parce qu'il est fait de récits humains. Prompter, c'est activer les bonnes strates de ce fond — non par magie, mais par un effet statistique : certaines formulations réveillent des régions de l'espace latent associées à des corpus de meilleure qualité.

Où la métaphore s'arrête et l'ingénieur reprend la main

Je tiens à l'honnêteté sur ce point, car le storytelling n'est pas une baguette universelle. Noels et ses collègues rapportent des travaux où une consigne exigeant faits et preuves produit des messages plus persuasifs que le récit. L'effet dépend du modèle, du public, de la tâche.

Le prompt engineer n'est donc pas un magicien des histoires. Il est un rhéteur expérimental : il choisit un registre pour un effet visé, puis vérifie empiriquement s'il se produit. La création peut être narrative ; la validation, elle, redevient froide.

C'est ici que la nature mythologique du métier appelle, paradoxalement, la discipline la plus stricte de l'ingénieur. Si aucune formule ne garantit à elle seule la reproductibilité, alors la fiabilité ne peut venir que d'une méthode imposée par-dessus l'acte créatif — golden set, versioning, critères d'arrêt, évaluation systématique de variantes.

Brucks et Toubia le recommandent explicitement : varier les prompts et agréger les résultats plutôt que se fier à une seule tournure heureuse. J'ai développé cette discipline d'ingénieur qui doit encadrer l'acte de prompter ailleurs sur ce blog ; le présent essai en est le versant complémentaire, celui de la nature du geste plutôt que de sa méthode.

Une autre grille aide à comprendre ce partage des rôles. Le LLM excelle dans la nuance, l'intuition, le registre — ce que Pascal nommait l'esprit de finesse — et trébuche sur la logique déterministe, l'esprit de géométrie. J'ai exploré pourquoi un modèle brille en finesse et faiblit en géométrie : c'est la même frontière qui explique que prompter relève du récit, et son audit de la procédure.

Le praticien face au modèle : négocier, pas commander

Sur mes propres projets, j'ai cessé de rédiger des prompts comme on écrit du code. J'ouvre par une scène, un rôle, un enjeu, un destinataire imaginaire. C'est la partie mythologue.

Puis je bascule dans l'atelier de l'ingénieur. Je fige la version, je constitue un jeu de cas de référence, je teste trois formulations rivales, je mesure les écarts, je documente. Aucune tournure n'est « validée » parce qu'elle a fonctionné une fois — la répétabilité se prouve, elle ne se croit pas.

Cette double casquette est le cœur de l'artisanat que je défends chez dac.consulting : une pratique qui compose des récits mais les rend auditables. Ni bricolage inspiré, ni tableur d'ingénieur aveugle au langage. Les deux, tenus ensemble.

Recruter ou former : quatre critères concrets

Un dirigeant qui cherche un « prompt engineer » se trompe s'il vise un pur technicien. Le métier tient dans une tension, et cela se recrute. Voici les quatre signaux que j'observe.

1. Il sait lire et écrire. Il perçoit qu'un rôle, un registre, un cadrage narratif changent la sortie — et il sait pourquoi, sans invoquer de magie.
2. Il cadre une scène. Face à une tâche, il définit un destinataire, un enjeu, une posture, avant même la première contrainte technique.
3. Il doute et il teste. Il ne livre jamais une formule sans l'avoir mise en concurrence avec des variantes et mesurée sur un jeu de cas.
4. Il documente. Ses prompts sont versionnés, ses choix tracés, son art rendu reproductible par autrui.

Le prompt engineer n'est pas un ingénieur : c'est un mythologue appliqué, un héritier de Gorgias qui compose des récits pour mouvoir une machine faite de nos textes. Et c'est précisément parce que son matériau est le mythe qu'il doit s'imposer la rigueur d'un ingénieur — non pour trahir son art, mais pour le rendre digne de confiance.