Services ShellonbackCe que nous faisons
Nous apportons les PromptOps dans votre entreprise — de la discovery a l'automatisation en production.
Discovery & Audit
Nous analysons vos processus operationnels pour identifier les taches automatisables avec le meilleur ROI.
Design & Implementation
Nous concevons des workflows IA complets : prompts structures, chaines de traitement, validation des sorties.
Optimisation continue
Nous surveillons les performances, affinons les prompts et mettons a l'echelle les workflows.
Conformite & Securite
Conforme au RGPD, donnees chiffrees, audit trail complet. NDA et SLA personnalises.
Cas d'usage reels
Des workflows PromptOps qui fonctionnent aujourd'hui dans les entreprises.
Triage email automatique
200+ emails/jour classifies, donnees extraites et tickets CRM crees automatiquement.
Generation de rapports periodiques
Rapports hebdomadaires generes a partir de donnees reparties dans 5 systemes differents.
Saisie de donnees intelligente
Extraction de donnees depuis des PDF, factures et documents non structures. Remplissage automatique avec validation.
Controle qualite du contenu
Revision automatisee de textes, traductions et documentation technique.
Vous voulez voir les PromptOps en action ?
Contactez Shellonback pour une consultation gratuite.
Qu'est-ce qu'un Prompt en IA
Definition
Un prompt est une instruction textuelle envoyee a un modele de langage (LLM) pour obtenir une sortie specifique. C'est l'interface entre l'utilisateur et l'intelligence artificielle.
Il peut s'agir d'une question simple, d'une instruction complexe avec contexte, contraintes et format requis, ou d'un template reutilisable avec des variables dynamiques.
Le prompt n'est pas un message jetable : c'est l'unite operationnelle fondamentale de tout workflow base sur l'IA.
Types de prompts
Prompts zero-shot (sans exemples), few-shot (avec exemples), chain-of-thought (raisonnement etape par etape), system prompts (instructions de contexte persistantes).
Dans les PromptOps, les prompts sont structures, versionnes et optimises pour des taches specifiques — pas ecrits ad-hoc.
Le prompt comme interface operationnelle
Dans les operations d'entreprise, le prompt devient une interface structuree : contexte du projet, contraintes techniques, sortie attendue, format requis.
Traiter le prompt comme un asset versionne et partage est la premiere etape vers les PromptOps.
Que sont les PromptOps
Definition formelle
Les PromptOps (Prompt Operations) sont la discipline operationnelle qui transforme les processus d'entreprise repetitifs en workflows automatises, evolutifs et controles grace a l'intelligence artificielle.
Elles combinent la conception de prompts structures, l'orchestration de modeles de langage et la gestion end-to-end des workflows — de l'input a la validation de la sortie.
En pratique, pour les entreprises
Les PromptOps transforment des taches qui necessitent aujourd'hui des heures de travail manuel — classification d'emails, saisie de donnees, generation de rapports — en workflows automatises avec une supervision minimale.
Il ne s'agit pas d'"utiliser ChatGPT" : il s'agit de construire des processus fiables, mesurables et evolutifs autour de l'IA.
PromptOps vs concepts similaires
PromptOps vs Prompt Engineering
Le prompt engineering est une competence technique : ecrire des prompts efficaces. Les PromptOps sont une discipline operationnelle plus large qui inclut le prompt engineering mais ajoute l'orchestration, la validation, l'integration et l'iteration continue.
Le prompt engineering est un outil ; les PromptOps sont le systeme.
PromptOps vs Automatisation traditionnelle
L'automatisation traditionnelle (RPA, scripts) suit des regles rigides. Les PromptOps utilisent des modeles de langage pour gerer des inputs variables, non structures et ambigus — la ou les regles fixes echouent.
PromptOps vs LLMOps
LLMOps s'occupe de l'infrastructure et du cycle de vie des modeles (training, deploy, monitoring). Les PromptOps s'occupent des workflows operationnels qui utilisent ces modeles pour completer des taches d'entreprise.
| Aspect | Prompt Engineering | PromptOps | LLMOps | AIOps |
|---|---|---|---|---|
| Focus | Ecriture de prompts efficaces | Workflows operationnels IA de bout en bout | Infrastructure et cycle de vie des modeles | Gestion IT avec IA |
| Portee | Prompt unique ou chaine | Processus metier complet | Training, deploy, monitoring du modele | Surveillance de l'infrastructure |
| Sortie | Prompt optimise | Tache metier completee | Modele deploye et fonctionnel | Alertes et remediation automatique |
| Qui utilise | Ingenieur IA, chercheur | Equipe operations, back-office | Ingenieur ML, data scientist | SRE, ingenieur DevOps |
| Automatisation | Partielle (interaction unique) | Complete (entree → sortie validee) | Pipeline de training/deploy | Reponse automatique aux incidents |
Les Principes des PromptOps
Chaque workflow PromptOps repose sur ces principes fondamentaux :
- 1. L'operationnel d'abord
- Les PromptOps existent pour completer des taches reelles, pas pour experimenter avec la technologie. Chaque workflow doit produire une sortie concrete et utilisable.
- 2. Processus, pas magie
- Chaque workflow PromptOps suit une structure definie : input, traitement, validation, sortie. Aucun resultat n'est laisse au hasard.
- 3. Mesurabilite
- Chaque operation doit avoir des metriques claires : temps economise, precision de la sortie, debit, cout par tache.
- 4. Iteration continue
- Les workflows PromptOps s'ameliorent grace a des cycles de feedback bases sur des donnees reelles.
- 5. Controle humain
- L'IA execute, l'equipe valide. Les PromptOps incluent toujours des points de controle humain.
- 6. Evolutivite
- Un workflow qui fonctionne sur 10 taches doit fonctionner sur 10 000. Concu pour les volumes et les couts marginaux.
- 7. Integration
- Les PromptOps s'integrent aux systemes existants — CRM, email, ERP — sans les remplacer.
Votre equipe passe trop de temps sur des taches repetitives ?
Parlez-nous du processus que vous souhaitez automatiser. Nous repondons sous 24 heures.
Comment fonctionnent les PromptOps
Le cycle operationnel
Chaque workflow PromptOps suit un cycle structure :
- Input : donnees brutes du trigger (email, fichier, evenement, requete utilisateur)
- Traitement : le prompt structure est envoye au modele avec le contexte necessaire
- Validation : la sortie est verifiee par rapport a des criteres predefinis
- Livraison : la sortie validee est livree au systeme de destination
Composants du workflow
- Trigger : evenement qui demarre le workflow (email entrant, upload de fichier, planification)
- Parser : extrait et structure les donnees d'entree
- Template : prompt structure avec des variables dynamiques
- LLM Call : envoie au modele et recoit la sortie
- Validator : verifie la qualite et le format de la sortie
- Fallback : gestion des erreurs et des cas limites
- Delivery : livre la sortie au systeme de destination
- Logger : trace chaque operation pour l'audit et l'optimisation
Notre processusComment nous travaillons
Du premier contact au workflow en production en semaines, pas en mois.
Discovery call
Parlez-nous de vos processus. Nous identifions les quick wins.
Audit technique
Nous cartographions les donnees, les flux et les integrations.
Implementation
Nous configurons workflows, prompts et automatisations.
Go-live & support
Deploiement en production avec surveillance continue.
Questions frequentes sur les PromptOps
Les reponses aux questions les plus courantes sur les PromptOps, l'automatisation IA et l'implementation en entreprise.
Que sont les PromptOps ?
Les PromptOps (Prompt Operations) sont une discipline operationnelle qui combine la conception de prompts structures, l'automatisation des processus metier et la gestion de bout en bout des workflows bases sur des modeles de langage (LLM). L'objectif est de transformer les taches repetitives en operations automatisees, evolutives et controlees.
Quelle est la difference entre PromptOps et prompt engineering ?
Le prompt engineering est une competence technique axee sur l'ecriture de prompts efficaces. Les PromptOps sont une discipline operationnelle plus large qui inclut le prompt engineering mais ajoute l'orchestration des workflows, la validation des sorties, l'integration aux systemes metier et l'iteration continue. Le prompt engineering est un outil ; les PromptOps sont le systeme.
Combien coute l'implementation des PromptOps dans mon entreprise ?
Cela depend de la complexite des processus et du volume. Nous proposons un appel de decouverte gratuit pour analyser vos besoins et une proposition transparente avec les couts et les delais. Dans de nombreux cas, le ROI est mesurable des les premieres semaines.
Faut-il des competences techniques pour implementer les PromptOps ?
Non, si vous travaillez avec nous. Nous gerons l'ensemble de la pile technique : de la conception des prompts a l'integration avec vos systemes. Votre equipe doit uniquement definir les exigences metier et valider les sorties.
Les PromptOps remplacent-elles les employes ?
Non. Les PromptOps automatisent les taches repetitives et a faible valeur ajoutee, liberant du temps pour les activites qui necessitent du jugement, de la creativite et des relations. Le modele est l'augmentation, pas le remplacement.
Quelles taches metier peut-on automatiser avec les PromptOps ?
Classification de documents et d'emails, generation de contenu structure, extraction de donnees a partir de PDF et tableurs, creation de rapports periodiques, saisie de donnees intelligente, controle qualite textuel et de nombreuses autres taches operationnelles repetitives.
Les PromptOps fonctionnent-elles uniquement avec ChatGPT ou OpenAI ?
Non. Les PromptOps sont agnostiques par rapport au modele. Elles fonctionnent avec n'importe quel LLM : OpenAI GPT, Anthropic Claude, Google Gemini, Meta Llama, Mistral et les modeles open-source. Le choix du modele depend de la tache, des exigences de confidentialite et du rapport cout-performance.
Comment mesure-t-on le succes des PromptOps ?
Les metriques principales sont : temps gagne par tache, precision de la sortie (mesuree sur des echantillons valides), debit (taches completees par unite de temps), cout par tache automatisee et taux d'intervention humaine necessaire.
Les PromptOps sont-elles securisees pour les donnees sensibles ?
Avec les politiques adequates, oui. Les bonnes pratiques incluent : accords de non-divulgation (NDA), conformite RGPD, options d'hebergement dedie ou on-premise, chiffrement des donnees en transit et au repos, et pistes d'audit completes pour chaque operation.
Combien de temps faut-il pour avoir le premier workflow operationnel ?
Cela depend de la complexite, mais pour les workflows standard (classification d'emails, extraction de donnees, rapports) nous sommes typiquement operationnels en 2 a 4 semaines apres la signature. Le premier prototype fonctionnel arrive souvent dans les 48 heures suivant l'appel de decouverte.
Pret a automatiser vos processus ?
Shellonback vous aide a transformer les operations de votre entreprise avec les PromptOps.
Aucun engagement. Aucun cout. Juste une conversation concrete.