Analyseur de qualité des prompts REDA AI

Financement et utilisation de l’IA

IA incluse utilise des crédits REDA. Votre propre IA utilise le compte fournisseur de votre organisation, facturé directement par ce fournisseur. La licence définit un mode pour toute l’organisation. Dans les deux cas, REDA AI gouverne les outils et actions configurés dans Salesforce. Configurer la licence et les comptes IA.

Avec un compte client, le modèle choisi détermine les niveaux de raisonnement approfondi et les capacités disponibles. Vérifiez les niveaux et avertissements du sélecteur AI Account ; tous les fournisseurs ne prennent pas en charge les mêmes combinaisons. Les outils administratifs et le traitement documentaire utilisent la connexion par défaut de l’organisation. Configurer le choix par défaut et tester le parcours.

Analyse statique de qualité Chaque prompt personnalisé est évalué à l’enregistrement selon sept règles fixes, sans appel au modèle ni consommation de crédits. Le score et les problèmes sont conservés sur l’enregistrement pour repérer les prompts à améliorer.

Ce que fait l’analyseur

L’analyseur lit le contenu, estime sa taille en jetons, applique sept contrôles et fournit :

Un score de qualité de 0 à 100, calculé en retirant des points pour les contrôles déclenchés
Une estimation de la complexité du contenu, pour repérer les prompts plus longs que prévu
Une estimation du coût par demande
Un taux de compression comparant la taille estimée du contenu à l’Estimation de la complexité renseignée par l’administrateur
Une liste de problèmes avec leur type et leur message

Ces résultats sont enregistrés sur le prompt et restent visibles sans relancer l’analyse.

Les sept contrôles

Le score commence à 100 et baisse selon les contrôles déclenchés. Le nombre de jetons est estimé par nombre de mots × 1,3 : ce n’est pas un décompte exact. Un score inférieur à 50 signale plusieurs pistes d’amélioration.

Contrôle	Problème signalé	Condition	Impact sur le score
LONG	Prompt particulièrement long.	Plus de 1 000 jetons estimés	−20
VERBOSE	Formulations anglaises superflues, comme « please make sure to… » ou « it is important that you… », qui ajoutent des jetons sans précision.	Chaque expression détectée	−5 par expression
REDUNDANT	Répétition d’instructions de base déjà présentes dans REDA AI, comme « be concise », « never fabricate » ou « use tools first ».	Correspondance avec les instructions de base détectées	−15
UNSTRUCTURED	Texte suffisamment long pour nécessiter des titres ou puces, mais sans cette structure.	Plus de 200 jetons sans titres ni puces	−10
EXAMPLE_HEAVY	Trop d’exemples intégrés par rapport aux instructions directes.	Plus de 3 exemples ou occurrences de `e.g.`	−10
ESTIMATE_MISMATCH	Écart important entre la taille calculée et l’Estimation de la complexité configurée.	Ratio supérieur à 1,5 ou inférieur à 0,5	−10
NO_SECTIONS	Texte assez long pour bénéficier de titres `##`, mais sans sections.	Plus de 100 jetons sans titres de section	−5

Le score apparaît sur chaque prompt personnalisé. Plusieurs contrôles peuvent se cumuler sur le même texte.

Pourquoi ces règles ?

Chaque contrôle cible une forme de contenu susceptible d’ajouter du coût ou de rendre les instructions moins lisibles :

LONG — Au-delà d’environ 1 000 jetons estimés, examinez si chaque partie reste nécessaire. Le seuil sert de repère, pas de preuve qu’une instruction longue est inutile.
VERBOSE — Les formulations de politesse répétées alourdissent les consignes. « Please make sure to be concise » peut cumuler longueur et répétition.
REDUNDANT — Répéter une règle déjà fournie par la plateforme ajoute du texte sans nécessairement améliorer le comportement.
UNSTRUCTURED / NO_SECTIONS — Les longs blocs sans structure sont plus difficiles à parcourir. Les titres et listes rendent les consignes plus faciles à suivre.
EXAMPLE_HEAVY — Quelques exemples bien choisis aident ; trop d’exemples peuvent masquer la règle à appliquer.
ESTIMATE_MISMATCH — Une estimation mal calibrée fausse les décisions de chargement dans le budget de l’agent.

Quand l’analyse s’exécute-t-elle ?

Trois parcours sont disponibles :

À chaque enregistrement. La création et la modification d’un prompt déclenchent l’analyse et la sauvegarde des résultats.
À la demande. Le générateur de prompts affiche les résultats pendant l’ouverture ou la modification du contenu.
En lot. Un administrateur peut réanalyser plusieurs prompts avec les moyens d’administration appropriés, par exemple après un changement des règles de détection.

Les trois parcours sont gratuits et n’appellent pas le modèle.

Lire les résultats

Les champs du prompt comprennent :

Score de qualité — Note de 0 à 100
Complexité réelle — Taille du contenu calculée par l’analyseur ; malgré le libellé, elle reste une estimation
Interne : Coût estimé par demande — Indicateur d’analyse interne. Le préfixe Interne : fait partie du libellé ; le champ est accessible aux administrateurs disposant de REDA AI Admin. Consultez les transactions de crédits pour la consommation réelle.
Taux de compression — Taille calculée divisée par Estimation de la complexité ; une valeur proche de 1,0 indique un bon alignement
Problèmes de qualité — Contrôles déclenchés, conservés en JSON : longueurs, répétitions, structure, sections, exemples ou estimation inadaptée
Dernière analyse — Date du dernier calcul, pour repérer un résultat ancien

Le générateur de prompts présente ces informations à côté de l’éditeur et les actualise pendant les modifications.

Estimation des jetons

L’estimation rapide permet de repérer les prompts volumineux et les budgets mal calibrés pendant la conception. Pour la consommation effectivement enregistrée après une conversation, consultez les transactions de crédits et les mesures disponibles ; le débogueur n’est pas un décompte exhaustif des jetons historiques.

Limites de l’analyseur

Il ne vérifie pas le sens. Un score parfait peut accompagner des instructions fausses, contradictoires ou dépourvues de garde-fous. Les contrôles sont mécaniques.
Il ne détecte pas les contradictions entre prompts. Deux textes peuvent chacun obtenir 100 et se contredire. Consultez les conflits de l’aperçu d’exécution de l’agent et examinez les instructions ensemble.
Il ne réécrit pas le texte. L’optimiseur de prompts est la fonction assistée par IA qui propose des améliorations concrètes.

Bonnes pratiques

Visez une bonne qualité plutôt qu’un score parfait. Un score de 90 ou plus est un repère utile, mais des déductions justifiées sont acceptables si le contenu reste nécessaire.

Surveillez le ratio. Si la taille calculée diffère beaucoup de votre estimation, corrigez l’estimation ou réduisez le texte.

Retirez les formulations inutiles. « Veuillez vous assurer de faire X » peut devenir « Faites X ». Vérifiez le texte français vous-même, car les détections de formulations sont surtout anglaises.

Structurez les textes longs. Même deux sections ## facilitent la lecture et l’organisation.

Évitez de répéter les règles communes. Vérifiez d’abord les instructions déjà chargées. Conservez toutefois tout garde-fou nécessaire à votre cas d’usage, même si le score le pénalise.

Questions fréquentes

Non. Il fonctionne dans Salesforce sans appel au modèle. Vous pouvez enregistrer et réanalyser aussi souvent que nécessaire.

Les contrôles de longueur, de structure et d’estimation restent utiles, mais les recherches de formulations verbeuses ou redondantes reposent sur des expressions anglaises. La détection d’exemples dépend aussi de marqueurs textuels reconnus. Les estimations de jetons sont moins précises hors anglais : complétez le score par une revue du français et des tests réels.

Oui. Le score est indicatif. Un prompt complet avec quelques déductions est préférable à un texte incomplet qui obtient 100.

Oui. Le score évalue des caractéristiques mécaniques, pas la justesse des instructions. Testez les conversations et utilisez le débogueur pour juger le comportement réel.

Le calcul utilise la licence active de l’organisation. Des licences différentes peuvent produire des estimations différentes pour le même contenu. La consommation des conversations fait référence pour le coût réel.

Ouvrez et enregistrez les prompts pour relancer leur analyse, ou utilisez un traitement d’administration en lot adapté. Les scores sont actualisés sans consommer de crédits IA.

Prochaines étapes

Utilisez l’optimiseur de prompts pour les textes signalés, ou la galerie de modèles pour trouver un point de départ.

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