IA on Le Signal — Blog de François Fournier

Prompt engineering : le nouveau "apprendre à coder"

Thu, 29 Oct 2026 00:00:00 +0000

“Prompt Engineer — 90k€/an.”

J’ai vu cette offre d’emploi la semaine dernière. Un poste à temps plein pour écrire des instructions à un LLM.

C’est comme si en 1995 quelqu’un avait créé un poste de “Search Engine Query Specialist” — un expert à temps plein pour taper des mots-clés dans AltaVista.

(On sait comment ça a fini.)

Ce que le prompt engineering est vraiment

Le prompt engineering est une compétence, pas un métier. Comme savoir utiliser Excel ou écrire un email clair. Tout le monde dans une équipe tech devrait savoir structurer un prompt efficace. Personne ne devrait en faire sa seule activité.

L'IA expose vos problèmes de process

Thu, 15 Oct 2026 00:00:00 +0000

Vous introduisez GitHub Copilot dans l’équipe. Promesse : “Productivité × 2.”

3 mois plus tard : vélocité inchangée. Bugs en prod × 2. Dette technique en hausse.

Votre CTO est perplexe. L’outil est pourtant bon. L’équipe l’utilise. Ça devrait marcher.

(Ça ne marche pas. Et le problème n’est pas Copilot.)

L’IA amplifie ce qui existe

Si vos devs écrivent du code sans tests, Copilot écrit du code sans tests — mais plus vite. Si vos architectures sont incohérentes, Copilot génère des patterns incohérents — mais plus vite. Si personne ne revoit le code, Copilot livre du code non revu — mais plus vite.

Fine-tuning vs. RAG : l'arbitrage que personne ne fait

Mon, 05 Oct 2026 00:00:00 +0000

Fine-tuning, RAG, ou Prompt Engineering ? Personne ne vous dit comment choisir. Résultat : vous testez les 3 en parallèle. Vous perdez 3 mois.

(Si votre équipe data est en train de fine-tuner un modèle sans avoir d’abord essayé un prompt bien construit — arrêtez-les.)

Le cadre de décision

Prompt Engineering. Coût : 0€ (juste du temps). Délai : 1 semaine. Use case : problème générique avec contexte variable. Limite : contexte limité en tokens, pas de mémoire long terme.

Build vs. Buy : l'arbitrage raté

Mon, 28 Sep 2026 00:00:00 +0000

Journal de bord, mission en cours.

Le CTO compare : Build = 2 devs × 3 mois = 60k€, une fois. Buy = SaaS à 500€/mois = 6k€/an, tous les ans. Verdict : “On build. Au bout de dix ans le SaaS nous aura coûté autant — autant que ça nous appartienne.”

Il a oublié le reste.

(Si votre comparaison Build vs. Buy ne regarde que les coûts d’acquisition — vous êtes en train de prendre la mauvaise décision.)

Chatbot IA à 15k€/mois : pour quel ROI ?

Mon, 21 Sep 2026 00:00:00 +0000

Votre chatbot IA coûte 15k€/mois et ne génère aucun revenu. Mais il a 10k “interactions” par mois. Le board est content. “L’IA marche.”

(Spoiler : ça ne marche pas. Vos métriques vous mentent.)

Ce que personne ne mesure

Sur ces 10k interactions : 6k = questions “Quels sont vos horaires ?” (réponse déjà sur le site). 2k = spam / bots. 1.5k = questions complexes mal répondues (escalade vers humain). 500 = vraies conversations utiles.

6 projets IA sur 8 auraient dû être un script Python

Mon, 07 Sep 2026 00:00:00 +0000

Startup pitch : “On utilise l’IA pour automatiser X.” Investisseurs : “Wow. Voici 2M€.”

Six mois après : budget IA de 120k€ (data scientists + compute), résultat à 78% de précision. Benchmark d’un script Python de 200 lignes : 74% de précision.

Différence : 4%. Coût : 120k€.

(Si vous pensez que votre projet IA est différent — peut-être. Mais la probabilité est contre vous.)

Ce que j’ai vu dans 8 audits

Projet 1, classification de tickets support. Solution vendue : fine-tuning LLM. Solution qui marche : regex + 10 règles if/else. Économie : 60k€.